[Python] 패키지 목록 requirement.txt 만들기 보통 requirements.txt를 만들때, pip freeze > requirements.txt 이렇게 단순하게 진행한다. 그런데, 이런 경우 간혹 @가 붙으면서 잡스러운 내용이 나오고 파일만으로 설치하기 힘든 경우가 있다. 그래서 단순하게 패키지 버전만 출력할 수 있는 코드를 가지고 왔다. pip list --format=freeze > requirements.txt 이러면 패키지 이름과 버전만 저장되기 때문에 아주 범용적이고 개꿀이다. Study/Python 2024.01.18
[Python]샘플용 데이터프레임 쉽게 생성하기 간혹 코딩을 하다보면 테스트를 하기 위해서 혹은 샘플이 필요해서 데이터프레임을 만들고 싶을 때가 있다. 그때마다 student_card = pd.DataFrame({'ID':[20190103, 20190222, 20190531], 'name':['Kim', 'Lee', 'Jeong'], 'class':['H', 'W', 'S']}) 이런식으로 만드려고한다면 여간 머리가 지끈지끈해지는게 아니다. 게다가 한번에 대용량의 데이터를 만들 수가 없다. 하지만 아래의 방법을 쓴다면 누구나 쉽게 내가 원하는 크기의 데이터프레임을 만들 수 있다. import pandas as pd import numpy as np size = 10_000 df = pd.DataFrame() df['position'] = np.rand.. Study/Python 2023.11.17
[Python]한글 깨짐 import matplotlib.font_manager as fm font_list = fm.findSystemFonts(fontpaths = None, fontext = 'ttf') font_list[:] from matplotlib import font_manager, rc font_path = 위에나온경로 font = font_manager.FontProperties(fname=font_path).get_name() rc('font', family=font) Study/Python 2023.08.17
[Pytorch] CNN으로 사진 분류하기 데이터 전처리하기 데이터 증강 이미지 정규화 CNN으로 이미지 분류하기 모델 정의하기 모델 학습하기 모델 성능 평가하기 전이 학습 모델 VGG로 분류하기 사전 학습된 모델 불러오기 학습 루프 정의하기 학습 및 성능 평가하기 핵심 용어 정리 1. convolution : 작은 필터를 이용해 이미지로부터 특징 추출 2. CNN : convolution layer를 반복적으로 쌓아 만든 인공 신경망 3. feature map : convolution layer의 결과를 말함 4. 데이터 증강 : 이미지의 회전 및 잘라내기 등 하나로 여러가지의 데이터를 만들어 데이터를 늘리는 기법 5. 이미지 정규화 : 이미지의 픽셀 간 편향 제거에 사용. 각 채널의 분포가 동일해짐 6. padding : 이미지 외곽을 0으로.. 프로젝트/Must Have Pytorch 2023.08.06
[Pytorch] 파이토치의 기본 구성 본 카테고리는 Must Have 텐초의 파이토치 딥러닝 특강 책을 기본으로 하여 작성되었습니다. 파이토치는 클래스별로 분류되어 이해할 수 있도록 구성되어있음 import torch print(torch.cuda.is_available()) a = torch.tensor([1, 2, 3]) b = torch.tensor([4, 5, 6]) c = a + b print(c) 출력내용 : True tensor([5, 7, 9]) 파이토치 기본 구성 nn.Module 클래스 class Net(nn.Module): def __init__(self): ''' # 신경망 구성요소 정의 ''' def forward(self, input): ''' # 신경.. 프로젝트/Must Have Pytorch 2023.08.06
현생이 바빠 한동안 업로드를 못하고 있습니다. 현생에서 여러가지 일을 동시에 처리해야되다 보니 블로그 포스팅을 못하고 있습니다. 마무리가 되는대로 다시 시작하겠습니다. 기타/메모장 2023.04.24
[C++]04.7 복합데이터형 - 포인터와 메모리 해제 포인터는 값 자체가 아니라 값의 주소를 저장하는 변수다. 포인터를 이해하기 전에 일반적인 변수에 대해 명시적으로 그 주소를 알아내는 방법을 알아보자 주소 연산자(&)를 변수 앞에 붙이면 그 변수의 주소를 알아낼 수 있다. home이 변수라면 &home은 그 변수의 주소이다! // address.cpp -- & 연산자로 주소를 알아낸다. #include int main() { using namespace std; int donuts = 6; double cups = 4.5; cout Study/C++ 2023.03.31
[C++]04.5,6 복합데이터형 - 공용체, 열거체 공용체 공용체(union)는 서로 다른 데이터형을 한번에 한가지만 보관할 수 있는 데이터 형식이다. 구조체는 int형과 long형, double형을 한번에 보관할 수 있지만 공용체는 어느 하나만 보관할 수 있다. 구문은 구조체와 같지만 의미가 다르다. union one4all { int int_val; long long_val; double double_val; }; 이 경우 one4all은 모든 형을 보관할 수 있지만 어느 순간에는 하나만 보관이 가능하다. one4all pail; pail.int_val = 15;// int형을 저장 cout Study/C++ 2023.03.29
[C++]04.4 복합데이터형 - 구조체 - 관련된 정보를 하나의 단위로 묶어서 저장할 수 있다. - C++에서 구조체는 객체 지향 프로그래밍의 핵심인 '클래스'의 기초가 된다. - 사용자가 정의할 수 있는 데이터형 struct inflatable // 구조체 선언 { char name[20]; float volume; double price; }; 예제 // structur.cpp -- 간단한 구조체 #include struct inflatable // 구조체 선언 { char name[20]; float volume; double price; }; int main() { using namespace std; inflatable guest = { "Glorious Gloria", // name value 1.88, // volume value.. Study/C++ 2023.03.17
[C++]04.3 복합데이터형 - String클래스 string클래스는 배열보다 사용하기가 쉽고 하나의 데이터형으로 나타낸다. // strtyp1.cpp -- C++ string클래스를 사용한다. #include #include // string클래스를 사용하기 위해 int main() { using namespace std; char charr1[20]; // 빈배열 생성 char charr2[20] = "jaguar"; // 초기화된 배열 생성 string str1; // 빈 string 객체 생성 string str2 = "panther"; // 초기화된 string 객체 생성 cout > charr1; cout > str1; cout Study/C++ 2023.03.10