Rosy's Artificial Intelligence Blog

1. 파일 구성은 다음과 같다 2.1 app.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 from flask import Flask, render_template from flask_bootstrap import Bootstrap app = Flask(__name__) Bootstrap(app) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') if __name__ == "__main__": app.run(debug=True) cs 2.2 index.html 1 2 3 4 5 {% extends "base.html" %} {% block title %}{% endblock %} {% block content %} Test {% ..

1. flask-bootstrap에서 화면 띄우기 - bootstrap 웹 개발 위해 손쉽게 반응형 웹을 만들 수 있다 2. 파이썬 가상환경에 flask와 flask-boostrap을 설치한다. pip install flask flask-bootstrap 3. 다음과 같이 project를 구성할 것이다. 3.1 app.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 from flask import Flask, render_template from flask_bootstrap import Bootstrap app = Flask(__name__) Bootstrap(app) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') if __na..

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0. groupby 메서드 - 데이터를 그룹 별로 분류하는 역할 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(0) df = pd.DataFrame({ 'key1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A'], 'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'], 'data1': [1, 2, 3, 4, 5], 'data2': [10, 20,..

0. python from itertools import product - 길이 3이니깐 3^2 = 9 - 길이는 9개 - 두개 이상의 리스트에서 모든 조합을 구하는 방법 1 2 3 4 5 6 7 from itertools import product example = [['x'],['a','b',],['1','2','3']] result = list(product(example, example)) len_result = len(result) print(result) #[(['x'], ['x']), (['x'], ['a', 'b']), (['x'], ['1', '2', '3']), (['a', 'b'], ['x']), (['a', 'b'], ['a', 'b']), (['a', 'b'], ['1', '2',..

1. 멀티 프로레스와 멀티 스레드 - 프로세스(process) : 운영 체제에서 실행되는 각 프로그램은 각각이 벼도의 프로세스 - 각 프로세스에는 하나 이상의 스레드(thread)가 있음 - 한 프로세스에 여러개의 스레드가 있으면 여러 작업을 마치 동시에 수행하는것처럼 보임. - 멀티 프로레스와 멀티 스레드 두가지 방법 사용시 프로그램의 작업 부하를 줄일 수 있음. * 멀티 프로세스 - 별도의 메모리 영역을 가지며, 특별한 메커니즘으로만 통신할 수 있음 - 프로세서는 각 스레드에 대해 별도의 레지스터 집합을 불러오거나 저장하는데, 프로세스 간 데이터 공유와 통신용으로는 비효율적 - subprocess 모듈 사용 * 멀티 스레드 - 단일 프로세스 내의 멀티 스레드는 동일한 메모리에 접근 - 스레드는 데이터..

0. hashlib - 1. 예제 1 2 3 4 5 6 7 import json import hashlib block = {'index': 1, 'timestamp': 1570176533.2550528, 'transactions': [], 'proof': 100, 'previous_hash ': '1'} block_string = json.dumps(block,sort_keys = True).encode() print(hashlib.sha256(block_string).hexdigest()) Colored by Color Scripter cs >> d9360c4ec2b62490970a360964e32f21299c52c29be7e9f46d1787af7cc31c82

1. partial 함수 - 함수를 만들어 넘길때 자주 사용 1 2 3 4 5 6 7 8 from functools import partial def sum(a,b): print(a+b) f = partial(sum,20) f(1) >>21 cs 2. lambda 함수 - lambda expression - 함수를 간편하게 작성할 수 있어서 다른 함수의 인수로 넣을때 주로 사용 - 매개변수, 연산자, 값 등을 조합한 식으로 반환값을 만드는 방식 1 2 3 sum_ex = lambda x : x + 20 sum_ex(2) cs 1. 파이썬코딩도장 2. 위키독스

0. numpy 1. numpy reshape 정리 1 2 3 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]) print(a.reshape(-1,3)) cs >>[[ 1 2 3] >>[ 4 5 6] >>[ 7 8 9] >>[10 11 12]] 1 2 print(a.reshape(-1,3).mean(axis=0)) #[5.5 6.5 7.5] print(a.reshape(-1,3).mean(axis=1)) #[ 2. 5. 8. 11.] cs >>[5.5 6.5 7.5] >>[ 2. 5. 8. 11.]

1. 위키백과 - 데시메이션 0. 데시메이션(decimation)? - 신호처리에서? 혼신없는 대역폭 축소를 의미 - decimation은 신호의 샘플링 레이트를 줄이는 과정 1. signal.decimate scipy 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 from scipy import signal data = np.array([n for n in range(1,1001)]) data = data.reshape(-1,2) downsample_rate = 2 answer=signal.decimate(data[:, 0].ravel(), downsample_rate) print(f'answer : {answer}') print(f'answer_len : {len(answer)}') cs >> [ 0.9..