머신러닝 딥러닝 개발

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PyCharm에서 """을 입력하면 자동으로 docstring 템플릿이 제공되는 기능을 활용할 수 있음. 이 기능을 사용하면, docstring을 빠르고 효율적으로 작성할 수 있음. 다만, 이 템플릿은 기본적으로 Google 스타일, NumPy 스타일, reStructuredText 스타일 등을 자동으로 제공하는 것이 아니므로, 원하는 스타일로 템플릿을 설정할 수 있음.def my_function(param1, param2): """ TODO: 설명 추가 """ passPyCharm에서 docstring 자동 생성 설정1. PyCharm 기본 docstring 템플릿 사용:PyCharm에서는 기본적으로 함수나 클래스 정의 후 """을 입력하면 docstring 템플릿을 자동으로 삽입..

파이썬에서 Sphinx를 사용하여 문서화 작업을 시작하는 방법을 알려드릴게요! Sphinx는 주로 코드의 문서를 자동으로 생성하는 데 사용되며, Python 프로젝트의 문서를 작성할 때 매우 유용함.다음은 Sphinx를 설정하고 사용하는 기본적인 단계입니다:1. Sphinx 설치먼저 Sphinx를 설치해야 함. 터미널이나 커맨드 라인에서 아래 명령어를 입력하면 됨.! pip install sphinx2. 프로젝트 초기화Sphinx를 사용하려면,a. 프로젝트 생성b. cd 명령어로 프로젝트 폴더로 이동c. sphinx-quickstart  명령어를 실행하여 기본적인 설정 파일들을 생성함.sphinx-quickstart이 명령어는 몇 가지 질문을 던짐. 기본값을 선택해도 되지만, 설정할 중요한 부분은 다음과..

목적1. LMM 모델에 학습시킬 때, 한글보다 영문이 더 효과적이라고 해서 번역 라이브러리를 사용해서 번역하여 학습하기 위함2. 영문으로 학습했으니 결과도 영문으로 나올 것이기에 결과를 번역하기 위함기본 예제# ! pip install deep-translatorfrom deep_translator import GoogleTranslator# 번역기 객체 생성 (한국어 -> 영어)translator = GoogleTranslator(source='ko', target='en')# 번할 텍스트역text = "언어"# 번역 수행translated = translator.translate(text)# 번역 결과 출력print(f"원문: {text}")print(f"번역된 문장: {translated}")"""..

document page) FastAPI | 메타데이터 및 문서화 URL FastAPI는 웹 애플리케이션을 빠르고 쉽게 만들 수 있는 프레임워크로, 자동 문서화 기능이 매우 강력함. FastAPI는 기본적으로 OpenAPI와 JSON Schema를 기반으로 API의 메타데이터와 자동화된 문서화를 생성하는 기능을 제공함. 이로 인해 API를 개발할 때, 자동으로 Swagger UI와 ReDoc을 통해 문서를 제공할 수 있음.1. FastAPI의 메타데이터 및 문서화 기본 개념FastAPI는 다음 두 가지를 통해 API의 메타데이터와 문서화를 제공합니다:OpenAPI: FastAPI는 OpenAPI 스펙을 자동으로 생성하여 API 문서를 제공합니다.JSON Schema: FastAPI는 Pydantic 모델..

readme.md: 파일 트리절차1. cmd에서 "cd {파일트리를_만들고자하는_절대경로}"    ex) C:\Users\USER\Documents\Develop_kmo\nlp_project\Jupyter2. "tree /F | clip" 명령어를 입력 그 외 명령어no명령어설명1tree폴더 구조만 조회2tree /F파일을 포함한 구조 조회3tree | clip폴더 구조 클립보드에 복사4tree /F | clip파일을 포함한 구조 클립보드에 복사 결과cmd 명령어를 통해 클립보드로 복사가 되어 있어서 " ctrl + v "로 원하는 곳에 입력해서 사용함.폴더 PATH의 목록입니다.볼륨 일련 번호는 0E98-8BBF입니다.C:.│ 2025-01-27 12 07 52.png│ blank_predict.i..