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충전기 만들기 http://m.blog.daum.net/_blog/_m/articleView.do?blogid=0CCBP&articleno=8238106 공감수 0 댓글수 0 2018. 12. 4.
[머신러닝 시각화_#2] Error code: 502-backend 장고+자바스크립트+파이선 daviduino.co.krtechtogetworld.com david201207.blog.mecafe.naver.com/3dpservicedavid 장고,python을 pythonanywhere로 인터넷 배포하는 과정입니다. http://http://david201207.pythonanywhere.com/ 1.CAR : 정상작동자바스크립트_CANVAS2.그래프 : 정상작동MATPLOT_MPLD33.쓰기/일기 : 정상작동HTML/자바스크립트4. 덧셈1)개인pc local서버로 실행시(장고) 정상동작함2) web으로 동작시 에러(502) ==> 에러 발생 [tensorflow code] from django.shortcuts import renderfrom tensorapp.forms import *fro.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 1. 7.
[머신러닝 시각화_#1] 장고+자바스크립트+파이선 daviduino.co.krtechtogetworld.com david201207.blog.mecafe.naver.com/3dpservicedavid 1.그래프,그래픽,수학공식등을 시각화 함으로써, 머신러닝에 대한 이해도 증대코자 합니다. 2. 개인PC로 구현한 머신러닝을 모든사람들이 같이 공유할수있도록 인터넷서버상에서 구현하고, 이를 인터넷 서비스로 연계를 하기위해 필요한 과정입니다. 구현상에 몇가지 이슈가 있는부분은 청색으로 구분을 했습니다.특정 프로그램이나, 서비스에 문제가 있다기 보다는, 저의 공부가 부족함이니, 오해는 없으시길 바랍니다.글 읽으시는 분중에서 좋은 해결책이 있으신분은 조언을 해주시면 감사하겠습니다. -------------------------------1.동작시현http://da.. 공감수 0 댓글수 1 2018. 1. 3.
store o 공감수 0 댓글수 0 2017. 12. 31.
<팀 프로젝트_비공개> [AIR HOCKEY # 6 ] PIXY로 STEP MOTOR 제어하기 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2017. 9. 24.
<팀 프로젝트_비공개> [AIR HOCKEY # 1 ] pixy test 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2017. 9. 22.
<팀 프로젝트_비공개> [AIR HOCKEY # 2 ] pixy servo motor test _ 팀 프로젝트_비공개 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2017. 9. 22.
<팀 프로젝트_비공개> [AIR HOCKEY # 3 ] PIXY Pantil 예제(아두이노) 테스트 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2017. 9. 22.
<팀 프로젝트_비공개> [AIR HOCKEY # 4 ] Step Motor Test 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2017. 9. 22.
<팀 프로젝트_비공개> [AIR HOCKEY # 5 ] Step Motor Test 2 (Ramp1.4 + Arduino Mega 2560) 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2017. 9. 19.
[web sever 구축_파이선_DJANGO #6 예외처리,템플릿상속,네비게이션,화일사용 daviduino.co.krtechtogetworld.com david201207.blog.mecafe.naver.com/3dpservicedavid 투표관련 웹 "vote" Django WEB을 통해 장고의 기능을 확인해 가는 과정입니다.글의 순서는 아래와 같습니다. ===========================================================================1. Page Not Found 404 발생시키는 방법2. Page Not Found 404 발생시 다른 화면으로 넘기는 방법3. templates 상속으로 코드 분량 줄이기4. 네비게이션바 코드 - 각 페이지의 공통 내용을 네비게이션에 등록5. 화일 사용하기 : 아이콘 화일 적용6. Ddjango web .. 공감수 0 댓글수 0 2017. 9. 17.
[web sever 구축_파이선_DJANGO #5 vote.git 투표결과 동적으로 나타내기 daviduino.co.krtechtogetworld.com david201207.blog.mecafe.naver.com/3dpservicedavid 투표관련 웹 "vote" Django WEB을 통해 장고의 기능을 확인해 가는 과정입니다.글의 순서는 아래와 같습니다. ===========================================================================1. 투표결과 나타내기2. 투표기간 동적으로 표현하기3. 지지율 동적으로 표현하기4. 참고자료https://programmers.co.kr/learn/courses/6http://daviduino.co.kr/85======================================================.. 공감수 0 댓글수 0 2017. 9. 17.
[web sever 구축_파이선_DJANGO #4 ]pythonanywhere에 투표 Django WEB 배포하기 daviduino.co.krtechtogetworld.com david201207.blog.mecafe.naver.com/3dpservicedavid 기존에 작성했던 투표관련 웹 "vote" Django WEB 을 pythonanywhere에 배포하는 과정입니다.특히 디렉토리 구조에 신경쓰지 않으면, 배포시 에러가 발생하므로, 유심히 볼 필요가 있습니다.글의 순서는 아래와 같습니다. ===========================================================================[ 배포하기]==> PythonAnywhere1. GIT, GITHUB를 설치하고, 저장소를 만들어서 저장한다2. GitHub에서 PythonAnywhere로 코드 가져오기3. PythonAn.. 공감수 0 댓글수 0 2017. 9. 15.
[web sever 구축_파이선_DJANGO #3 ] Django WEB 배포하기 daviduino.co.krtechtogetworld.com david201207.blog.mecafe.naver.com/3dpservicedavid [web sever 구축_파이선_DJANGO #3 ]Django WEB 배포하기 글의 순서는 아래와 같습니다. =========================================================================== [ 장고 설치하기] ==> 기존글과 동일[ 설정변경하기][ 데이터베이스 설정하기][ 어플리케이션 만들기][ 블로그글 모델 만들기][ 장고 관리자 등록][ 배포하기] -PythonAnywhere[참고자료 ] https://tutorial.djangogirls.org/ko/deploy/ https://tutorial... 공감수 0 댓글수 0 2017. 9. 11.
[web sever 구축_파이선_DJANGO #2 ] 버전/백업관리를 위한 GIT 활용 daviduino.co.krtechtogetworld.com david201207.blog.mecafe.naver.com/3dpservicedavid [web sever 구축_파이선_DJANGO #2 ] 버전/백업관리를 위한 GIT 활용 글의순서는 아래와 같습니다.==========================================1. GIT에 등록하기(commit)2. GITHUB 원격저장소 만들기3. GITHUB 원격저장소에 git 에 commit 되어있는 file을 원격 저장하기]4. 참고자료https://opentutorials.org/course/1492 https://programmers.co.kr/learn/courses/6http://hackersstudy.tistory.com/41.. 공감수 0 댓글수 0 2017. 9. 11.
[web sever 구축_파이선_DJANGO #1]Django로 웹 사이트 구축하기 daviduino.co.krtechtogetworld.com david201207.blog.mecafe.naver.com/3dpservicedavid web sever 구축_파이선 장고로 웹 사이트 구축하기 ===================================================================[ 장고 설치하기] - 파이선 웹프로그램 : 파이선의 패키중에 웹 프로그래밍 전문 패키지임[hello 출력하기][ elections data db에 저장하기][ elections data db에 data 추가하기][ DATA 보여주기][아나콘다 prompt에서 manage.py 실행하기][탬플릿으로 html 불러오기][탬플릿에 정보채우기][여론조사 모델][ url 다루기][ 여론조사.. 공감수 0 댓글수 1 2017. 9. 10.
<팀 프로젝트_비공개> 인삼 수경재배하기 #2 수경재배 경과_ 식재후 45일 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2017. 9. 4.
[협동조합 #1] 시장환경분석/postioning daviduino.co.krtechtogetworld.com david201207.blog.mecafe.naver.com/3dpservicedavid 본글은 " MOT_협동조합 Study 모임" 에서 진행중인 협동조합에 관한 글입니다."전략이 있는 쇼핑몰 창업계획서 만들기 _ 이은성 지음" 서적을 기초로 창업계획서를 만드는 과정입니다. 글의 순서는 아래와 같습니다.====================================================================1. 시장환경분석2. A Group(모형,교육산업,코딩교구) 시장환경 분석3. A Group(모형,교육산업,코딩교구) positioning4. 참고자료=========================================.. 공감수 0 댓글수 0 2017. 9. 4.
[ChatBot 만들기 #2 ] 샘플챗봇 제작/실행 샘플 챗봇 만들기 입니다.글의 순서는 아래와 같습니다. ============================================================================1. 개발환경 구성2. 채팅 테스트 하기3. 참고자료============================================================================ [샘플 쳇봇 만들기] 1. 챗봇의 이름 : dorothy2. filesdorothy.txt 화일 만든다 -화일 내용 # underlying conversation system ../dorothy/ ../dorothy/LiveData - 화일위치 dorothy 폴더와 동일 레벨3. 샘플챗봇의 폴더를 만든다 -폴더 이름 : dorot.. 공감수 0 댓글수 0 2017. 9. 3.
[ChatBot 만들기 #1 ] 개발환경 구성하기 챗봇만들기 입니다.글의 순서는 아래와 같습니다. ============================================================================1. 개발환경 구성2. 채팅 테스트 하기3. 참고자료============================================================================ [개발환경 구성] 1. CS (chatScript) 설치하기 ==> https://sourceforge.net/projects/chatscript/files/2. 문서 편집기 ==> UTF-8 형식으로 저장할수 있으면, 편집기 종류 제한은 없음. 익숙한 프로그램 설치사용하면 됨.3. 콘솔 설치 - ConEmu64.exe 설치 ==>htt.. 공감수 0 댓글수 0 2017. 8. 28.
[개발툴 #1] 버전관리 시스템(git , github) 버전관리 시스템 관한 글입니다. GIT / Github 활용법 입니다. 글의 순서는 아래와 같습니다. ========================================================================================================1. git / github/tools 활용법2. git /github 활용 하여 "언어판별 프로그램" 등록 ==>https://github.com/david20120720/lang-training-prog . 언어판별 프로그램 . 웨사이트 데이터 수집 (crawler )==>data전처리==> 학습시키기==> 평가하기 . 웹 사이트 (독일어, 영어, 프랑스어)의 data를 수집해서, 그 글의 언어판별해줌(독일어 인지, .. 공감수 0 댓글수 0 2017. 8. 23.
[인공지능 #19 ] 인공지능/딥러닝 실전입문_언어별 크롤링 및 언어식별 인공지능의 실전입문에 관한 글입니다.알고리즘을 만드는것이 아니고, 만들어진 알로리즘을 활용하는 방법에 관한 글입니다.자동차 운전을 위해 자동차를 만드는방법을 알필요는 없습니다. 물론 알면 좋기는 하겠지만, 서로 별도의 분야라고 할수있습니다. 본글은 언어구분 방법에 대한 글입니다.글의 순서는 아래와 같습니다. ========================================================================================= 1. 동작구현 ==> [# 170820 4 lang-train-project_v03 ] - 프로그램을 실행하면, 프로그램에서 자동으로 독일어 사이트에서 9개의 독일어 원문을 크롤링 해옵니다. - 별도로 저장한 프랑스어 txt 화일과 함께 학습.. 공감수 0 댓글수 0 2017. 8. 23.
[인공지능 #18 ] 인공지능/딥러닝 실전입문_형태소 적용/텍스트(스팸등) 분류 인공지능의 실전입문에 관한 글입니다.알고리즘을 만드는것이 아니고, 만들어진 알로리즘을 활용하는 방법에 관한 글입니다.자동차 운전을 위해 자동차를 만드는방법을 알필요는 없습니다. 물론 알면 좋기는 하겠지만, 서로 별도의 분야라고 할수있습니다. 본글은 한글 형태소 분석 방법에 대한 글입니다.글의 순서는 아래와 같습니다. ========================================================================================= 1.프로그램 설치 - 아나콘다 기준임 - conda install openjdk - conda install python - pip install konlpy - 상기 프로그램 설치후 jvm 관련 에러가 발생할경우 아래 프로그램 추가.. 공감수 0 댓글수 0 2017. 8. 19.
[인공지능 #17 ] 인공지능/딥러닝 실전입문_머신러닝에 딥러닝 적용 인공지능의 실전입문에 관한 글입니다.알고리즘을 만드는것이 아니고, 만들어진 알로리즘을 활용하는 방법에 관한 글입니다.자동차 운전을 위해 자동차를 만드는방법을 알필요는 없습니다. 물론 알면 좋기는 하겠지만, 서로 별도의 분야라고 할수있습니다. 본글은 지금까지 한 머신러닝에 딥러닝을 적용하는 방법에 대한 글입니다.글의 순서는 아래와 같습니다. ========================================================================================= 1. 머신러닝에 딥러닝 적용 ==>[ # 170819 5 keras-bmi ] - 모델구조를 정의하고 , 모델을 컴파일 하고 , 모델을 이용해서 학습을 시킴, 이외 과정은 딥 러닝과 동일함. - 즉 딥러닝은 머.. 공감수 0 댓글수 0 2017. 8. 19.
[인공지능 #16 ] 인공지능/딥러닝 실전입문_외국어판별_식용버섯 식별 인공지능의 실전입문에 관한 글입니다.알고리즘을 만드는것이 아니고, 만들어진 알로리즘을 활용하는 방법에 관한 글입니다.자동차 운전을 위해 자동차를 만드는방법을 알필요는 없습니다. 물론 알면 좋기는 하겠지만, 서로 별도의 분야라고 할수있습니다. 본글은 학습용 데이터를 학습/테스트/측정하는 방법에 대한 글입니다.글의 순서는 아래와 같습니다. ========================================================================================= 1. 외국어 문장 판별 => [ # 170814 7 xor-train ] . count=list(map(lambda n : n/total,count)) ==> 주의 " list " 를 넣치 않으면 error 발생 .. 공감수 0 댓글수 0 2017. 8. 16.
[인공지능 #15 ] 인공지능/딥러닝 실전입문_XOR/손글씨 맞추기 인공지능의 실전입문에 관한 글입니다.알고리즘을 만드는것이 아니고, 만들어진 알로리즘을 활용하는 방법에 관한 글입니다.자동차 운전을 위해 자동차를 만드는방법을 알필요는 없습니다. 물론 알면 좋기는 하겠지만, 서로 별도의 분야라고 할수있습니다. 본글은 학습용 데이터를 학습/테스트/측정하는 방법에 대한 글입니다.글의 순서는 아래와 같습니다. ========================================================================================= 1. X-OR 구현 => [ # 170814 7 xor-train ]2. 손글씨 맞추기 - MNIST DOWN ==> [ # 170814 10 mnist-download ] - DATA 변환 ==> CSV 로 , .. 공감수 0 댓글수 0 2017. 8. 14.
[인공지능 #14 ] 인공지능/딥러닝 실전입문_데이터 확보하기 인공지능의 실전입문에 관한 글입니다.알고리즘을 만드는것이 아니고, 만들어진 알로리즘을 활용하는 방법에 관한 글입니다.자동차 운전을 위해 자동차를 만드는방법을 알필요는 없습니다. 물론 알면 좋기는 하겠지만, 서로 별도의 분야라고 할수있습니다. 본글은 인공지능에 입력할 학습data를 구하는 방법에 관한 글입니다 ( 인터넷에 흩어져 있는 자료수집 )글의 순서는 아래와 같습니다. =========================================================================================[ 웹상의 데이타 가져오기 ]1.개발환경 구성 - 아나콘다 기준으로 설명합니다. - Docker를 설치하고, 우분투를 설치하고, 우분투에서 각종 패키지(apt-get instal.. 공감수 0 댓글수 0 2017. 8. 12.
[인공지능 #13 ] q_net_frozenlake / cartpole 인공지능 구현 에 대한 글입니다.(Deep Reinforcement Learning) 글의 순서는 아래와 같습니다. ================================================요약 - 신경망 (Neural Network)즉 Q-NETWORK 를 이용하여 Q-Learing 구현( q-talble 형식의경우 메모리가 기하 급수적으로 필요해짐 ) ==> 실생활에 적용하게에는 무리가 있음(q-table 방식) , 따라서 신경망 방식이 필요해짐 1.q_net_frozenlake - Network 으로 변환 2. 07_3_dqn_2015_cartpole - Q-NETWORk 이슈 1) 데이터가 너무 적어 정확도가 좋치 못하다. 2개의 데이터로 학습을 하게되면 전혀 다른 직선이 나오게 되는.. 공감수 0 댓글수 0 2017. 8. 7.
[인공지능 #12 ] Q-Learning / OpenAI gym / frozenlake 인공지능 구현 에 대한 글입니다.(Deep Reinforcement Learning) 글의 순서는 아래와 같습니다. ================================================요약 - 얼음얼린 호수에서 구멍에 빠지지 않고 길을 찾아나오는 게임임 - 얼음은 미끄럽습니다. 길을 안내해주는 사람의 말을 전적으로 의지할경우, 오히려 바람등에 의해(불확실한 환경) 미끄러질수가 있습니다. 따라서 약간만 의지하고, 나의 의지를 좀더 반영하는 방식으로 정확도를 높일수 있음 ( 1.5% ==> 66% 수준) - 현실도 주변 환경에의해 예측이 불가능한 경우가 많습니다. 이럴경우에 적용이 가능한 방식임. 1.OpenAI gym 게임을 위한 프로그램 설치 2. # 01_play_frozenlake_.. 공감수 0 댓글수 0 2017. 8. 6.
[인공지능 #11 ] hello-rnn /char-seq-rnn /char-seq-softmax-only /rnn_long_char 인공지능 구현에 대한 글입니다. 글의 순서는 아래와 같습니다. ================================================1.#lab-12-1-hello-rnn 전 단계의 출력이 다음단계의 출력에 영향을 주는 경우 적용함 - 단어, 연관검색등.. 2. # lab-12-2-char-seq-rnn -rnn 적용 ==> 정확도 높음 . 49 loss: 0.000650434 Prediction: if you want you . y값 if you want you 3. #lab-12-3-char-seq-softmax-only rnn 미적용 ==> 정확도 미흡함 2999 loss: 0.277323 Prediction: yf you yant you y값 if you want you 4. # .. 공감수 0 댓글수 0 2017. 8. 6.

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