Programming 265

딥러닝(deep learning)/ 모델 설계

# 딥러닝 구조 #. 입력층 (Input Layer): - 입력층은 딥러닝 모델의 첫 번째 계층입니다. - 입력층은 데이터를 모델로 주입하는 역할을 합니다. - 데이터는 입력층을 통해 모델 내로 전달되고, 후속 계층들에 의해 처리되어 예측이나 출력을 생성합니다. - 입력층의 뉴런 수는 입력 데이터의 특성 수와 동일하며, 주어진 문제에 따라 입력층의 특성 수가 달라질 수 있습니다. #. 은닉층 (Hidden Layer): - 은닉층은 입력층과 출력층 사이에 위치한 중간 계층입니다. - 은닉층은 입력 데이터에서 특징을 추출하고 중요한 패턴을 학습하는 역할을 합니다. - 은닉층은 주로 fully connected 레이어로 구성되어 있으며, 각 뉴런은 이전 계층의 모든 뉴런과 연결됩니다. - 은닉층의 유닛 수와..

우분투(ubuntu)/ 방화벽 설정

Ubuntu에서 방화벽 설정을 확인하고 조정하는 방법은 다음과 같습니다: 1. UFW (Uncomplicated Firewall) 사용 여부 확인: - 터미널을 열고 다음 명령을 실행하여 UFW가 설치되어 있는지 확인합니다: sudo ufw status - 만약 UFW가 설치되어 있지 않다면, 다음 명령을 사용하여 설치합니다: sudo apt-get install ufw 2. 방화벽 상태 확인: - 다음 명령을 실행하여 현재 방화벽 상태를 확인합니다: sudo ufw status - 방화벽이 활성화되어 있다면, 출력에서 현재 설정을 확인할 수 있습니다. 3. 필요한 포트 열기: - 방화벽에서 MySQL에 대한 연결을 허용하려면 MySQL이 사용하는 포트(기본적으로 3306)를 열어야 합니다. - 다음 명..

우분투(ubuntu)/ 아나콘다 설치, 삭제

아나콘다는 파이썬과 데이터 과학 관련 패키지를 포함한 배포판으로, 우분투에 아나콘다를 설치하는 방법은 다음과 같습니다: # 설치 1. 아나콘다 다운로드: - 아나콘다를 설치하기 전에, 우선 아나콘다 공식 웹 사이트(https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads)에서 우분투용 아나콘다 설치 파일을 다운로드합니다. 우분투 64비트 버전에 맞는 설치 파일을 선택합니다. 2. 설치 파일 실행 권한 부여: - 터미널을 열고 다운로드한 설치 파일의 경로로 이동합니다. - 다음 명령을 실행하여 설치 파일에 실행 권한을 부여합니다: chmod +x Anaconda3--Linux-x86_64.sh ``은 다운로드한 설치 파일의 버전을 의미합니다. 3. 아나콘다 설치: ..

장고(django)/ REST Framework(viewsets, permissons, routers 관련)

1. viewsets from rest_framework import viewsets : Django REST Framework에서 제공하는 `viewsets` 모듈은 ViewSet 클래스를 정의하고 관리하는 데 사용됩니다. ViewSet은 API 엔드포인트에 대한 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 작업을 정의하고 처리합니다. 2. permissions from rest_framework import permissions : Django REST Framework에서 제공하는 `permissions` 모듈은 인증과 권한을 처리하는 데 사용됩니다. 권한 클래스를 정의하고 API 엔드포인트에 적용하여 액세스 제어를 설정할 수 있습니다. `permissions.IsAuthentic..

장고(django)/ REST Framework(serializers 관련)

from rest_framework import serializers 먼저 시리얼라이저는 Django 모델 데이터를 직렬화하거나 역직렬화해서 api 통신하는 데 사용됩니다. 1. UserSerializer(serializers.ModelSerializer): `serializers.ModelSerializer`를 상속받는 클래스입니다. 이 클래스는 Django 모델과 연결된 시리얼라이저로, 모델의 필드와 관련된 직렬화 및 역직렬화 로직을 자동으로 생성해줍니다. `ModelSerializer`는 모델 클래스와 연결하여 필드, 유효성 검사 등을 자동으로 처리합니다. class UserSerializers(serializers.ModelSerializer): class Meta: model = All_data..