Maxima's Lab

안녕하세요, 오늘은 Tensorflow 2에서 대용량 데이터를 학습하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 먼저, MNIST 데이터 셋(28, 28)을 Resize(512, 512) 해서 정해진 경로에 저장하는 코드는 다음과 같습니다. import tensorflow as tf from PIL import Image import os import cv2 # MNIST 데이터셋 로드 mnist = tf.keras.datasets.mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() # 디렉토리 생성 os.makedirs('/mnist_png', exist_ok=True) # (28, 28) => (512, 512) R..

안녕하세요, 오늘은 Docker-Compose를 활용해서 MariaDB, Flask Server, Vue.js Server를 연동하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 먼저, docker-compose.yml 파일에 대해서 알아보겠습니다. version: '3.8' services: flask-app: build: ./flask ports: - "4000:4000" environment: - DATABASE_HOST=mariadb - DATABASE_USER=exampleUser - DATABASE_PASSWORD=exampleUserPassword volumes: - ./flask:/app networks: - server_network vue-app: build: ./vue-practice ports: ..

안녕하세요, 오늘은 Docker-Compose를 활용해서 WordPress를 배포하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 먼저 Docker-Compose를 적용하기 위한 word_press.yml 파일은 다음과 같습니다. version: '3.1' services: wordpress: container_name: mywordpress image: wordpress:latest ports: - "8000:80" environment: WORDPRESS_DB_HOST: db WORDPRESS_DB_USER: wordpress WORDPRESS_DB_PASSWORD: wordpress WORDPRESS_DB_NAME: wordpress restart: always volumes: - wordpress_data:/v..

안녕하세요, 오늘은 Docker-Compose를 사용해서 Vue.js & Flask Server를 연동하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 먼저, 해당 내용을 위해 디릭토리 구조 구성은 다음과 같습니다. (tree -L 2 -f) 먼저, Flask Server에 대해서 알아보겠습니다. ./flask/app.py 파일에 대한 코드는 다음과 같습니다. from flask import Flask, jsonify from flask_cors import CORS app = Flask(__name__) cors = CORS(app, resources={r"/*": {"origin": "*"},}) @app.route('/message', methods=['POST', 'GET']) def get_message():..

안녕하세요, 오늘은 CuPy 라이브러리에 대해서 설명하겠습니다. CuPy는 NumPy와 호환되며, NIVIDIA CUDA GPU에서 실행되는 라이브러리입니다. 이는 NumPy API의 GPU 가속 버전을 제공하여 대규모 수학 연산을 빠르게 수행하며 높은 수준의 병렬 처리를 수행합니다. 아래는 NumPy를 사용한 CPU 버전, 그리고 CuPy를 사용한 GPU 버전에 대한 파이썬 코드입니다. import numpy as np import time # 2개의 행렬 초기화 a_cpu = np.random.rand(2000, 2000).astype(np.float32) b_cpu = np.random.rand(2000, 2000).astype(np.float32) for _ in range(0, 10): # CP..

안녕하세요, 오늘은 Binary Objects을 포함하는 가장 작은 사각형을 찾는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 알고리즘을 적용하고자 하는 이미지는 다음과 같습니다. 위의 이미지는 총 3개의 Connected Objects로 구성되어 있습니다. 이미지 내 각 Connected Object들을 포함하는 가장 작은 사각형을 구하는 코드는 다음과 같습니다. import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np img = cv2.imread("...png") draw_img = img.copy() # Contours 찾기 contours, _ = cv2.findContours(img[:, :, 0], cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_A..

안녕하세요, 오늘은 Vuetify 3에서 Data table (Component) 사용하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. https://vuetifyjs.com/en/components/data-tables https://vuetifyjs.com/en/components/data-tables/ vuetifyjs.com 먼저, Data table (Component)에 대한 코드 예시는 다음과 같습니다. 위의 코드 실행 결과는 다음과 같습니다. 위의 코드에서 header를 구성하는 titles는 다음과 같습니다. Index Name Student ID Grade 그리고, 해당 Table의 Items를 구성하는 변수는 students 입니다. 변수 students는 List 이며, 각 원소는 Dictiona..

안녕하세요, 오늘은 Vuetify 3에서 File inputs (Component)을 사용하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. https://vuetifyjs.com/ Vuetify — A Vue Component Framework Vuetify is a no design skills required Open Source UI Component Framework for Vue. It provides you with all of the t... vuetifyjs.com File inputs (Component)를 다양한 예시들을 활용한 결과는 다음과 같습니다. 위의 코드에서 variant 값의 따라서 디자인이 위의 예시 처럼 변화하는 것을 확인할 수 있으며, accept 옵션은 특정 파일 format이나 타..