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TIL | 10.24.월 [Django : DRF]

- Django Rest Framework HTTP와 웹의 동작 방식 프론트엔드와 백엔드의 역할을 이해한다. HTTP 메시지의 구조를 이해한다. Request와 Response 메시지의 역할을 이해한다. HTTP의 상태코드의 역할을 이해한다. HTTP의 헤더의 역할을 이해한다. 웹의 요청 흐름을 이해한다. State와 Stateless의 뜻을 이해한다. Restful한 API 설계를 할 수 있다. [웹 브라우저의 흐름] 도메인 주소 조회 HTTP 요청 메세지 작성 socket 라이브러리를 통해 전달 TCP/IP 작성 (← 이 안에 HTTP 메세지 포함) [URI] 특정 리소스를 식별하는 통합 자원 식별자(Uniform Resource Identifier)를 의미한다 (정확한 주소는 URL이 가지고 있음)..

TIL | 10.21.금 [머신러닝 / Django]

(B2 | 3_team_project) - 프로젝트 피드백 및 수정사항 [코드 컨벤션] https://github.com/kbm1933/B2_IIEII_ML/blob/main/yolo_code/detect.py#L15 함수에서 코드스타일(개행)을 지켜주는 것이 가독성에 좋다. def get_img(idx): model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='yolo_code/last.pt', force_reload=True) imgmodel = FileUpload.objects.get(id=idx) #업로드 한 이미지 img_bytes = imgmodel.imgfile.read() img = im.open(io.BytesIO(img_bytes))..

WIL | 10.23.일 [10.17.월 - 10.21.금]

(B2 | 3_team_project) 팀프로젝트 주간 - KPT 회고 [프로젝트 개요] django + yolov5 deep learning을 이용한 과일 인식 홈페이지 제작 학습된 데이터 기반으로 사용자가 업로드한 과일 사진 분류 프로젝트 명 : 사물인식 프로젝트 필수 작업 : django와 머신러닝 모델의 연동 추가 작업 : 로그인, 회원가입, 게시물 쓰기 K(keep) 팀원이 서로 격려하고, 모르는 것에 대해 질문에도 사려 깊게 알려주며 서로를 이끌어가는 협력의 자세 각자의 의견을 최대한 존중하고 배려하는 모습 끝까지 포기하지 않고 시도해서 할 수 있는 것을 완성해내는 노력 기한 내에 안정적으로 프로젝트를 마무리하는 습관 슬랙/git을 통한 활발한 의사소통과 트러블 슈팅 기록 p(problem) ..

WIL | 10.16.일 [10.11.화 - 10.14.금]

- Weekly I Learned 1. Facts : 내가 배운 것 / 내가 한 일 django 회원가입 django 로그인 django 게시글 작성 머신러닝 2. Feelings : 내가 느꼈던 감정 / 주관적 느낌 - django django기초를 처음부터 아주 꼼꼼히 닦아나아가서 이젠 참고자료를 많이 보지 않아도 배운 기능은 구현할 수 있어서 뿌듯하다. - 머신러닝 데이터 셋을 나눠 학습을 시키고 학습을 시킨 모델을 가지고 우리가 이용할 수 있다는걸 배워서 너무 흥미로웠다. 3. Finding : 내가 발견한 것 / 얻은 것 - django 기능은 구현하기 쉽지만 변수 url설정, views에서 메서드 혹은 object 선언 등 중간중간 오는 문제점과 오류들을 겪으면서 점점 실력이 향상되고 예외처리..

TIL | 10.20.목 [머신러닝 / Django]

(B2 | 3_team_project) - 실전 머신러닝 적용 - Django [url 경로설정 변수타입] .html → href '/ 경로1/경로2 /{{ 변수 }}' '{% url '앱이름:경로명' 변수명 %}' views.py → redirect 경로 return redirect(f'/경로1/{변수명}') [게시글] 게시글 작성페이지는 작성후엔 작성이 완료된 이전 페이지나 다른페이지로 보내져야 하기때문에 각각의 게시글 작성 페이지 함수 / 작성된 게시글 저장 함수를 따로 만들지 않고 게시글 작성 페이지 함수에 method를 GET과 POST로 나눠 응답해주면 된다. [이미지 preview 기능]

TIL | 10.19.수 [머신러닝 / Django]

(B2 | 3_team_project) - 실전 머신러닝 적용 [과일종류인식 머신러닝 학습] YOLOv5 모델을 사용해서 10가지 과일을 학습 사용 Fruits 360 데이터 셋을 사용 10가지 과일을 선별해서 라벨링 blueberry, grape, kiwi, lemon, mango, melon, peach, pear, pineapple, strawberry Yolov5s 모델로 학습시키기 yolov5s 같은 경우 추가적인 다운과정 없이 ultralytics github 페이지를 clone하면 된다. git clone git@github.com:ultralytics/yolov5.git 2. 클론하게 되면 data 폴더와 yolov5폴더가 같이 디렉토리 안에 존재하고 있는데, 우선 yolov5폴더에 dat..