실력보다 시력

우리가 만든 데이트 코스 검색 프로그램이 항시 작동하도록 하기 위해서 아마존 웹서버를 이용하기로 하였다. 웹페이지를 활용하기 위해서 플라스크를 활용하였다. import os import WordsSimilariryAlgorithm.Search as s import WordsSimilariryAlgorithm.DataFilter as df import WordsSimilariryAlgorithm.Tokenizers as t import WordsSimilariryAlgorithm.BlogTraking as bt import WordsSimilariryAlgorithm.GensimActive as ga import WordsSimilariryAlgorithm.TransWeb as tw import FaceF..

초기 목표에는 없던 이미지 도용방지 / 닮은꼴 찾기 등을 추가하기로 하였다. 단순 성별구분 등이 아닌 특정인(ex. 연예인)을 정확하게 알려줄 수 있어야 하는데, 이와 같은 API 같은 것이 없으므로 여기 사용될 모델을 직접 만들기로 하였다. 이미지 학습에 많이 사용되는 Convolution Neural Network(이하 CNN)를 응용하기로 생각했고 이를 위해서 Tensorflow를 활용하기로 했다. 우선은 해외 사이트를 통해서 해외 연예인들의 이미지를 다운받을 수 있었기에 우선 이를 활용해서 모델을 만들어 보기로 하였다.(참고 블로그 : https://bcho.tistory.com/1176) 처음 해보는 작업이라 데이터 수집, 가공, tensorflow 코드까지 위 블로그에 나온 내용을 무작정 따라..

최종 프로젝트로 소개팅 코스를 추천해주는 소개팅 앱을 만들기로 하였다. 이용자가 어떤 키워드를 제시하면 이와 가장 유사한 소개팅 장소 등을 추천해주고, 이용자가 선택(체크)한 것들을 카카오 API 를 이용해서 최단경로를 추천해주는 것이 핵심 기능이다. 우리팀은 우선적으로 카카오의 블로그 검색 API를 활용하여 우리 프로그램에 사용될 데이터를 확보하기로 하였다. from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # sklearn 설치, CountVectorizer : 문서를 token count matrix로 변환하는 클래스. from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # sklearn 설치, ..

1. 만해 한용운 시인의 위키 내용 긁어오기 from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request as ur import urllib.parse as up url = "https://ko.wikisource.org/wiki/%EC%A0%80%EC%9E%90:%ED%95%9C%EC%9A%A9%EC%9A%B4" data = ur.urlopen(url).read() html = data.decode('utf-8') soup = BeautifulSoup(html,'html.parser') #data extract by using CSS query data = soup.select('div.mw-parser-output > ul > li > a') for dat in dat..

파이썬의 list, dict을 활용하여 성적을 처리하고 처리된 값을 pickle을 이용해 데이터로 저장하고 또 불러오는 코드. 각 기능 별로 함수를 만들어서 사용할 수 있도록 하였습니다. 하나씩 만들다가 생각이 났는데 생각해보니 파일 n개 입력하는건 그냥 입력하는 애를 n번 반복시켰으면 되는...;; import pickle import copy member_dict =[] label = ['kor', 'eng', 'math', 'sci', 'tot', 'avg'] #파일 쓰기 def data_save(member_dict): with open('grade.p', 'wb') as file: pickle.dump(member_dict, file) #파일 불러오기 def data_read(): with op..