0. 목적 이미지 생성을 위한 그라디오 웹 생성 1.코드 import numpy as np import gradio as gr # 이미지 생성 하는 함수 아직 API가 구현이 되지 않았으므로 세피아 필터로 구현 def predict_image(img , select_model , gender): sepia_filter = np.array([ [0.393, 0.769, 0.189], [0.349, 0.686, 0.168], [0.272, 0.534, 0.131] ]) sepia_img = img.dot(sepia_filter.T) sepia_img /= sepia_img.max() print(gender,select_model) print(img) return sepia_img # gradio blocks..
0. 목적 https://www.data.go.kr/ 에서 주식데이터를 가지고 와서 Grafana를 이용하여 시각화를 해보자 1. Data 추출 및 저장 코드 및 도커파일 , requirements.txt import requests import pandas as pd import time from sqlalchemy import create_engine,text from datetime import datetime, timedelta from bs4 import BeautifulSoup as bs def getStockCode(): """ 현재 있는 모든 종목의 종목명 , isin Code , 종목 코드를 크롤링 하여 가지고 Json형식으로 반환하는 함수 request와 BeautifulSoup4를 사..
1. requirements.txt altgraph==0.17.3 macholib==1.16.2 numpy==1.26.0 pandas==2.1.0 pyinstall==0.1.4 pyinstaller==5.13.2 pyinstaller-hooks-contrib==2023.8 PyQt6==6.5.2 PyQt6-Qt6==6.5.2 PyQt6-sip==13.5.2 python-dateutil==2.8.2 pytz==2023.3.post1 six==1.16.0 tzdata==2023.3 2. 실행 화면 3. 기능 경로를 설정하여 해당 경로에 있는 모든 파일과 해당 파일의 경로를 찾아준다. 결과를 csv파일 형식로 저장한다. 4. code import sys import os import pandas as pd f..
