돌맹이

카카오 로그인에서 사용자의 이메일 정보를 필수로 받기 위해 일반앱이 아닌 비즈앱 기능이 필요하다. 비즈앱은 일반적으로 사업자를 위한 기능이지만 개인 역시 다음과 같은 절차를 통해 일부 사용 가능하다. 1. kakao developers 홈페이지의 [내 애플리케이션]에서 자신의 애플리케이션을 클릭한다. https://developers.kakao.com/ (애플리케이션이 존재하지 않는다면 [애플리케이션 추가하기]를 통해 먼저 추가해준다.) 2. 왼쪽 상단의 [ ≡ ] 를 클릭하고 [일반] 을 클릭한다. 3. 우측 상단의 [수정] 버튼을 눌러 [앱 아이콘]을 추가. (아이콘 예시는 바로 밑에 첨부) 4. 같은 페이지 하단에 [카카오비즈니스 통합 서비스 약관 동의] 버튼을 눌러서 카카오 인증과정을 거쳐야 한다..

깃허브같은 오픈소스에 API키를 노출시키면 보안 문제가 생길 수 있다. 따라서 API키나 중요한 값은 작업페이지가 아니라 환경변수 파일을 만들어서 저장하는 것이 좋다. 다음은 VScode에서 gradle을 사용했을 때 dotenv를 이용해 환경변수 값을 저장하는 방법을 설명한다. 1. 먼저 프로젝트의 route directory에 .env 파일을 생성하고 중요변수를 저장한다. 2. build.gradle 파일의 dependencies에 다음 코드를 추가한다. implementation 'io.github.cdimascio:dotenv-java:2.3.2' // dotenv의존성 3. 해당 jsp파일 상단에 다음 html 태그를 추가한다. 4. javascript에서 사용할 땐 다음과 같이 변수를 불러낸다..

python에서 streamlit 라이브러리를 이용하여 BMI 계산기를 만들어 보았다 venv 가상환경에서 작동시켰더니 다음과 같이 작동하였다 # -*- coding: utf-8 -*- # BMI 계산기 만들기 import streamlit as st def main(): # 제목 st.title('BMI 계산기') # 몸무게 입력 weight = st.number_input('몸무게 입력 (kg)', step=1, value=65) (" ") (" ") # 단위 선택 h_format = st.radio('키 입력 단위를 설정하세요', ('cm', 'feet')) (" ") (" ") # 단위별 BMI 계산기 입력 if (h_format=='cm'): height = st.number_input('키 입..

영상 처리는 입출력이 영상인 모든 형태의 정보처리를 가리키며, 보통 사진 또는 동영상 처리를 말한다. 대표적인 기법으로는 확대/축소/회전과 같은 기하학적 처리, 선명하게 하는 sharpening, 구분을 명확하게 하는 thresholding, 이미지를 흐리게 하는 blurring 등이 있다. python에서 Blurring 과정을 통해 간단히 영상처리를 알아보자. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 img_path = '/kaggle/input/opencv-samples-images/data/home.jpg' # 파일 위치 img = cv2.imread(img_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR..

NLP에서 텍스트 분석을 할 때, feature vectorization은 크게 2가지로 구분된다. Count기반 벡터화 / TF-IDF기반 벡터화 Count기반 벡터화는 문서에 해당 단어가 나타난 횟수를 집계하는 방식으로, 많이 등장하는 단어의 count가 높게 측정된다. 언어의 특성상 실제로 중요하지 않은 'is'나 'the'와 같은 관사, be동사 단어들의 점수가 높게 측정된다는 단점이 있다. # Count기반 Vectorization from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer corpus = [ 'apple is red', 'banana is yellow', 'what color is melon?', 'i love yellow col..