꾸준히 기록해보자

-- 아나콘다 파일 다운로드 wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh -- 실행 bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh -- conda 명령어 없을 경우 path 추가 vi ~/.bashrc -- export PATH="/home/username/anaconda3/bin:$PATH" -- 추가 후 bashrc 적용 source ~/.bashrc -- 가상환경 생성 conda create --name pytorch --clone base vi 편집기 저장은 :w activate가 안될 때는 $source ~/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh 을 실행시켲주자 그리고..

윈도우와 우분투에서 jupyter notebook을 설치했다. 1. 윈도우 아나콘다를 사이트에서 다운받아 설치한다. https://www.anaconda.com/ Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform Anaconda is the birthplace of Python data science. We are a movement of data scientists, data-driven enterprises, and open source communities. www.anaconda.com 설치 파일을 실행 하면 jupyter notebook도 같이 깔린다. 노트북을 실행하면 웹 브라우저가 새로 뜨면(http://localhost:8888/tree..

pwd 현재 디렉토리 (pwd = print working directory) ls ls -a ls -al 현재 디렉토리에 있는 파일들을 보여주는 명령어이다. '-a' 가 덪붙여지면 hidden file도 같이 보여준다. '-al' 은 long list format으로 보여준다. long list format은 파일 사이즈나, 권한, 업데이트 날짜 등을 보여준다. ls에 대한 더 많은 옵션을 알고 싶으면 'man ls' 로 확인해볼 수 있다! touch file1.txt code file2.txt touch 명령어를 사용하면 emplty file을 생성할 수 있다. VSC로 편집할 수 있는 새 파일을 생성할 때는 code 명령어를 사용한다. 내용을 확인할 땐 'cat' 명령어를 사용한다. mkdir te..

다음으로 dism 명령어로 VirtualMachinePlatform 기능을 활성화합니다. severless 로컬에서 테스트하려고 하다가 linux에서 profile을 잘못건들였더니 명령어가 하나도 안든다 .... 그래서 wsl을 재설치를 했다. Ubuntu 앱을 제거 해준다. 제어판에서 앱을 제거해도 된다. 터미널을 관리자 권한으로 실행해준다. $dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart DISM(배포 이미지 서비스 및 관리) 명령어로 Microsoft-Windows-Subsystem-Linux 기능을 활성화시킨다. $dism.exe /online /enable-feature ..

public static object GetPropValue(object src, string propName) { return src.GetType().GetProperty(propName).GetValue(src, null); } string result = ""; for (int pos = 0; pos < optionList.Count(); pos++) { var propName = $"optionName{pos+1}"; result += displayOptionIndx[pos] == 1 ? " "+GetPropValue(s, propName) : ""; }

attribute를 분류하는 로직이 필요해 nlp 적용을 확인하고 있다. 그 중 spacy 패키지를 이용하여 모델을 커스텀 해봤다. 1. spacy 3를 설치 한다. python -m install spacy # 확인 python -m spacy info 2. config 파일을 만든다. spacy 홈페이지에서 config 파일을 다운로드 할 수도 있지만 아래와 같은 명령어로 터미널에서 쉽게 만들 수 있다. python -m spacy init config config.cfg --lang en --pip 3. Training data에 대한 json 파일을 만든다. https://tecoholic.github.io/ner-annotator/ 위의 링크에서 쉽게 만들 수 있다. 그치만 모든 라벨을 클릭해야..

https://sunscrapers.com/blog/8-best-python-natural-language-processing-nlp-libraries/ 8 best Python Natural Language Processing (NLP) libraries | Sunscrapers Natural language processing (NLP) is a field located at the intersection of data science and Artificial Intelligence (AI) that – when boiled down to the basics – is all about teaching machines how to understand human languages and extract m..

최근에 구글시트를 사용하여 API를 만들 일이 있었다. 구글 시트의 데이터를 JSON형태로 받을 수 있는 오픈 API가 있다고 해서 이를 활용해 만드려고 한다. 구글 시트의 ID와 시트명 그리고 모든 사람에게 권한만 있다면 이를 사용할 수 있다. https://docs.google.com/spreadsheets/d//edit#gid=0 https://opensheet.vercel.app// 이렇게 구글 API가 없어도 구글 시트의 데이터를 불러올 수 있다. 참고: https://benborgers.com/posts/google-sheets-json