pbj0812의 코딩 일기

0. 목표 - Go 설치 - Go가 간결한데다가 Python에 비해 엄청 빠르다고 함 1. 설치 파일 다운로드 1) Go 공식 홈페이지에서 운영체제에 맞는 파일 다운로드(Go 홈피) 2) 설치(아래 기본 경로(C:\Go)에서 바꾸지 않도록 함) 2. 작업 환경 세팅 1) 소스 디렉토리 생성 - C:\Go\src\ 밑에 작업 폴더 생성 2) main.go 파일을 만들어서 VScode로 실행할 때 아래와 같이 Go 관련해서 뭔가 설치문구 뜨면 다 설치 - Write in Go! - Go 강의(노마드코더)

0. 목표 - sklearn 의 DecisionTree를 이용한 Titanic 문제 해결 1. DecisionTreeClassifier(참고) 1) criterion : 분류 기준(default = 'gini') 2) max_depth : decision tree의 깊이 지정 3) min_samples_split : 최소 샘플 개수 4) min_samples_leaf : 최소 분류 수 5) max_features : 최대 피쳐 수 2. 데이터셋 준비 - kaggle 타이타닉 데이터 셋 다운로드(링크에서 titanic 검색) 3. 코드 작성 1) 데이터 선정 import pandas as pd data = pd.read_csv('E:/수료증/인프런/밑바닥부터시작하는머신러닝/train.csv') data2 ..

0. Flow Chart 1) 사용자가 원하는 키워드를 입력하고 검색 버튼 클릭 2) python을 사용해서 twitter에서 연관 키워드 글 추출 3) pandas를 사용해서 xlsx 형식으로 제공 1. 준비물 1) 트위터 앱 생성(링크) - Create an app을 눌러 생성 - Details 클릭 이후 Keys and tokens의 아래 키들 확인(보관 주의) 2) 필요 라이브러리 설치 pip install PyQt5 pip install pyinstaller pip install tweepy 2. 코드 1) library 호출 import sys from PyQt5.QtWidgets import * import tweepy import pandas as pd from pandas import E..

0. 목표 - 지난 기생충 포스터 만들기를 응용하여 기생충 어플리케이션 제작 1. 준비물 - 웹캠 2. 코드 1) library 호출 import cv2 2) 구동 함수 제작 (1) xml 파일 호출 (2) try 구문을 통하여 웹캠의 유무를 확인(cv2.VideoCapture(0)의 번호를 변경하여 캠을 선택) (3) detectMultiScale을 통해 얼굴 탐색 (4) for문을 통하여 얼굴 마다의 좌표 확인 및 지난 시간의 알고리즘을 삽입 (5) esc 키를 통한 종료 def faceDetect(): eye_detect = False face_cascade = cv2.CascadeClassifier("C:/Users/user/jupyter_works/opencv_python/xml/haarcasc..

0. 목표 - 아래와 같이 눈을 가리는 형태의 결과물 제작 - 지난 포스팅(민아 누나 안경 씌우기) 의 경우에는 인물이 하나였기에 눈을 가지고 인식이 가능하나 인물이 여러명일 경우에는 인물 개인을 산정하는데 어려움이 발생(눈 한쪽만 인식하거나, 눈의 주인을 분간하는 것에 대한 어려움 발생) 1. 준비물 1) 사진 2) OpenCV 설치 pip install opencv-python 2. 코드 1) libray 호출 import cv2 2) 이미지 파일 및 cascade.xml 호출 - xml 소스 위치(링크) imgfile = 'C:/Users/user/jupyter_works/opencv_python/parasite/source/para2.jpg' cascade_file = "C:/Users/user/..

0. 목표 - 신민아 누님께 안경 씌워 드리기 1. 준비물 1) 사진 2) OpenCV 설치 pip install opencv-python 2. 코드 1) library 호출 import cv2 2) 이미지 경로 입력 imgfile = '/Users/pbj0812/Desktop/jupyter_notebook/opencv/source/mina.jpg' 3) cascade.xml 호출 - 소스 위치(링크) cascade_file = "/Users/pbj0812/Desktop/jupyter_notebook/opencv/opencv-master/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml" 4) 이미지 / xml 읽기 image = cv2.imread(imgfile) cascade = c..

0. 목표 - 원하는 파일을 구글 드라이브 특정 폴더에 업로드 1. 준비 1) 샘플 파일 준비 - hellow.txt 라는 이름으로 된 파일 준비 2) google api 설정 (1) 링크 접속 (2) 계속 (3) 사용자 인증 정보로 이동 (4) 호출 위치 선택 이후 '어떤 사용자 정보가 필요한가요?' 클릭 (5) 동의 화면 설정 (6) 외부 -> 만들기 - 내부는 G-suite 사용자만 사용가능 (7) 어플리케이션 이름 설정 후 계속 확인 (8) 사용자 인증 정보 -> 사용자 인증 정보 만들기 (9) OAuth 클라이언트 ID 클릭 (10) 기타 -> 생성 (11) OAuth 클라이언트 ID 맨 오른쪽 다운로드 3) 실험 폴더 준비 (1) 원하는 이름으로 지정 (2) 폴더 ID 확인 - 위 파란 줄 친..

- flask에 관한 자세한 예제 및 설명은 여기를 참고 바랍니다. 0. 목표 - mysql에 쌓여있는 정보를 웹 페이지에 표출 - 사전 db 작업 1. library 호출 - pip install 라이브러리명 을 이용항여 필요한 라이브러리 설치 import pymysql import pandas as pd from flask import Flask 2. db 접속 함수 제작 - pbj_db db의 Score 테이블의 모든 정보를 호출 def db_connector(): db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='***', passwd='***', db='pbj_db', charset='utf8') cursor = db.cursor() sql = ..

1. 데이터 준비(MySQL) - MySQL 설치 1) DB 생성 CREATE DATABASE pbj_db default CHARACTER SET UTF8; 2) 생성 DB 확인 SHOW DATABASES; 3) 테이블 생성 - id는 PK - name, score 생성 CREATE TABLE pbj_db.Score ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(32) NOT NULL, score INT NOT NULL ) ENGINE = INNODB; 4) 생성 테이블 확인 DESCRIBE pbj_db.Score; 5) 데이터 삽입 INSERT INTO pbj_db.Score (name, score) VALUES('pbj', 100); INSERT INTO p..

- 이 문서는 이고잉님의 강의 예제를 활용한 것이기에 원본 링크를 먼저 올립니다. 0. JavaScript 시작 1) 예제 코드 작성 - html 문 안에서 동작 - 사이에 JavaScript 문을 입력 - test.html로 저장 2) 예제 결과 - test.html 더블클릭 - 경고창 발생 1. if 1) 예제 코드 작성 - a 가 1일때 OK, 그 이외의 문자를 입력하였을 때 NO가 출력 - else if도 중간에 넣어 사용 가능 2) 예제 결과 - a = 1 일때 - a = 2 일때 2. while 1) 예제 코드 작성 - i가 10보다 커질때까지 i 증가 및 출력 2) 예제 결과 3. for 1) 예제 코드 작성 - 1부터 10까지 덧셈하기 2) 예제 결과 4. 참고 - 생활코딩