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  [React] 구글 폰트 리액트 프로젝트에 적용하기 1. 구글 폰트 사이트 접속 https://fonts.google.com/ Google Fonts Making the web more beautiful, fast, and open through great typography fonts.google.com 구글 폰트를 접속한 후 마음에 드는 폰트를 찾는다. 2. 폰트를 다운로드 후 압축해제 원하는 폰트를 누른 후 들어가면 다운로드를 하는 버튼이 존재한다. 그 후 프로젝트 폴더에 원하는 위치에 압축을 해준다. 나의 경우 src폴더 안에 assets폴더를 만들고 그 안에 fonts 폴더를 만들어 그 안에 사용하는 폰트들을 모아주었다. 구글 폰트에서 다운 받은 폰트를 압축해제해 보면 다음과 같은 파일이 들어 있을 것이다. 이 중 폰트 파일은 ttf파일이다. ... front-end/react 2022. 6. 28.

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  [heroku] streamlit 이용한 웹 어플리케이션 배포[파이썬 환경] 1. heroku ============================================================================================ 슬프게도 2022.11.28일 이후로 heroku에서 무료 배포를 지원하지 않는다... 이 글에서 이용한 streamlit 라이브러리의 경우 streamlit share라는 무료 배포 서비스를 제공하니 그것을 이용하도록 하자 https://incheonhousepriceprediction.streamlit.app/ https://www.heroku.com/ Cloud Application Platform | Heroku Heroku is a platform as a service (PaaS) that enables deve.. deployment/heroku 2022. 6. 26.

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  [Ai, Python] Streamlit을 이용한 모델 시각화-7 (인천광역시 집 값 예측) 1. Streamlit이란? 파이썬 라이브러리 중 하나로 딥러닝 모델이나 데이터 시각화를 쉽게 구현하고 웹서비스로 만들고 싶을 때 이용하면 좋다. 다음은 공식 사이트이다. https://streamlit.io/ Streamlit • The fastest way to build and share data apps Streamlit is an open-source app framework for Machine Learning and Data Science teams. Create beautiful web apps in minutes. streamlit.io 우선 프로젝트 파일을 만들고 pip을 통해 streamlit을 설치해준다. 터미널 프로젝트 폴더 경로에 다음과 같이 입력해주면 된다. pip instal.. 파이썬/ai 2022. 6. 26.

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  [Ai, Python] XGBOOST 회귀 모델 만들기 6 #데이터를 텐셔 형태로 변환해주는 클래스 class TensorData(Dataset): def __init__(self, x_data, y_data): self.x_data = torch.FloatTensor(x_data)# Double Tensor는 Float64로 변환 Float Tensor는 Float32로 변환 self.y_data = torch.FloatTensor(y_data) self.len = self.y_data.shape[0] def __getitem__(self, index) : return self.x_data[index], self.y_data[index] def __len__(self): return self.len 1. 모델 선정 이유 XGBOOST는 요즘 Kaggle과 같은.. 파이썬/ai 2022. 6. 26.

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  [Ai, Python] 인천광역시 집 값 예측 프로젝트 - Feature Engineering Feature Engineering 1. 변수 선정 집 값이라는 것은 매우 많은 요소들이 복합적으로 뒤 섞여 정해지는 수치이다. 하지만 우리가 고려할 수 있는 변수의 수는 물리적으로 제한되어져 있다. 나는 집 값을 결정하는 수 많은 요소 중 그나마 연관이 깊을 것이라고 생각되는 변수 11개를 뽑아 학습 데이터를 만드려고 한다. 우리 팀이 선정한 11개의 변수는 다음과 같다. 전용면적 계약녀월 층 건축년도 대규모 점포 근린 공원 반려동물 등록 수 병원 학교 주변 지하철 역 개수 스타벅스 수 2. 데이터 형태 변환 나는 xlsx 파일에 데이터를 모았으므로 pandas의 read_excel함수가 필요했다. 따라서 작성한 코드는 다음과 같다. file_name = 'AllData.xlsx' df = pd.rea.. 파이썬/ai 2022. 6. 25.

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  [React] CRA + Typescript Proxy 구축 1. Proxy란? 프록시란 대리라는 의미로 네트워크 기술에서 대리 응답을 해주는 개념이다. 보안 상이 문제로 직접 통신을 주고 받을 수 업는 사이에서 프록시를 이용해서 중계를 해준다. 그렇다면 proxy는 왜 사용하는 것일까? 캐쉬를 이용해 더 빠른 통신을 가능하게 한다. 차단된 사이트를 IP우회하여 접속이 가능하게 한다. 보안 문제를 해결해준다. 개발을 하면서 발생하는 CORS(Cross-Origin Resource Sharing)문제를 해결할 수 있다. 2. CORS(Cross Origin Resource Sharing) 일반적으로 브라우저에서는 보안 문제로 인해 동일 출처 정책을 따른다. 두 URL의 프로토콜, 호스트, 포트가 모두 같아야 동일한 출처로 볼 수 있는데 이 경우에서는 express... front-end/react 2022. 6. 22.

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  [React] react-router실험 1. react-router-dom 리액트에서는 클라이언트 단에서 routing을 자유롭게 해주기 위해 react-router-dom이라는 라이브러리를 제공하는데 대부분의 리액트 웹사이트를 보게 되면 가장 위의 App.tsx 파일에서 라우팅을 세팅해주고 Link component를 통해 페이지 별 이동을 제어해준다. 기본적인 내용은 가장 최상위 app의 모든 라우팅을 담고 있는 App.tsx에서는 다음과 같이 설정이 되어 있어야한다는 것이다. 위를 확인해보면 BrowserRouter컴포넌트 안에 Routes컴포넌트들이 들어있고 Route컴포넌트 안에 주소와 해당 주소로 이동했을 때 불러올 element를 설정해준다. 이 element는 우리가 만든 page가 되겠다. 2. 실험 내용 나는 div태그 하나.. front-end/react 2022. 6. 22.

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  [ai, python] IMDB데이터베이스의 리뷰 데이터와 RNN을 이용한 리뷰 감성 분류하기 1.IMDB 리뷰 데이터 셋 IMDB에는 영화나 드라마에 대한 리뷰 데이터가 들어있는데 이 리뷰가 긍정적인 리뷰인지 부정적인 리뷰인지 분별하는 라벨또한 제공하고 있다. 만약 긍정적인 리뷰라면 1 부정적인 리뷰라면 0의 라벨을 가지고 있습니다. from tensorflow.keras.datasets import imdb (train_input, train_target), (test_input, test_target) = imdb.load_data( num_words=500) print(train_input.shape, test_input.shape) keras에서 imdb데이터를 로드한 후 train 데이터와 test데이터의 shape을 출력해보면 다음과 같습니다. print(len(train_input[.. 파이썬/ai 2022. 5. 29.

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  [ai, python] - Image분류 by CNN 1. Fashion MNIST데이터 이용 저번 neural network를 학습시킬 때 이용했던 MNIST데이터를 이용하겠다. from tensorflow import keras from sklearn.model_selection import train_test_split (train_input, train_target), (test_input, test_target) = \ keras.datasets.fashion_mnist.load_data() # 채널 차원 추가 train_scaled = train_input.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0 train_scaled, val_scaled, train_target, val_target = train_test_split( train.. 파이썬/ai 2022. 5. 29.

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  [ai, python] Neural Network 1. Fashion MNIST data Mnist데이터베이스는 대형 데이터 베이스이며 다양한 화상 처리 시스템을 트레이닝하기 위해 사용된다. 나는 이번에 MNIST의 Fashion 데이터를 이용해서 neural network를 작성해 볼 것이다. from tensorflow import keras (train_input, train_target), (test_input, test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() keras에서 fashion MNIST 데이터를 import해준다. print(train_input.shape, train_target.shape) 데이터의 양과 형태를 살펴보면 다음과 같은 결과가 나오게 된다. MNIST data에 있는.. 파이썬/ai 2022. 5. 29.

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  [c++] Floyd의 알고리즘 - 가중치가 다른 길찾기 문제는 다음과 같다. 가중치가 같은 최단 경로의 알고리즘으로는 BFS를 사용할 수 있지만 이 같은 경우에서는 경로마다 가중치가 다르기 때문에 BFS로 접근하면 안된다. 대신 DP 다이나믹 프로그래밍을 사용하여 부분 최적해를 구해가며 진행할 수 있겠다. 1. map만들기 우선 배열에 map을 만들어주어야 한다. 이 때 중요한 것은 갈 수 없는 방향에 대해서는 infinite한 값- 매우 큰 값으로 이루어져야 한다는 것이다. 따라서 위의 그래프를 이용해 map을 만들면 다음과 같다. int w[6][6] = { {0,0,0,0,0,0}, {0,0,1,1000,1,5}, {0,9,0,3,2,1000}, {0,1000,1000,0,4,1000}, {0,1000,1000,2,0,3}, {0,3,1000,1000,.. c++/알고리즘 2022. 5. 25.

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  [ai, python] 인천광역시 집 값 예측 - 모델 구축 (MLP) 1. 모델 구축 앞 선 포스팅까지 데이터를 수집하여 모델이 학습시키기 좋은 형태로 데이터의 형태를 바꿔주는 작업을 진행했다. 지금 부터 할 것은 모델을 구축하는 일이다. 나는 모델을 MLP(multi Layer Perceptron) 다층 신경망 모델을 선택했다. MLP란 입력층과 중간에 숨겨진 은닉층 그리고 결과를 출력하는 출력층으로 구분되고 나는 은닉층의 개수를 2개로 진행했다. class Regressor(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 모델 연산 정의 self.fc1 = nn.Linear(11, 50, bias=True) # 입력층(11) -> 은닉층1(50)으로 가는 연산 self.fc2 = nn.Linear(50, 30, bias=T.. 파이썬/ai 2022. 5. 21.