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  • AI 시대의 부의 지도 2023년 ChatGPT의 등장 이후 수많은 생성형 AI가 시장에 선보였다. 증강현실에 주력하던 메타조차도 Llama 2를 기반으로 한 오픈 소스 LLM 모델을 공개했다. 애플은 아직 자체 언어 모델을 발표하지 않았지만, 빅테크 기업들이 AI 주도권을 잡기 위한 치열한 경쟁을 벌이고 있음은 부인할 수 없는 사실이다.OpenAI는 올해 GPTs를 출시하며 스토어에 등록된 앱만 해도 300만 개를 넘어섰다. ChatGPT가 등장한 지 단 5일 만에 100만 명의 사용자를 확보한 것은 경이적이었다.개인적으로 AI 업계의 승자는 엔비디아(NVIDIA)라고 본다. 빅테크 기업들이 고성능 GPU를 확보해야 하는 상황에서, 엔비디아가 사실상 시장을 독점하고 있다고 판단한다.거대한 AI 시대에 우리는 AI를 잘 활용하.. 공감수 4 댓글수 0 2024. 10. 24.
  • AI 트루스 2022년 11월 30일 CHATGPT 에 등장으로 우리 삶의 많은 변화가 왔다. 특히 필자는 개발자라서 개발할 때 많은 도움을 받고 있다. 사실 개발 뿐만 아니라 문서작성, 자료조사 등 다방면으로 활용하고 있다. 이제는 AI 를 활용을 잘하는 것이 매우 중요하다고 느낀다.  한편으로는 AI의 발전으로 일자리가 없어지지 않을까 두려움도 있었지만 생각을 바꾸고 활용을 잘하자.  책에서 많은 공감을 느낀 절은 아래와 같다. "당신을 대체하는 것은 인공지능이 아니라 인공지능을 활용하는 다른 사람이다." "인공지능을 활용해서 콘텐츠를 개인화하고 사용자와의 상호 작용 방식을 달리하는 등 다양한 혁신이 일어나고 있다. 미래가 재정의 되고 있는 것이다." "문제의 본질은 인류 스스로 자기들끼리 맺고 있는 관계다. 문.. 공감수 9 댓글수 6 2024. 10. 17.
  • 아는 만큼 보이는 AI 책 소개 2023년 ChatGPT의 등장은 전 세계적으로 큰 주목을 받았다. 2024년에는 OpenAI의 GPT뿐만 아니라 다양한 생성형 AI들이 등장하면서 AI 활용 사례가 빠르게 늘어나고 있다. 이제는 본격적인 AI 시대가 도래했다고 해도 과언이 아닐 것이다.  이 책은 Stable Diffusion 이후 급변하는 AI 생태계를 소개하며, AI 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 작성되었다. AI 도입을 위한 실제 사례, 주요 기업의 활용법, 그리고 다양한 AI 모델의 역할을 쉽게 풀어낸다. 주요 내용CHAPTER 1: AI, 어디까지 발전했나 ChatGPT의 등장 이후 GPT 3.5에서 GPT 4.0까지 고성능 모델이 진화한 과정이 소개된다. 특히 생성형 AI 이미지 모델인 달리(DALL·E)의 1... 공감수 5 댓글수 2 2024. 9. 8.
  • 머신러닝 리스크 관리 with 파이썬 책 소개 머신러닝을 공부를 하거나 실제 직종에 있는 사람들에게는 필독서라고 생각이 듭니다. 모델을 만들면서 느꼈던 데이터 수집 및 정제, 모델에 리스크를 어떻게 해결할 것인지 이책에서는 모델의 위험관리와 보안 등 신뢰할 수 있는 안전한 머신러닝을 개발하기 위한 방법을 알 수 있습니다.주요 내용CHAPTER 1: 현대의 머신러닝 위험관리이 장에서는 새로운 기술인 인공지능과 머신러닝에 따르는 위험을 강조합니다. 인공지능 사고는 실제로 발생하며, 2016년 테이 챗봇 사건과 같이 예기치 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 인공지능이 편리함을 제공하는 동시에 잠재적인 위험과 리스크를 동반한다는 점을 지적하며, 이러한 기술의 발전에 대한 신중한 접근이 필요함을 강조합니다. CHAPTER 2: 해석 및 설명 가능한 .. 공감수 3 댓글수 0 2024. 6. 22.
  • 실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬 책 소개"현재 실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬"은 데이터 전처리부터 딥러닝 모델 구축까지의 과정을 포괄적으로 다루는 책입니다. 책에는 총 216개의 예제가 포함되어 있어, 다양한 실무 문제를 해결하는 데 필요한 구체적인 방법들을 제공합니다.주요 내용 요약초반부 : 데이터 구조와 조작을 위한 다양한 라이브러리와 프레임워크를 소개합니다. 파이썬의 기본 자료구조와 Pandas, NumPy 등을 사용하여 데이터를 효과적으로 처리하는 방법을 배울 수 있습니다.텍스트 다루기 : 텍스트 데이터를 처리하는 방법을 설명합니다. KoNLPy와 Okt를 사용하여 텍스트를 분리하고 불용어를 제거하며 명사만 추출하는 과정이 포함되어 있습니다. TF-IDF를 활용한 단어 중요도 계산과 텍스트 벡터화를 통한 특성 행.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 5. 20.
  • 멀티모달 생성 AI 인사이드 서평 2023년은 ChatGPT의 한해 였다고 봐도 무방했다. ChatGPT 외에 Dalle, StableDiffusion 등 생성형 AI의 비약적인 발전으로 우리 생활에 여러 영향을 주었다. 이책은 약 2년정도의 최신 트랜드와 생성 AI의 발전의 역사를 설명하고 이에 따른 윤리적인 문제에 대해서 기술 되어있다. 개발서적은 아니며 AI와 생성 AI 차이와 트랜드를 정리되어 있다. AI에 대해서 아무것도 몰라도 트랜드는 확인 할 수 있으나 AI 대해서 지식이 있다면 추천 하는 책이다. 요약 멀티모달 생성 AI 어원 - 맥락에 따른 설명 멀티모달(Multimodal) 생성 AI 다양한 유형의 데이터 새로운 콘텐츠를 생성하는 문제를 해결하기 위한 지능형 시스템 멀티모달 생성 AI는 다양한 유형의 데이터를 결합.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 10.
  • PathToHeart 좌표로 하트 그리는 HTML 코드 1. 초기 변수 설정 e: 입자의 궤적을 저장하는 배열입니다. h: 하트 모양의 경로를 정의하는 노드들의 배열입니다. O, Q: 캔버스의 너비와 높이입니다. v: 궤적의 수, 각 궤적에 있는 입자의 수, 하트 경로에 있는 노드의 수를 정의합니다. M: Math 객체의 단축형입니다. R, C, Y: 각각 Math.random, Math.cos 함수와 하트 경로 계산에 사용되는 상수입니다. 2. 하트 경로 계산 하트 모양의 경로를 계산하기 위해 for 루프를 사용하여 h 배열에 노드를 추가합니다. 이 노드는 하트의 수학적 공식을 기반으로 계산됩니다. 3. 입자 초기화 while 루프를 사용하여 각 궤적에 대한 입자 배열을 생성합니다. 각 입자는 위치, 속도, 반경, 가속도, 타겟 노드, 방향, 마찰, 색상 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 21.
  • 스테이블 시그니처 스테이블 시그니처 FAIR(Facebook AI Research)와 Inria(프랑스 국립 정보학 및 자동화 연구소)가 협력하여 개발한 새로운 워터마킹 기술인 "Stable Signature"에 대해 설명하겠습니다. 이 혁신적인 기술은 생성 AI를 통해 만들어진 이미지에 눈에 보이지 않는 워터마크를 삽입함으로써, 해당 이미지가 인공지능에 의해 생성되었음을 식별할 수 있게 해줍니다. 이러한 접근 방식은 안전하고 책임감 있는 AI 사용을 장려하는 동시에 디지털 콘텐츠의 출처를 추적할 수 있게 해줍니다. 전통적으로, 워터마킹은 이미지나 다른 디지털 콘텐츠에 정보를 숨기는 기술로 사용되어 왔습니다. 하지만 많은 기존 방법들은 이미지가 생성된 후에 워터마크를 추가하는 방식을 취합니다. 이와 달리, Stable S.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 13.
  • Embadchain Embedchain은 생산 준비가 완료된 오픈 소스 RAG 프레임워크입니다. RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, 비정형 데이터에서 정보를 검색하고 이를 사용하여 새로운 정보를 생성하는 기술을 의미합니다. Embedchain은 RAG 애플리케이션을 생성하기 위한 원활한 프로세스를 제공하여 다양한 유형의 비정형 데이터를 관리할 수 있도록 합니다. Embedchain의 주요 기능은 다음과 같습니다. 데이터 관리: Embedchain은 데이터를 관리 가능한 단위로 효율적으로 분할하고, 관련 임베딩을 생성하며, 최적화된 검색을 위해 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 검색: Embedchain은 다양한 검색 방법을 지원하여 사용자가 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있도록.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 1. 17.
  • Dalle-3 로고 만들기 Bing Image Creator 에서 로고 만들기 prompt : 스타크래프트 유즈맵인 랜덤 타워 디펜스의 로고를 만들어줘 귀여운 타워가 좋을거같아 우주배경에 많은 타워들이 있으면 좋겠어 최종이미지 Stable Diffusion 도 좋지만 개인적으로 Dalle-3 가 그림채가 너무 좋다. 공감수 1 댓글수 1 2024. 1. 15.
  • GPTs 소개: AI 기반의 새로운 앱스토어 GPTs 소개: AI 기반의 새로운 앱스토어 GPTs는 마치 애플 앱스토어나 구글 플레이스토어처럼, 다양한 개인이나 회사들이 만든 AI 프로그램들을 공유하고 다운로드할 수 있는 곳입니다. GPTs의 모습과 기능 GPTs는 GPT Plus 사용자들에게만 열려 있으며, 여러가지 흥미로운 AI 프로그램들을 찾아볼 수 있습니다. 예를 들어, PDF를 분석해주는 AI, 로고를 만들어주는 AI, 글쓰기를 돕는 AI 등이 있습니다. GPT Builder를 이용한 GPTs 제작 방법 https://chat.openai.com/gpts/editor GPTs는 GPT Builder를 통해 쉽게 만들 수 있습니다. 아이디어를 가지고 AI에게 말하듯이 설명하면, AI가 이름, 로고, 서비스 계획 등을 알아서 만들어줍니다. 그.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 1. 15.
  • Whisper API 유튜브TEXT 추출하기(STT) Whisper는 OpenAI에서 개발한 자동 음성 인식 엔진으로, 다양한 음성 데이터를 텍스트로 변환할 수 있는 강력한 도구입니다. Whisper를 사용하기 위해 아래와 같이 환경을 구축할 수 있습니다. 환경구성 Python 3.7 이상 설치 Python 공식 웹사이트(https://www.python.org/downloads/)에서 적절한 Python 버전(3.7 이상)을 다운로드하고 설치합니다. Python 3.8.10 버전을 사용하는 것을 추천합니다. PyTorch 설치 PyTorch는 딥 러닝 라이브러리로 Whisper를 실행하기 위해 필요합니다. PyTorch의 설치는 공식 웹사이트(https://pytorch.org/get-started/locally/)를 참고하여 본인의 시스템 환경에 맞는 .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 11. 9.
  • 생각의 사슬(Chain of Thought) 프롬프트 Chain of Thought 언어 모델이 추론을 할 수 있도록 논리적인 과정을 프롬프트에 추가해서 질의하는 방식입니다. 이 방식은 중간 추론 단계를 통해 복잡한 추론 능력을 가능하게 하며, 퓨샷 프롬팅과 결합하면 응답하기 전에 추론이 필요한 더 복잡한 작업에서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. Chain of Thought 프롬팅에서는 문제를 해결하는데 필요한 중간 추론 단계를 제공하여 작업을 단계적으로 수행합니다. 이렇게 하면 모델이 각 단계를 이해하고 최종 결과를 추론하는 데 도움이 됩니다. 간단히 사용하는 예시로 prompt 를 입력하고 정확한 답이 나오지 않을 때 OpenAI 에서는 step by step 혹은 단계별로 생각 해바라고 prompt 를 입력하면 확인 할 수 있습니다. ChatGP.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 23.
  • Torch not complied with CUDA Enabled(Window 11) 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 11.
  • 만들면서 배우는 생성 AI 2판은 생성 AI에 대한 이해를 돕는 유용한 책입니다. 2판은 1판의 내용을 바탕으로 새로운 내용을 추가하고 기존 내용을 보완했습니다. 가장 큰 변화는 아래와 같습니다. MNIST 데이터셋을 사용하여 오토인코더와 GAN의 예제를 실습할 수 있으며, 에너지 기반 모델, 확산 모델, 트랜스포머 등 새로운 생성 모델인 DALL.E 2, Imagen, 스테이블 디퓨전, 플라밍고 등 요즘 화두인 멀티모달 모델을 소개합니다. 전반적으로 2판은 1판보다 내용이 풍부하고 이해하기 쉽습니다. 특히, 새로운 생성 모델과 멀티모달 모델에 대한 소개는 생성 AI 분야의 최신 동향을 파악하는 데 도움이 됩니다. 다만, 2판에서도 일부 내용은 다소 난해할 수 있습니다. 생성 AI에 대한 기본 지식이 없는 독자는 책을 읽기 전에 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 5.
  • BIC로 인상적인 이미지와 글자를 생성해보세요!(1) 인공지능 기술은 매일 혁신적인 발전을 이루고 있으며, 이 중에서도 Bing Image Creator는 놀랍게도 이미지와 텍스트를 결합하여 창의적인 작품을 만들어내는 역할을 하는 최신 모델입니다. 이번에는 BIC를 사용 후기를 정리 하겠습니다. https://www.bing.com/images/create 에 접속하면 100 Credit 을 제공합니다. 일정 시간이 지나면 생성형 AI 가 이미지를 생성해줍니다. 아래는 [만두를 만드눈 토끼, 수채화] 프롬프트를 이용하여서 만든 예시입니다. (산에서, 바다에서, 크리스마스때, 숲속에서 등) 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 4.
  • 임베딩(embeddings) AI와 기계 학습의 바다를 항해하기 위해 가장 중요한 개념 중 하나는 '임베딩(embeddings)'입니다. 간단히 말하면, 임베딩은 복잡하고 고차원의 데이터를 저차원 공간으로 변환하는 것입니다. 이것은 마법의 나침반으로 생각할 수 있습니다. 복잡한 언어의 세계(고차원 데이터)를 단순화된 언어(저차원 데이터)로 번역할 수 있는 나침반입니다. 자연어 처리(NLP)의 맥락에서, 우리가 다루는 고차원 데이터는 단어와 문장, 그리고 이들이 가지는 의미와 구문입니다. 다시 말해, 임베딩은 기계가 이해할 수 있는 숫자로 단어를 변환하는 방법입니다. 임베딩(Embedding)과 특성 추출(Feature Extraction)은 데이터의 차원을 줄이고, 데이터를 저차원의 표현으로 변환하는 과정을 수행하는 비슷한 개념입니.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 25.
  • 오토인코더(AutoEncoder) 오토인코더(Autoencoder)에서 사용되는 임베딩(embedding)은 데이터의 표현을 학습하고 압축하는 데 사용되며, 주로 다음과 같은 역할을 합니다. 인코더 : 네트워크는 이미지 같은 고차원 입력 데이터를 저차원 임베딩 벡터로 압축합니다. 디코더 : 네트워크는 임베딩 벡터를 원본 도메인으로 압축 해제합니다.(예를 들어 이미지로 되돌립니다) 차원 축소(Dimensionality Reduction): 오토인코더는 입력 데이터의 차원을 줄이는 데 사용됩니다. 인코더(encoder) 부분은 입력 데이터를 저차원 임베딩 공간으로 매핑하여 정보를 압축합니다. 이 과정을 통해 더 낮은 차원에서 데이터를 표현함으로써 불필요한 정보나 잡음을 제거하고 데이터의 주요 특성을 보존할 수 있습니다. 특성 추출(Featu.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 25.
  • 자연어 처리의 비밀 무기, OpenAI ChatGPT 임베딩: 전문가를 위한 실무 가이드 소개 "자연어 처리의 비밀 무기, OpenAI ChatGPT 임베딩: 전문가를 위한 실무 가이드"에 오신 것을 환영합니다. 이 책은 OpenAI 임베딩에 대한 깊은 이해를 위한 포괄적인 안내서로, 이론과 실무 사이의 연결고리 역할을 할 것입니다. 책의 목적 이 책의 주요 목표는 특히 OpenAI가 제공하는 임베딩의 개념을 해소하고, 이 주제에 대한 견고한 지식 구조를 만드는 것입니다. 임베딩은 자연어 처리(NLP) 분야에서 일하는 사람들에게 필수적이며, 텍스트 데이터의 방대한 양을 이해하는 것이 매일 필요한 의료, 금융, 소매 등 다양한 산업에서도 점점 중요해지고 있습니다. OpenAI는 인공지능(AI) 분야에서 선도적인 역할을 담당하며, 우리가 이전보다 강력한 도구를 활용할 수 있게 해줍니다. 그러나 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 22.
  • efficientnet + amp BCE Efficientnet 모델 구성 from torch import nn import timm import torch class EffNet(nn.Module): def __init__(self, backbone, n_out, is_sigmoid): super(EffNet, self).__init__() self.model = timm.create_model(model_name=backbone, pretrained=True) self.model.classifier = nn.Linear(self.model.classifier.in_features, n_out) self.is_sigmoid = is_sigmoid def forward(self, x): x = self.model(x) if self.is_sig.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 6.
  • 모든 것을 다시 처음부터 시작할 수 있는 강인함을 갖자 개발 블로그로 운영하다가 요새는 관리를 안하고 있었다. 예전부터 좋아했던 영화를 다시 보면서 현재 내 삶을 되돌아보고 푸념을 적는다.ㅎㅎ 너가 자랑스러워하는 인생을 살기를 바란단다.!!! 너무 멋죠용 방황이 길거나 혹은 여러 생각에 쌓여있을때 인간은 경험에 의존하여 움직인다. 한사람 한사람의 경험이 모두가 같은 경험을 하진 않았지만 지나간 과거에대한 후회 및 경험이 우리의 미래를 만든다고 생각하진 않는다. 벤자민 버튼의 시간은 거꾸로 간다의 명대사 중.. 지나간 세월에 대한 경험은 중요하지 않는다고 생각한다. 모든 것을 다시 처음부터 시작할 수 있는 강인함을 갖자! 공감수 2 댓글수 1 2023. 3. 4.
  • 체게바라 명언 - 주관을 갖자 많은 사람들이 나를 모험주의자라고 손가락질하지만, 나는 단지 내가 옳다고 믿고 있는 것을 온몸으로 표시하기에 주저하지 않는 한 인간이라는 점에서 모험주의자라는 공격을 기쁘게 받아 들이겠습니다. 나도 다른 사람들처럼 성공하고 싶었었다. 하지만 나는 그 길을 걷지 않기로 맹세했다. 그것은 개인적 승리에 불과하므로.. 누군가 자신을 홀로 선 고독자라 여긴다 해도 그 건 한낱 허황된 생각 일 뿐이다. 인적이 드문 여행길에서도, 허름한 차림의 떠돌이를 만나게 되는 자연의 선물을 받게 된다. 여행을 할 할때, 굳이 어떤 목적을 갖지 않아도 좋다라는 말은 정해진 시간내에 특정한 곳에 도착을 해야 한다면 나의 눈과 나의 귀는 많은 것을 보지도 듣지도 못하기 때문이 아닐까 아마 인생도 그와 같을 것이다. 공감수 1 댓글수 0 2023. 3. 4.
  • Single Word 단일 글자로 워드 클라우드를 만들어 보자. https://github.com/amueller/word_cloud clone을 하거나 아래처럼 pip를 이용하여 package를 설치한다. #colab 에서 사용예시 !pip install wordcloud 다음은 mask(동그라미)에 단일 글자를 generate 하는 코드이다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud text = "square" x, y = np.ogrid[:300, :300] mask = (x - 150) ** 2 + (y - 150) ** 2 > 130 ** 2 mask = 255 * mask.astype(int) wc = Wor.. 공감수 1 댓글수 1 2023. 2. 7.
  • 이미지의 투명 영역을 제외하고 바운딩 박스를 구하여 CROP하기 배경제거를 한이 후에 이미지의 경계면을 투명영역이 넓어서 실제 픽셀 영역이 있는 BoundBox를 구하는 것이 필요했다. 파이썬에 bbox를 사용하면 쉽게 처리할 수 있다. 코드는 아래와 같다. 1. PIL (Python Imaging Library) 라이브러리의 Image 모듈을 가져옵니다. from PIL import Image 2. Image.open 메소드를 사용하여 이미지 파일을 엽니다. 이것은 Image 객체를 반환합니다. im = Image.open("image.png") 3. getbbox 메소드를 사용하여 배경이 투명인 영역의 경계 상자를 얻습니다. getbbox 메소드는 경계 상자의 왼쪽, 윗쪽, 오른쪽, 아래쪽 픽셀 좌표를 나타내는 4 개 값의 튜플을 반환합니다. bbox = im.g.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 30.
  • 이미지 정규화 필요성 그림과 같이 빨간색 자동차 이미지가 있을 때 적색 값들 분포가 높습니다. 반면 녹색과 청색은 낮습니다. 정규화를 거치고 나면 모든 색의 분포가 정규분포를 따르게 됩니다. 이렇게 색이 정규 분포를 따르도록 값을 바꾸면 색도 변합니다. 정규화를 거치면 색이 변하더라도 인공지능 입장에서는 색이 갖는 분포가 일정해야 학습을 제대로 할 수 있습니다. import matplotlib.pyplot as plt import torchvision.transforms as T from torchvision.datasets.cifar import CIFAR10 from torchvision.transfomrs import Compose from torchvision.transfomrs import RandomHorizont.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 30.
  • 수학을 읽어드립니다. 책 "수학을 읽어드립니다"는 수학을 쉽게 풀어서 설명하는 것이 아니라, 수학을 포기한 사람들에게 수학을 공부해야 하는 이유와 산업 및 일상생활에서 어떻게 사용되는지를 설명해준다. 그리고 현대 사회에서는 예전처럼 하나만 잘하는 것이 아니라 여러 분야에 넓고 풍부한 지식을 한데 모아 새로운 가치를 만드는 것이 중요하다는 것을 일깨워 준다. 또한, 이 책은 수학을 포기한 사람들이 수학을 시작할 때 강의를 처음부터 끝까지 듣는 것도 중요하지만, 필요한 영역을 찾아 조금씩 충족하며 공부하는 것이 빠르고 쉽게 시작할 수 있다는 것을 알려준다. 그리고 수학만 공부하는 것이 아니라, 공학, 4차 산업혁명과 같은 융합 기술에 대해서도 알 수 있다. 단순한 수학공부 지침서가 아니라 일상에서 협업시에도 도움이 많은 책이다... 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 26.
  • NGINX 주요 디렉터리 구조와 명령어 엔진엑스 주요 설정 파일과 디렉터리 /etc/nginx/ 엔진엑스 서버가 사용하는 기본 설정이 저장된 루트 디렉터리입니다. 엔진엑스는 이곳에 저장된 설정 파일의 내용에 따라 동작합니다. /etc/nginx/nginx.conf 엔진엑스의 기본 설정 파일로, 모든 설정에 대한 진입점입니다. 워커 프로세스 개수, 튜닝 동적 모듈 적재와 같은 글로벌 설정 항목을 포함하며, 다른 엔진엑스 세부 설정 파일에 대한 참조를 지정합니다. 뿐만 아니라 이어서 설명할 디렉터리에 위치한 모든 설정 파일을 포함하는 최상위 http 블록을 갖고 있습니다. /etc/nginx/conf.d/ 기본 HTTP 서버 설정 파일을 포함, 몇몇 패키지 저장소에서 배포되는 엔진엑스는 설치 시 conf.d 디렉터리 대신 site-enabled .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 25.
  • NGINX 설치 및 상태 점검 확인 엔진엑스 버전 확인 아래 명려어를 통하여 엔진엑스의 버전 정보를 확인 할 수 있습니다. nginx -v 엔진엑스 구동 확인 엔진엑스가 정상적으로 구동하고 있으면 마스터 프로세스와 워커프로세스가 1개 이상 있습니다. ps -ef | grep nginx 엔진엑스 정상 동작 확인 문제가 없다면 기본 HTML 사이트인 엔진엑스 환영 페이지가 나옵니다. curl localhost 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 25.
  • 포켓몬상 테스트 만들기 - 종료 포켓몬빵 스티커 모으기가 유행인 요즘? 인공지능을 이용하여서 포켓몬 닮은꼴 웹 사이트를 만들어 보기로 한다. 일단 인터넷 검색을 통하여 어떤 포켓몬이 어떤 연예인과 닮았는지 파악을 하고 데이터를 수집하기로 한다. 웹 상에서 단순하게 만들기 위해서 구글에서 제공하는 Teachable Machine 를 이용하기로 한다. 먼저 데이터 전처리 작업 유사 모델을 결정하기 위해 포켓몬스터 닮은꼴 연예인 블로그로 데이터 전처리 작업을 진행 하였다. 조코딩의 동물상 테스트 유튜브를 보고 클론코딩을 하였으며 개발환경은 아래와 같다. 개발환경 구름 IDE - HTML / CSS TeachableMachine - Tensorflow Lite 모델 학습 및 개발 Netlify - 웹 서비스 개발일지 2022-03-23 1차 .. 공감수 3 댓글수 2 2022. 7. 26.
  • 포켓몬상 테스트 PWA 배포 도전기!! - 종료 2022.07.26 - [AI/개발도구] - 포켓몬상 테스트 만들기 - 종료 안녕하세요. 오늘은 PWA로 배포하는 방법을 소개하려고 합니다. 앱 개발에는 네이티브 개발 및 크로스 플랫폼 개발 등 여러 개발 방법이 있는데 웹사이트 기반으로 앱을 만들 수 있다고 들어서 궁금해서 시작해 보았습니다. PWA란? 프로그레시브 웹 애플리케이션은 웹을 통해 전달되는 응용 소프트웨어의 일종으로, HTML, CSS, 자바스크립트를 포함한 일반 웹 기술들을 사용하여 만들어진다. 표준을 준수하는 브라우저를 사용하는 어떠한 플랫폼에서라도 동작하도록 고안되었다. 위키백과 PWA를 만드는 방법은 여러 방법이 있는 것으로 파악되었습니다. 저는 그중에 MS에서 만든 Pwabuilder라는 툴을 사용해보려고 합니다. 먼저 https:.. 공감수 2 댓글수 0 2022. 7. 25.
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