행복한바보고양이😻

Python은 데이터를 구조적으로 관리하고 논리적으로 판단하기 위해 강력한 데이터 타입을 제공합니다. 그 중 **딕셔너리(Dictionaries)**와 **불리언(Booleans)**은 중요한 역할을 합니다. 아래에서 각 카테고리별로 자세히 알아보겠습니다.   1. Dictionaries (딕셔너리)정의 및 특징딕셔너리는 **키(key)**와 **값(value)**의 쌍으로 구성된 데이터 구조입니다.키는 고유하며, 리스트와 달리 인덱스가 아닌 키를 통해 값에 접근합니다.키는 변경 불가능한(immutable) 데이터 타입이어야 하며, 값은 모든 데이터 타입이 가능합니다.기본 사용법# 딕셔너리 생성my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3..

JAVA  기본 Array ( 정해진 수량으로 진행되어 추가 수정이 어려움)Collections : ArrayList, HashMap (key, valus) JavaScript JSON(제이슨)은 JavaScript Object Notation Array (key, valus): 여러개의 JSON Object들이 모인 것이 JSON Array로 대괄호 '[ ]'로 둘러싸인 부분.  JSON을 key가 없는 배열 형태로 나타내여 인덱스별로 나누어 저장하고 접근한다.Python 기본.List  [ ],{},(),{}   LISTS(리스트)리스트는 Python에서 가장 많이 사용되는 데이터 타입 중 하나로, 다양한 데이터 타입을 저장하고 관리할 수 있는 강력한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 리스트의 다양한 기..

Python의 **문자열(String)**은 텍스트 데이터를 다룰 때 사용하는 기본적인 데이터 타입으로, 여러 강력한 기능과 메서드를 제공합니다. 이번 포스팅에서는 문자열의 다양한 사용 방법과 함께 유용한 예제들을 정리하였습니다.  STRINGS(문자열) 1. 문자열 생성: 여러 줄의 문자열Python에서는 3개의 단일 부호(''' 또는 """)를 사용하여 여러 줄로 구성된 긴 문자열을 작성할 수 있습니다. 이는 줄 바꿈을 포함한 텍스트를 다룰 때 매우 유용합니다.multi_line_string = '''Python은다양한 기능을 가진프로그래밍 언어입니다.'''print(multi_line_string)# 출력:# Python은# 다양한 기능을 가진# 프로그래밍 언어입니다. 2. 문자열에서의 연산자 사용..

조건문, 데이터 타입, 함수 사용법  파이썬 키워드파이썬에서 키워드는 예약어로, 변수 이름으로 사용할 수 없습니다.주피터 노트북에서는 키워드가 녹색으로 표시됩니다.키워드로 변수를 선언하려고 하면 오류가 발생합니다. 변수와 데이터 저장파이썬에서 변수를 선언하면 메모리에 해당 변수가 저장됩니다.선언되지 않은 변수를 호출하면 오류가 발생합니다.메모리를 효율적으로 관리하기 위해 변수를 적절히 선언하고 사용해야 합니다.파이썬 조건문조건문은 자바와 유사하지만 문법이 약간 다릅니다.파이썬의 조건문은 데이터 분석과 인공지능 프로그램 작성에 최적화되어 있습니다.조건문 사용 예제:python복사편집if x > 10: print("x는 10보다 큽니다.")else: print("x는 10보다 작거나 같습니다.")..

최근 웹 개발과 데이터 분석/인공지능 기술은 많은 기업과 개발자들에게 중요한 관심사로 떠오르고 있습니다. 특히, 서버 개발과 데이터 분석을 결합한 서비스화가 다양한 분야에서 활발히 이루어지고 있습니다. 이를 위해 개발자들은 다양한 도구와 프레임워크를 사용하여 효율적이고 강력한 시스템을 구축하고 있습니다.이 블로그 글에서는 Java Spring Boot를 활용한 서버 개발과 Python을 이용한 데이터 분석 및 인공지능 모델 개발을 어떻게 통합하여 서비스화할 수 있는지에 대해 다룰 것입니다. 또한, 각 개발 도구들의 특징과 장점을 살펴보며, 실제 프로젝트에서 어떻게 활용할 수 있는지 구체적인 흐름을 소개하겠습니다. 개발 환경에 대한 이해를 돕고, 이를 통해 효율적인 개발과 서비스를 구축할 수 있는 방법을 ..

아나콘다 Anaconda 파이썬 아나콘다(Anaconda)는 데이터 과학, 머신 러닝, 데이터 분석 및 대규모 데이터 처리에 사용되는 파이썬 배포판(distribution)입니다.아나콘다는 다양한 데이터 과학 도구, 라이브러리, 패키지를 포함하고 있어 사용자가 쉽게 설치하고 사용할 수 있도록 돕습니다.아나콘다는 특히 데이터 과학과 관련된 패키지 관리와 환경 관리를 쉽게 할 수 있도록 설계되었습니다.아나콘다를 설치하면 과학적 컴퓨팅과 데이터사이언스들이 필요한 라이브러리를 대부분 프로그램이 설치됩니다.  주요 특징(1) 패키지 관리:아나콘다는 conda라는 패키지 관리 시스템을 포함하고 있어, 파이썬과 R 패키지를 쉽게 설치, 업데이트, 삭제할 수 있습니다. (2) 가상 환경:여러 프로젝트 간의 패키지 충돌..

문제 3. 리뷰 API3.1. 리뷰 작성새로운 리뷰를 작성하는 API입니다.URL: /api/v1/reviewsMethod: POST설명:인증된 사용자만 리뷰를 작성할 수 있습니다.동일한 메뉴에 대해 한 사용자는 하나의 리뷰만 작성 가능합니다.리뷰 작성 시 해당 음식점의 평균 평점이 자동으로 갱신됩니다.음식점과 메뉴의 리뷰 카운트가 자동으로 증가합니다.Request Header:Authorization: Bearer {accessToken}Request Body:{ "restaurantId": 1, "menuId": 1, "rating": 5, "content": "정말 맛있었습니다!"}Validation:rating: 1-5 사이의 정수만 가능content: 최소 10자 이상 작성..

파인 튜닝 최근 몇 년간 **대규모 언어 모델(LLM)**은 각 산업에서 중요한 역할을 수행하며 비즈니스 잠재력을 크게 높였습니다. 2023년에는 마이크로소프트, OpenAI, 바이두 등 주요 기업들이 LLM 개발에 적극적으로 투자했지만, 대부분의 기업은 자체 파운데이션 모델을 개발하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 방대한 데이터와 고성능 컴퓨팅 리소스는 일부 상위 기업에 집중되어 있기 때문입니다.그럼에도 불구하고 오픈 소스 파운데이션 모델의 등장으로 기업들은 파인튜닝 기술을 활용하여 특정 산업이나 고유한 사용 사례에 맞는 애플리케이션을 개발할 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 LLM의 정의와 중요성, 파인튜닝의 개념, 파인튜닝 방법과 주요 단계, 그리고 이를 지원하는 에펜의 맞춤형 솔루션에 대해 설명합니..

1. @OneToMany설명*"하나의 엔티티가 여러 엔티티와 연결될 수 있음"**을 나타냅니다.보통 부모-자식 관계에서 부모 쪽에 사용됩니다.컬렉션(List, Set 등)으로 연결된 엔티티들을 참조합니다.특징연관된 엔티티들을 저장하는 컬렉션(예: List나 Set)을 사용합니다.기본적으로 단방향 또는 양방향 관계로 설정할 수 있습니다.양방향 관계로 설정하면 mappedBy 속성을 사용하여 관계의 주인을 설정합니다.예제코드java코드 복사@Entitypublic class Parent { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private String name; @OneToMany(map..

문제 1.2. 음식점 상세 조회특정 음식점의 상세 정보와 메뉴 목록을 조회하는 API입니다.URL: /api/v1/restaurants/{id}Method: GET설명:음식점의 기본 정보를 제공합니다.해당 음식점의 전체 메뉴 목록을 함께 반환합니다.평균 평점과 총 리뷰 수를 포함합니다.각 메뉴별 리뷰 수도 함께 제공됩니다.존재하지 않는 음식점 ID인 경우 404 에러를 반환합니다.Response:{ "restaurant": { "id": 1, "name": "맛있는 식당", "category": "한식", "address": "서울시 강남구", "phone": "02-1234-5678", "description": "전통 한식집", "avg..