pbj0812의 코딩 일기

0. 목표 - 블로그 유입 검색어 확인을 위한 구글 서치콘솔 연동 1. 문제 1) 획득 -> 캠페인 -> 자연 키워드 에서 검색어 확인 가능 - 이는 사이트 뒤의 쿼리를 통해서 얻은 결과 - (not provided) 는 구글에서 검색해서 들어온 결과인데, 뒤의 쿼리를 제공해 주지 않기에 (not provided) 라고 표시 - 해당 데이터는 구글 서치콘솔을 연동해 줘야 따로 확인 가능 2. 구글 서치콘솔 연동 1) 획득 -> Search Console -> 검색어 - Search Console 데이터 공유 설정 클릭 2) 혹은 속성 -> 속성 설정 -> Search Console 조정 클릭 3) 추가 4) Search Console에 사이트 추가 5) 확인 6) 블로그 주소 입력 7) 완료 8) 저장 ..

0. 정보 - 제목 : 그로스 해킹 - 지은이 : 양승화 - 구매정보 : 링크 1. 구매사유 지금 다니는 회사에 이직을 하기 전에 지인으로부터 링크를 하나 추천 받았다. 양승화 님의 '서비스 기획자를 위한 데이터분석 시작하기' 라는 제목의 발표 자료였는데, 내가 기획자는 아니지만 서비스 회사에는 처음 가보는 것이기에 서비스 회사에서는 어떻게 데이터를 가지고 일을 해야 하는지에 대한 정보가 필요했기에 유익한 자료였다. 마케팅 관련한 용어라던지, 그 당시에는 SQL 을 거의 쓰지 못했기 때문에 불안함이 있었는데 슬라이드 자료와 SQL 강의(링크)도 추천을 해주는 자료였다. 그렇게 양승화님에 대한 인식을 하게 되었었고 올리신 다른 자료들도 다 보게 되었다. 작년 설날 즈음에는 인프런에도 강의(링크)를 올리셨기..

0. 목표 - Grafana 그래프 색상 변경 1. 실습 1) 데이터 셋팅 및 그래프 생성(링크) 2) 색상 변경 - 범례의 색을 클릭하여 변경 * 범례의 글이 아닌 옆의 선분을 클릭 - 탭의 Y Axis 클릭시 plotyy의 형태로 나타남 2. 참고 - How to set the color of drawings (line or bar)

0. 목표 - SkillMetrics(python) 을 통한 테일러 다이어그램 그리기(예제 따라하기) 1. 설치 pip install SkillMetrics - 기본 사용법 import skill_metrics as sm sm.taylor_diagram() - 옵션(링크) 2. 데이터 다운로드 1) github.com/PeterRochford/SkillMetrics/blob/master/Examples/taylor_data.pkl 에서 다운로드 2) 데이터 확인 - 실습 PC 에서는 인코딩 문제로 아래와 같이 코드를 짜야 파일을 열 수 있음 - 해양 or 기상 관련 데이터로 보임 import pickle class Container(object): def __init__(self, pred1, pred2..

0. 목표 - Facebook 그래프 Api 탐색기를 통한 정보 추출 1. 실습 1) 페이스북 개발자 센터 접속(링크) - 우측의 내 앱 클릭 2) 기능 선택 3) 정보입력 4) 도구 -> 그래프 API 탐색기 5) 원하는 권한 추가 이후 Generate Access Token 클릭 - 인증 내용 나오면 진행 6) 원하는 정보(email) 입력하고 제출 7) 결과 8) 아래의 코드 받기를 누르면 해당 코드 제공 9) curl 테스트 2. 참고 - [Python 크롤링] 페이스북 페이지 크롤링 ( Graph API , JSON ) - 그래프 API 사용 - Facebook 크롤러

0. 목표 - tfjs-vis 를 이용한 tensorflow.js 내에서의 학습 상황 모니터링 1. vis.html - tfjs-vis import 필요 - tfvis.show.modelSummary 를 이용하면 모델의 구조를 시각화 - tfvis.show.history 를 이용하여 학습 상황 시각화 2. main.js var http = require('http'); var fs = require('fs'); var app = http.createServer(function(request,response){ var url = request.url; if(request.url == '/'){ url = '/vis.html'; } if(request.url == '/favicon.ico'){ return ..

0. 목표 - tensorflow.js 로 학습한 모델 저장하기 1. main.js var http = require('http'); var fs = require('fs'); var app = http.createServer(function(request,response){ var url = request.url; if(request.url == '/'){ url = '/save.html'; } if(request.url == '/favicon.ico'){ return response.writeHead(404); } response.writeHead(200); response.end(fs.readFileSync(__dirname + url)); }); app.listen(3001); 2. save.ht..

0. 목표 - tensorflow.js 로 모델 학습하기 1. index2.html - 데이터는 y = 1x + 1 의 형태로 준비 - fitParam 에서 epoch 횟수 정의(1만번) - epoch 1회시 해당 RMSE 출력 - model.fit 에서 모델 학습 이후 weight 와 bias 를 출력하도록 설정 2. main.js var http = require('http'); var fs = require('fs'); var app = http.createServer(function(request,response){ var url = request.url; if(request.url == '/'){ url = '/index2.html'; } if(request.url == '/favicon.ico..

0. 목표 - node.js 와 tensorflow.js 를 사용한 이미지 분류 튜토리얼 생성 - 모델 생성이 아닌 이미 생성된 모델을 가져오는 예제입니다. 1. tensorflow.js 를 사용한 이미지 판별기 파일 생성 1) tensorflow.org(링크) 접속 - 자바스크립트용 -> TensorFlow.js 시작하기 2) 모델보기 3) 이미지 분류 4) 해당 코드 복사 5) index.html 생성 6) 인터넷에서 강아지 사진을 하나 다운받고 index.html 폴더에 같이 넣어줌(파일명 dog.jpg) 2. node 를 통한 웹서버 구축 1) 동일 폴더에 main.js 파일 생성 - 맨 아래의 포트번호(해당 컴퓨터에서는 3001)를 빈 포트 번호로 맞춤 var http = require('htt..

0. 목표 - Airflow BashOperator 사용하기 1. flow chart - python 으로 빈 csv 파일을 만들고 그 python 파일을 bash 가 돌리고 그 bash 파일을 Airflow 의 BashOperator 를 이용하여 구동 2. python 파일 생성(make_csv.py) - 해당 위치에 test.csv 라는 빈 csv 파일 생성 def result(): f = open("/Users/pbj0812/Desktop/test_code/test_airflow/test.csv", "w") f.close() if __name__ == "__main__": result() 3. bash 파일 생성(make_csv.sh) - 2. 의 make_csv.py 를 돌리도록 생성 python..