목록개발 (53)

Nam's

[Git Error] remote: Support for password authentication was removed on August 13, 2021. Please use a personal access token instead.

2021년 8월 13일(미국시간) 오늘부터 Github 에서 Id/Password 를 이용한 접근이 중단됐다. (보안에 취약하다고 한다.) 대신 Token 을 발급받아 Password 대신 이용해서 접근하면 된다. Token을 만드는 방법은 다음과 같다. Github -> Settings -> Developers Settings -> Personal Access Tokens -> Generate new token 1. 깃헙 우상단 프로필 버튼을 클릭하면 Setting가 보인다. 2. 왼쪽 사이드바를 보면 Developers Settings 를 찾을 수 있다. 3. Personal Access Tokens를 누르고, Generate하면 된다. 4. git push를 위한 권한으로는 "repo"만 체크해주면..
개발 2021. 8. 14. 12:20
[프로그래머스] Level3 110 옮기기 - Greedy

문제: https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/77886# 문제요약: "1"과 "0"으로 이루어진 문자열에서 "110"의 위치를 옮겨 최대한 작은(사전 순서상 빨리 오게) 문자열로 만드는 문제. 문제분석: 앞쪽에는 "0"이나 "10"이, 뒤쪽에는 연속되는 "1"이 오게 해야한다. 문제풀이: 1. 우선 "110"을 전부 다 빼주고, 개수만 기록해둔다. int cnt110 = 0; for(int i=0; i
개발/Algorithm 2021. 8. 8. 17:06
[프로그래머스 오답노트] 끝말잇기

문제 출처: https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12981# 반례를 기록해두는게 도움이 될 것 같아 글로 작성한다. 문제 설명: N명의 사람이 끝말잇기를 하는데, 처음 잘못 말한 사람이 누구인지 찾는 문제이다. 잘못말하는 경우는 끝음절을 잇지 않았거나, 이미 나온 단어를 말하는 경우 두 가지이다. 처음 짠 코드에 두 가지 오류가 있었다. 1. 나왔던 모든 단어와 비교 이전에 언급된 단어와만 비교해야지, 이후에 나온 단어까지 비교하면, 처음 말한 단어인데도 틀리는 경우가 생긴다. 2. 찾았으면 break 오류를 찾았으면 answer vector에 추가하고 for문을 break 해줘야 하는데, 이중 for loop이 있어서 제대로 break가 안됐다. ..
개발/Algorithm 2021. 7. 28. 15:59
[신발검색엔진] 08 - Web UI prototype with Figma

이왕 하는거 프론트엔드도 직접 하기로 결정했다. 먼저, 지난학기에 써본 Figma로 UI Prototype을 만들었다. 1. PC (1440x1080) 2. Phone (460x900)
개발/Side Project 2021. 7. 13. 00:33
[신발검색엔진] 07 - 신발 검색 및 쇼핑에 관한 설문조사

지난 7월1일 ~ 3일 학교 커뮤니티를 통해서 신발 검색과 관련하여 몇가지 설문 조사를 진행했다. 46명이 응답했고, 응답자 연령대는 20살부터 29살까지다. 성비는 여자 18명, 남자 28명이다. Q. 현재 보유하고 있는 신발 개수 (평균: 7.8개) (*최댓값, 최소값 1개씩을 지우고 평균내린 값) 우리 플랫폼에 꼭 필요한 질문은 아니지만 신발에 대한 사람들의 관심 정도를 알고 싶어 기입했다. 평균값: 7.8개 최빈값: 6개 Q. 신발을 검색할 때 사용하는 플랫폼 (2번 이상 응답된 플랫폼만 차트에 포함) 검색 플랫폼으로 가장 많이 사용하는 것은 네이버였다. 구글, 무신사, ABC가 같은 응답 수로 뒤를 이었다. Q. 신발을 구매할 때 사용하는 플랫폼 (2번 이상 응답된 플랫폼만 차트에 포함) 신발 ..
개발/Side Project 2021. 7. 9. 16:11
[신발검색엔진] 06 - 인공지능 모델 배포하기

신발 검색 엔진 Front-end, Back-end 틀을 짜는데 3일, 웹 호스팅을 위한 Lightsail, DB 준비에 1일, 이미지 유사도 모델을 만드는데 3일이 걸렸다. 거의 다 했다고 생각했는데, 이 세가지를 합치는데 5일정도 걸렸다. 인공지능 모델을 서비스로 연결하는데 어려움이 많이 있었다. (사실 아직도 많이 남아있다.) 1. System 구조 설계 2. AI 모델 AWS Lightsail로 옮기기 3. Memory 최적화 1. System 구조 설계 전체 적인 시스템 구조는 위와 같다. Machine이 AI Model을 의미한다. 사용자의 요청에 따라 Server는 Machine을 이용해 비슷한 이미지 후보군을 뽑은 후 Database에서 해당 상품 리스트를 Client에게 전달한다. 사용자..
개발/Side Project 2021. 7. 3. 07:51
AWS EC2, Lightsail에 git-lfs 설치하기

git 으로는 100mb가 넘는 파일을 push 할 수 없기 때문에, git-lfs를 사용해서 push해야한다. push를 할 때 뿐만 아니라, pull을 할 때에도 git lfs pull을 해야지 용량이 큰 파일이 정상적으로 받아진다. Mac os 에서는 brew 를 이용해서 git-lfs를 설치했는데, AWS server에서는 brew도, apt-get도 안된다. yum을 이용해서 git-lfs를 install 하려면 다음과 같이 치면 된다. sudo amazon-linux-extras install epel -y sudo yum-config-manager --enable epel sudo yum install git-lfs 참고자료: git lfs track: [Link - it's too long..
개발/Back-end 2021. 7. 1. 22:27
[신발검색엔진] 05 - 이미지 유사도 측정 모델 개발(VGG16)

지난 토요일 구현한 Autoencoder with VGG16이 성능이 안좋아서 실망하고 오늘(6.28 월) 다시 새로운 마음으로 시작했다. 사실 Autoencoder를 사용했던 것은 그냥 unsupervised 하게 신발의 feature를 학습하려면 그래야할 것 같아서였다. 참고 자료도 없이 그냥 뇌피셜로 진행했던 건데, 이번에는 이미지 유사도 측정 방법들을 먼저 검색해보고 공부해봤다. 찾다보니 CBIR(Contents-Based Image Retrieval) 라는 용어로 지칭하기도 하는 것 같다. VGG16 - Feature Extraction [참고자료, 코드출처] - https://ichi.pro/ko/python-eul-sayonghayeo-imiji-geomsaeg-enjin-guchug-190..
개발/Side Project 2021. 6. 28. 18:12
Prev 1 2 3 4 ··· 7 Next