개발 안 합니다.

들어가기 앞서이 글은 깃과 깃허브에 대해 서툰 지인을 위해 작성한 글입니다.친분이 있는 지인을 위해 쓴 글이라 조금 과격한 표현이 있음을 미리 알립니다.가정: 깃허브 레포지토리를 파서 처음부터 프로젝트를 만들고자 한다0. 깃허브 레포지토리를 만든다.1. 로컬에서 깃을 생성할 프로젝트 경로의 터미널에서 다음과 같은 명령어를 수행한다.>> git init(이제부터 이 프로젝트는 깃 프로젝트다. 이 시점부터 버전 관리를 할 수 있다.)2. 최초 또는 파일 수정 이후 수정사항을 저장하고 싶다면, 즉 깃에 커밋 푸시하고 싶다면 다음 절차를 따르면 된다.>> git add .(변경된 파일을 모두 올리고 싶을 때 사용하는 명령어. 특정 파일만 따로 올리고 싶으면 git add [파일 이름] 이렇게 쓰면 된다. 근데 ..

(2025년 2월 22일 기준)KoBERT 학습 시 발생가능한 대부분의 오류를 커버하였습니다.gluonnlp / mxnet / numpy 오류 BERTSentenceTransform 오류https://colab.research.google.com/gist/choisieun/9648173ff4d60e254ddc63d9fd1cd392/kobert_fine_tuning.ipynb Google Colab NotebookRun, share, and edit Python notebookscolab.research.google.com

Blaybus "빅데이터 분석 자동화 서비스 개발 해커톤" 에 제출한 프로젝트의 일부입니다. ✅ 프로젝트 배경 소셜미디어를 적극 활용하는 기업들이 더 나은 성과를 보인다는 논문 결과에 따라, 기업에서 소셜미디어를 이용하기 위해 트렌드를 분석하는 것이 중요해짐 ⇒ 소비자에게 비춰지는 소셜미디어 내 기업의 이미지를 분석할 수 있도록 돕는 도구 개발 My Role🚀BackendFastAPIAPI 정의네이버 API 사용KoBERT 기반 감성 분류 모델 배포🚀DatabaseMySQLAWS RDS에 구축🚀DeploymentAWS EC2Uvicorn을 통해 서버 실행하여 운영로드 밸런서를 통해 HTTPS를 적용 APIFastAPI로 API 개발특정 키워드에 관한 네이버 블로그 검색 결과를 가져와 감성 분석(네이..

목표코드트리 Intermediate Low 과정 학습4회차 - Chapter 4. BFS : 너비 우선 탐색 방법과 그 쓰임에 대해 배우게 됩니다. 결과

목표코드트리 Intermediate Low 과정Chapter 3. DFS : 깊이 우선 탐색 방법과 그 쓰임에 대해 배우게 됩니다. 결과 그래프 탐색n, m = map(int, input().split())edges = [tuple(map(int, input().split())) for _ in range(m)]# Write your code here!def dfs(graph): stack = [] visited = [] cnt = 0 stack.append(1) while stack: node = stack.pop() if node not in visited: cnt += 1 visited.append(node)..

목표코드트리 Intermediate Low 과정Chapter 2. Backtracking : 재귀 함수를 통해 원하는 조합과 순열을 만드는 법을 배우게 됩니다. 결과 K개 중에 1개를 N번 뽑기K, N = map(int, input().split())arr = []# Write your code here!def permutation(cnt): if cnt == N: for num in arr: print(num, end=' ') print() return for i in range(1, K + 1): arr.append(i) permutation(cnt + 1) arr.pop()permutat..

목표코드트리 Intermediate Low 과정Chapter 1. Simulation : 격자 안에서 완전 탐색, 회전 그리고 이동하는 법을 배우게 됩니다. 결과 격자 안에서의 완전탐색 최고의 33위치n = int(input())grid = [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)]# Write your code here!# 입력 받은 격자for i in range(n): try: coin = list(map(int, input().split())) for j in range(n): grid[i][j] = coin[j] except EOFError: break# 탐색max_coin..

목표koGPT2 기반 감성 ChatBot 만들기 결과

목표koGPT2 기반 감성 ChatBot 만들기 결과데이터 전처리¶In [ ]:train = pd.read_csv(path + "train.csv")test = pd.read_csv(path + "test.csv")In [ ]:train = train[['사람문장', '시스템문장']]test = test[['사람문장', '시스템문장']]In [ ]:train.rename(columns={'사람문장': 'Q'}, inplace=True)train.rename(columns={'시스템문장': 'A'}, inplace=True)test.rename(columns={'사람문장': 'Q'}, inplace=True)test.rename(columns={'시스템문장': 'A'}, inplace=True)In [ ]..