코딩하는 해맑은 거북이

해당 글은 아래의 3가지를 다룬다. 1. Bootstrap 이란? 2. Bootstrap 사용법 3. Boostrap의 장단점 최근 Front-End 개발을 하면서 웹 페이지를 쉽게 구축할 수 있도록 하는 좋은 프레임워크를 알게되어 공유합니다. 1. Bootstrap 이란?Bootstrap은 Twitter에서 개발한 오픈소스 프론트엔드 프레임워크로, HTML/CSS, JavaScript를 기반으로 되어있다. 이를 사용하면 모바일, 태블릿, 데스크탑 등 다양한 디바이스에서 적절하게 표시될 수 있도록 반응형 웹 페이지를 구현할 수 있고, 드롭다운 메뉴, 모달 팝업, 카드 등 다양한 디자인 요소를 제공한다. 2. Bootstrap 사용법HTML 파일에 Bootstrap의 웹사이트에 포함된 아래의 두 줄의 코드..

피어세션 서빙 강의에서 나온 여러 기술들을 최종 프로젝트에 적용시키기 위한 토론을 진행했고, 일단은 좀 허접하더라도 돌아가는 서비스를 하나 만들자하여 Streamlit으로 Scratch를 하나 만들었다. 그리고 향후 서비스 개선 및 발전을 위해 사용자피드백을 받을 수 있도록 프론트엔드를 수정하는 과정에서 디자인 커스터마이징과 특정 기능을 구현하는데 한계를 느껴 프론트엔드 개발툴을 새롭게 변경하자는 의견이 나왔다. 한 주 회고 더보기 (+) : 잘했던것, 좋았던것, 계속할것 (-) : 잘못했던것, 아쉬운것, 부족한것 -> 개선방향 (!) : 도전할 것 (etc) : 기타 등등 (느낀점) (+) 서빙 기술 습득..?🤔 (-) Streamlit은 빠르고 편리하게 웹을 구현할 수 있지만, 기능이 제한적이라 원하..

강의 내용 - Product Serving 이번 강의에서 Cloud와 FastAPI, CI/CD 등 Serving과 관련된 다양한 내용을 배웠는데, 처음 접하는 내용이라 어려움을 느꼈었다. 하지만 강의를 차근차근 따라가다보니 조금씩 이해할 수 있었고 이를 최종 프로젝트에 활용할 수 있도록 계속 공부해야할 것 같다. 피어세션 최종 프로젝트에 사용할 데이터셋을 각자 모아오는 시간을 가졌고, 팀원들과 토론을 진행할수록 할 일들이 점점 커지는 느낌이 들었는데 멘토링 시간에 프로젝트 방향성을 잡아주셔서 다행이라 느꼈다. 남은 기간 동안 프로젝트 완성도를 높이기 위해 최선을 다해야겠다..! 한 주 회고 더보기 (+) : 잘했던것, 좋았던것, 계속할것 (-) : 잘못했던것, 아쉬운것, 부족한것 -> 개선방향 (!) ..

피어세션 Segmentation 대회 관련해서 마지막으로 시도해볼 것들을 탐색해보았고, 대회를 마치며 랩업리포트를 작성하였고 다음주의 새로고침데이 기간동안 최종 프로젝트 준비를 위해 CLIP, Diffusion 공부를 해와서 공유하는 시간을 가지기로 했다. 한 주 회고 더보기 (+) : 잘했던것, 좋았던것, 계속할것 (-) : 잘못했던것, 아쉬운것, 부족한것 -> 개선방향 (!) : 도전할 것 (etc) : 기타 등등 (느낀점) (+) 다양한 Ensemble 방법을 탐색해보고, Seg 특성상 오래 걸리는 문제를 팀원과 분배해서 빠른 앙상블을 가능할 수 있도록 한 점이 기억에 남는다. (-) 모델을 제대로 탐색하지 못했던 것 같다. (!) 대용량 데이터를 다룰 때, 시간 단축 방법도 고려해보는 시간가지기 ..

본 게시물의 내용은 '부스트캠프 AI Tech lv2' Semantic Segmentation 대회를 마치고 작성하였다. Semantic Segmentation 대회를 마치며... 해당 대회는 Hand Bone Image Segmentation으로 X-Ray 이미지로 된 사람의 손 뼈를 Segmentation 하는 모델을 만드는 것이다. 데이터셋은 사람 별로 각 양손을 촬영한 두 장의 이미지가 존재하고, 총 1100장의 데이터셋 중 Train은 800장, Test는 300장으로 주어졌다. 각 이미지의 크기는 (2048x2048)x3으로 동일하다. 손 뼈는 크게 손가락, 손등, 팔로 구성되고, 클래스는 ['finger-1', 'finger-2', 'finger-3', 'finger-4', 'finger-5..

해당 글은 아래의 3가지를 다룬다. 📌 str.startswith(prefix) 📌 str.endswith(suffix) 📌 str.contains(substring) 📌 str.startswith(prefix) 주어진 접두어(prefix)로 시작하는지 여부를 확인하여 Boolean 타입으로 이루어진 데이터프레임을 반환한다. import pandas as pd import numpy as np # 샘플 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame({'과일이름': ['사과', '바나나', '포도', '키위', '블루베리', '라즈베리', '블랙베리', '골드키위'], '갯수': np.random.randint(1, 20, size=8)}) df df['과일이름'].str.startswith('골드')..