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데이터 모델링1. 의존성 파악 및 테이블 생성 순서의존성이 낮은 테이블부터 생성해야 함.외래키(Foreign Key)로 연결된 테이블을 생성할 때는 참조 대상 테이블이 미리 존재해야 한다.실제 실습에서 생성한 순서는:users_pay_plans → users → users_api_keys → users_api_keys_whitelistimages_groups → images2. DBeaver로 테이블 생성하기DBeaver의 Create New Table 기능을 사용하여 각 테이블 컬럼 및 데이터 타입 정의Primary Key 설정과 Foreign Key 연결 시 유의점:FK 설정 시, 부모 테이블의 컬럼 타입과 정확히 일치해야 함테이블 이름 및 컬럼 이름 일관성 유지 필요Enum과 JSON 데이터 타입..

FastAPIAnnotation Based API Server1. 비교적 최근에 등장한 웹 프레임워크2. Python 3.6+ 부터 지원 (Type Annotation)3. 내부에서 Starlette과 pydantic을 사용4. 풍부한 자유도5. 자동 스웨거 지원 서버를 만들기 위해 사용할 패키지SQLALchemy: Python ORM(Object Relational Mapper) SQL을 Python 코드처럼 다룰 수 있게 해줌PyMySQL: SQLAlchemmy와 함께 사용되어 파이썬에서 MySQL 연결 가능Uvicorn: ASGI 서버uvloop: ASGI 서버Gunicorn: WSGI 서버Pydantic: 데이터 유효성 검사 및 지ㅣㄱ렬화 도구Starlette: 빠르고 가벼운 비동기 웹 프레임워크..

정규 표현식정규표현식은 복잡한 문자열을 처리할 때 사용하는 기법으로 문자열을 처리해야 하는 다양한 상황에서 활용됨파이썬 정규 표현식은 re 표준 라이브러리를 사용import repattern = r"패턴"re.search(pattern, string) # 일치하는 첫 부분을 찾음re.match(pattern, string) # 문자열 시작부터 일치하는지 확인re.findall(pattern, string) # 일치하는 모든 부분을 리스트로 반환re.sub(pattern, repl, string) # 일치하는 부분을 치환패턴설명예시.임의의 한 문자a.c → abc, acc^문자열의 시작^a → abc에서 a로 시작하는 것$문자열의 끝z$ → xyz에서 z로 끝나는 것*0회 이상 반복bo* → b, ..

패키지 사용 - calendarimport calendarfrom datetime import datetime# 현재 연도와 월 가져오기today = datetime.today()year = today.yearmonth = today.month# 이번 달 달력 출력print(calendar.month(year, month)) 직접 구현윤년 판별 함수마지막 날짜 계산지나온 날짜 계산요일 반환달력 확인 1. 윤년 판별 함수 04. 윤년 구하기[TOC] # 윤년 구하기 레오는 달력을 보다가 2020년에는 2월 29일이 있었는데 2021년에는 2월 29일이 없는 것이 신기했습니다. 다빈이에게 물어보니 윤년이라는 것을 …wikidocs.net 윤년의 규칙4로 나누어떨어지는 해는 윤년으로 한다 (2016년, 202..

1. os.path vs pathlib기능                  os 모듈 pathlib 모듈              현재 디렉토리 가져오기os.getcwd()      pathlib.Path.cwd()          경로 존재 확인      os.path.exists()Path.exists()              파일명만 가져오기    os.path.basename()PurePath().name            디렉토리명 가져오기os.path.dirname()PurePath().parent          경로 연결          os.path.join()  PurePath().joinpath()      디렉토리 여부      os.path.isdir()  Path.is_dir()..

GCP-GPU 서버 운용 GCP GPU - Jupyter Notebook 설치# 1. 구글 클라우드 플랫폼 가입Computer Engine API 설정유료 계정으로 전환GPU 할당량 신청   메일 기다리기!! # 2. VM 인스턴스 생성1. 머신 구성        2. OS 및 스토리지  운영체제: Deep Learning ookbublewrap.tistory.com 서론우선 설치하고 중지를 했으나,다음에 다시 실행하려고 하니 tensorflow에서 GPU인식이 안됬다.그래서 처음부터 다시 설치하고 설정을 다시 했다.그리고 tensorflow와 numpy 버젼 충돌 에러가 나기 때문에 설정도 다시 해야 했다. 문제 해결 흐름import numpy as npprint(np.__version.__)# 원래 ..

# 1. 구글 클라우드 플랫폼 가입Computer Engine API 설정유료 계정으로 전환GPU 할당량 신청   메일 기다리기!! # 2. VM 인스턴스 생성1. 머신 구성        2. OS 및 스토리지  운영체제: Deep Learning on Linux버전: Deep Learning VM with CUDA 12.2 M126  3. 네트워킹 4. VM 만들기   # 3. 방화벽 설정        1. 지정된 대상 태크: 대상 태그 지정2. 프로토콜 및 포트 TCP 선택 후 포트 입력 8888  # 4. Jupyter Notebook 설치1. 엔비디아 드라이버 설치Would you like to install the Nvida driver? [y/n] y 누르고 엔비디아 드라이버 설치 2. pip..

Fine-Tuning 개요Transfer Learning(전이 학습)이미 학습된 모델을 가져와서 새로운 작업에 맞게 수정하는 과정Transfer Learning의 종류Feature Extraction(특징 추출): 기존 모델의 일부만 사용하고 최종 레이어만 학습Fine-Tuning(미세조정): 기존 모델의 가중치를 일부 또는 전체 조정장점학습 시간 단축 → 기존 모델을 활용하므로 처음부터 학습할 필요 없음적은 데이터로도 높은 성능 → 작은 데이터셋으로도 좋은 결과 가능다양한 태스크에 적용 가능 → 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 분야에서 활용 가능한계기존 모델이 새로운 태스크와 너무 다르면 성능이 낮을 수 있음Fine-Tuning 과정에서 과적합 발생 가능 Fine-Tuning이란?사전 학습된 모델을 ..

실습 자료 MovieLens 10M DatasetMovieLens 10M movie ratings. Stable benchmark dataset. 10 million ratings and 100,000 tag applications applied to 10,000 movies by 72,000 users. Released 1/2009. README.txt ml-10m.zip (size: 63 MB,…grouplens.org 환경 설정 - Colab%%capture!pip install numpy==1.26.4 --force-reinstallprint(np.__version__) # 1.26.4가 출력되어야 함 Colab에서 numpy 2.02으로 업데이트 되면서 surprise 패키지 호환성 문제가 생..