코딩의 윤슬

csv 파일을 가져와서 합쳐서 작업해서 판다스로 합쳐서 삭제하고 여기있는데 이이타 가져오고 해서  하는ㄴ건데 이걸 테이블에 저장해서 한다실제로 배민은 어떻게 정보를 수집을 했겠어 이런걸 아웃풋이있어보이게      리뷰도 해줘야한다    msa이렇게 쪼개서하는게 msa인것이다각각의 서버로 불리해서 추천하면 추천만 이렇게  pip install flask flask-restful mysql-connector-python설치안했으면 설치해줘야한다    자바때 야믈에서 했던것처럼 로컬과 서버를 나눠줘야한다    설정  mysql 연결하는 방법     일단 한번 테스트 해보겠다.ㄴ  데이터분석은 데이터프레임 판다스    리부데이터 타이틀데이터를 처리하고 해서 한번에 처리하는게 좋다다 합쳐서 가져오지 말고 원본으로..

LlamaIndex: RAG(Relevant Augmented Generation)용 라이브러리로, 대화형 AI에서 문서를 검색하고 활용하는 데 사용된다. LLM(대형 언어 모델)에서는 실무에서 많이 활용되며, 기본적으로 OpenAI의 ChatGPT와 ChatGPT Tokenizer를 사용한다.허깅페이스(Hugging Face)의 모델과 토크나이저도 연동할 수 있으며, mistral-7b와 all-MiniLM-L6-v2를 **Settings(설정)**을 통해 사용할 수 있다.그러나 OpenAI API를 사용할 경우, 별도의 모델 설정 없이 바로 활용 가능하다.어제 저장했던 LlamaIndex의 인덱스 데이터를 OpenAI API를 통해 활용해볼 것이다.   #PDF 턱스트 추출함수def extract_t..

CSV 파일을 업로드하면, 업로드한 데이터를 데이터프레임으로 변환하여 불러온다.이후 KMeans 클러스터링을 수행하기 위해 X로 사용할 컬럼을 선택할 수 있도록 설정한다.적절한 K값을 찾기 위해 WCSS(Within-Cluster Sum of Squares) 값을 계산하고, 엘보우 메소드 그래프를 제공한다.사용자가 K 값을 선택하면 해당 값으로 **데이터를 클러스터링(비슷한 그룹으로 분류)**하여 결과를 시각적으로 확인할 수 있도록 한다.이 모든 과정을 하나의 웹 앱 형태로 구현할 예정이다.               https://kmeans-app-jzor2as7qbtjzbntn6qmzq.streamlit.app/ appThis app was built in Streamlit! Check it out ..

스트림닛 깃허브 연동 을 먼저 해준다     https://car-price-app-9y7fuuyi5v6kd6xrhgcfwk.streamlit.app/설치가 안됬다는 뜻우리컴퓨터에서는 잘 돌아간다. 로컬에서는 잘돌아간다근데 배포했더니 위 처럼 나온다 이건 컴퓨터가 다르다는 거다아무것도 설치 안되고 파이썬 버전만 맞춰줬기때문이다 이 컴퓨터에는 파이썬만 설치되있지 안무것도 라이브러리가 설치가 안되있다 그럼어떻게 설치해줄까?파일을 만들어줘야한다requirements.text 라는 파일명은 국룰이다전세계적으로 개발자들은 알아듣는다 여기는 설치라이브러리 적는 파일이라는 것을  https://car-price-app-9y7fuuyi5v6kd6xrhgcfwk.streamlit.app/ appThis app was b..

기본세팅들어가서 클론 한후에 시작한다쥬피터 노트북을 이용한 인공지능 개발  쥬비터 노트북을 가져와 데이터 분석을 먼저 해준다  데이터를 가져오기 위해서는 데이터 폴더를 만들어 준다음 데이터를 넣어 준후에 불러오면된다.  보고 데이터를 분석한 후 가치가 있는지 없는지 판단한다    국가의 정보를 굳이 포함시키지 않아도 별 문제가 없을거같다데이터가 겹치는게 많다 왜냐 그래봤자 6개 국가 밖에 없기때문에 그렇기에 X에는 넣지 않을 것이다   둘다 찍어 봤을때 문자열이 없다그다음 할일은 피쳐스케일링 근데지금은 예측하는게 숫자가 나오니깐 리그레이션으로 할거다 그래서 굳이 피쳐스케일링을 할 필요가 없다 그래서 학습시킬걸 준비하겠다  먼저 리너리그레서를 만들어보겠다   이제 랜덤 보레스트를 만들겠다 리그레이션 1이 ..

스티림릿 분류 스프링 부트 프로젝트에서 Controller, Service, DTO, DAO, Repository 등을 역할별로 분리하는 이유는 유지보수를 빠르게 하기 위함이다. 기존 코드에서 신규 기능을 추가하거나 업그레이드할 때, 구조적으로 분리된 코드를 사용하면 더욱 쉽게 수정할 수 있다.이제 Streamlit에서도 이러한 방식으로 파일을 분리하여 개발하는 방법을 배워보겠다.        임폴트 시켜준다    마찬가지로 만든 파일을 임폴트 시켜주면 된다.  이제 유저가 원하는 해당 컬럼만 보여주는 걸로 작성하겠다  이제 선택했다이제는 정보를 가져와야한다그래서 저장을 일단한다    아무것도 선택 하지 않았을 경우 왼쪽 사진 처럼 나온다 그래서 이 코드도 작성해줘야한다컴퓨터 입장에서는 이 상황처리를 알..

#이미지 동영상 음악 파일을 화면에 보여주는 방법#이미지 처리를 위한 라이브러리from PIL import Image  직관적으로 image는 이미지이기에 쉽게 생각 하면된다 그리고 open을 이용해 원하는 파일명을 써주면 된다.그리고 width은 넓이이기에 원하면 맞춰주면된다user_container_ width은 이미지를 컨테이너(레이아웃) 너비에 맞춰 자동으로 확장 해준다 width=500 이미지를 너비 500px로 고정 (반응형 아님) use_container_width=True이미지를 컨테이너(레이아웃) 너비에 맞춤 (반응형) 인터넷상의 이미지를 불러오기 위해서는 문자열이기에 '' 을 써준후 변수로 저장하여 불러오면된다 'rb'의 의미:'r' → 읽기 모드 (read)'b' → 바이너리 모드 (..

Streamlit의 st. 함수 정리Streamlit은 Python 기반의 웹 애플리케이션 프레임워크로, 간단한 코드만으로 대시보드를 만들 수 있도록 지원한다. Streamlit에서 st.로 시작하는 함수들은 다양한 UI 요소를 제공하며, 이를 활용하면 데이터 시각화 및 인터랙티브 웹앱을 쉽게 구현할 수 있다.  주요 st. 함수 정리 함수 설명 예제 st.title()웹 앱의 제목을 표시한다.st.title("데이터 분석 대시보드")st.header()큰 제목을 표시한다.st.header("분석 결과")st.subheader()작은 제목을 표시한다.st.subheader("매출 변화 분석")st.text()일반 텍스트를 출력한다.st.text("이것은 일반 텍스트입니다.")st.write()텍스트,..

https://streamlit.io/ Streamlit • A faster way to build and share data appsStreamlit is an open-source Python framework for data scientists and AI/ML engineers to deliver interactive data apps – in only a few lines of code.streamlit.io  데이터 분석 머신러닝 앱개발 이다    가상환경에  복사 붙여 넣기  https://code.visualstudio.com/ Visual Studio Code - Code Editing. RedefinedVisual Studio Code redefines AI-powered coding ..