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Django Rest Api 참고

- 3월 25, 2020

Django Rest Api 참고 - 테스트 코드 파일 업로드 (post) rest_frameworkdjango-rest-framework 설치 pip3 install djangorestframework urls.py from django.urls import path from . import views app_name = 'test' urlpatterns = [ path('chp/', views.chp, name='chp/'), path('chp_up', views.chp_up, name='chp_up'), ] models.py from django.db import models from django.utils import timezone class Project(models.Model): idx = models.AutoField(primary_key=True, verbose_name='idx') p_id = models.CharField(max_length=30, verbose_name='프로젝트 아이디', help_text='프로젝트 아이디') ... p_reg_date = models.DateTimeField(auto_now_add=True, verbose_name='등록일', help_text='등록일') p_edit_date = models.DateTimeField(auto_now=True, verbose_name='수정일', help_text='수정일') class Meta: db_table = '테이블 이름' verbose_name='프로젝트' verbose_name_plural = '프로젝트' view.py import os, json, datetime from inc.models import Pro

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[aws] deploy Angular app with s3 | AWS S3로 angular 앱 배포하기

- 3월 25, 2020

[aws] deploy Angular app with s3 | AWS S3로 angular 앱 배포하기 angular project를 빌드한다 ng build --prod 그러면 dist 폴더가 생긴다. dist 폴더 안에 있는 아이들을 사용한다. 아마존 s3 콘솔로 이동 https://s3.console.aws.amazon.com/s3/home?region=ap-northeast-2 새로운 Bucket 을 생성한다(Create bucket). 버킷 이름은 고유하게 짓는다. 버킷 생성후 properties tab > static website hosting을 클릭한다. index document는 index.html은 쓴다. properties > static website hosting Permission tab 에서 권한을 수정한다. overview tab 에서 필요한 파일 업로드 dist 폴더 안에 있는 파일들을 업로드 한다. bucket policy 설정 properties > static website hosting > endpoint 클릭하면 서버에 올라간 앱을 확인 할 수 있다 일단 angular 앱을 올리긴 했는데.. 이걸로는 아무것도 할 수 었다. django로 만든 서버를 올리고 database를 연결하고 그것을 지금 이 angular 앱과 연결해야한다. 아직 어떻게 해야 할지는 모르겠음 계속 삽질 중. 그래도 angular app 하나 올라갔는데 재밌네 from http://paigeblog.tistory.com/18 by ccl(A) rewrite - 2020-03-25 16:20:13

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django query 기초 3

- 3월 24, 2020

django query 기초 3 1. select_related and prefetch_related 모델 정의 class Company(models.Model): name = models.CharField(max_length=30) phone_num = models.CharField(max_length=30) floor = models.PositiveIntegerField(default=1) def __str__(self): return "{} {} {}".format(self.name, self.phone_num, self.floor) class Employee(models.Model): name = models.CharField(max_length=30) age = models.PositiveIntegerField(default=1) salary = models.PositiveIntegerField(default=1) company = models.OneToOneField(Company, on_delete=models.CASCADE, default=None) def __str__(self): return "{} {} {} {}".format(self.name, self.age, self.salary, self.company) 데이터 입력 c = Company.objects.create(name="NAVER", phone_num="000-0000-0000", floor="100") Employee.objects.create(name="노예1", age=30, salary=1000, company=c) c = Company.objects.create(name="카카오", phone_num="111-1111-11111", floor="200") Employee.objects.create

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Elasticsearch-dsl, Django 삽질 복기(2)

- 3월 24, 2020

Elasticsearch-dsl, Django 삽질 복기(2) 분석하려는 로그 메시지에 포함된 json 형식의 데이터를 사용하려는 과정에서 두 가지 문제에 부딪혔다. 1. Search API 에서 json 키값을 field로 이용하는 방법. 2. template 단에서 json 키값별로 핸들링하는 방법. 로그 포맷에 대한 표준이 없다보니 로그 데이터의 패턴이 다양한데 그 중 간단한 형태 하나를 예로 보자. 2020-02-03 13:39:14 [INFO ] [OPERATION] - {"logType":"[REMOVE JOB]","mchnId":"T985","mchnTp":"YT","type":"DELETE","jobKey":"MEDU7911824120200203121004"} 이전 글에 적은 적 있지만 Logstash 설정에서 grok 을 이용해서 json 형식의 데이터가 포함되어 있을 경우에는 이를 따로 분리했고 이걸 아래 같은 식으로 ES 매핑 처리했었다. "mappings" : { "dynamic": false, "properties" : { "@timestamp" : { "type" : "date" }, ... "loglevel" : { "type" : "keyword" }, "message" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } }

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엑스브레인(XBrain) 기업 정보

- 3월 24, 2020

엑스브레인(XBrain) 기업 정보 안녕하세요, XBRAIN(http://www.xbrain.team) 입니다. 첫 번째는 ML 기술이 실현할 수 있는 가치에 대한 확신과 성장에 대한 열망입니다. 기술 기반 글로벌 회사인 Uber, Facebook, Google, Amazon 등은 이미 ML 을 적용한 서비스 및 제품을 수십억의 사용자들에게 제공 중에 있습니다. 앞으로는 IT 기술 기반의 회사 뿐 만이 아닌 더 폭넓은, 그리고 많은 조직에서 ML 을 활용한 서비스를 제공하게 될 것이며, 그로인해 빠르고, 확장성을 가지며, 자동화되어 쉽게 활용 가능한 ML System 을 필요로 하게 될 것입니다. 엑스브레인은 여러 분야의 조직이 본질적인 데이터 활용에 대한 논의와 관리에만 집중하여, 더욱 많은 가치를 만들어낼 수 있도록 도와주는 소프트웨어 회사입니다. 다양한 분야에서 ML 의 가치를 실현하고, 경험할 수 있도록 해주는 소프트웨어를 만드는 회사로 성장하는 상상은 강한 동기부여가 됩니다. 두 번째는 끊임없는 기술적인 Challenge 입니다. ML System 에 관련된 기술 연구는 빠른 속도로 이루어지고 있으며, 전세계의 자본과 뛰어난 인력이 ML 기술 발전의 속도를 가속화하기 위해 집중 투자되고 있는 상황입니다. 이러한 거대한 산업 패러다임과 기술발전에 직접적으로 참여하고 있다는 점이 우리의 호기심과 열정을 자극합니다. 세 번째는 다양한 배경을 가진 최고의 인재들이 함께하는 조직 문화를 만들고 싶은 열망입니다. 엑스브레인은 지속적인 조직의 성장을 위해 다양한 배경을 가진 최고의 인재들이 함께 어울릴 수 있는 조직을 만들어나가고 있습니다. 또한 다양한 분야의 데이터에 대한 보다 심도깊은 이해를 위해 폭넓은 분야(Psychology, Cognitive Science, Gastronomy, Neuroscience, Computer Science 등) 전문가들과 교류하고 있으며, 사내 세미나등을 통해 내부 조직의 지속적인 성장을 도모하고 있습니

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django 설치 방법

- 3월 24, 2020

django 설치 방법 Node.js의 npm PHP의 Composer가 있다면 Python에는 pipenv가 있습니다. 파이썬에서 패키지관리를 할때 사용하는 것에는 pip와 virtualenv가 있다. 하지만 이 둘은 각각 장단점을 가지고 있다. pip는 여러가지 패키지가 있지만 파이썬의 패키지 버전의 변화에 따라 프로잭트 환경이 변할 수 있다. virtualenv는 파이썬 버전과 라이브러리의 공간을 나누어 pip단점을 보완할 수 있다. 하지만 여러개의 requirements 파일들을사용해야 from http://h0n9670.tistory.com/46 by ccl(A) rewrite - 2020-03-25 01:20:16

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