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오랜만에 Docker 관련 글을 작성하네요 ㅋㅋㅋ.그럼 Docker 컨테이너 내부에 Jupyter Lab 개발 환경을 구축하고 활용하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 방식의 핵심 목표는 실제 서비스 환경과 동일한 Docker 이미지 및 라이브러리 버전(NumPy, PyTorch, TensorFlow 등) 위에서 개발 및 실험(학습, 추론 등)을 진행함으로써, 모델 검증의 정확성과 신뢰도를 높이는 데 있습니다. 개발 환경과 실제 서비스 환경 간의 미묘한 버전 차이는 예상치 못한 오류나 성능 저하를 야기할 수 있습니다. 도커 외부에서 Jupyter lab을 실행하지 않고 Docker 내부에서 실행하면 이러한 문제를 원천적으로 방지하고, 격리되고 재현 가능한 환경에서 효율적으로 작업할 수 있습니다. ..

0. pyVoIPpyVoIP는 순수 Python으로 작성된 VoIP(Voice over IP)/SIP(Session Initiation Protocol)/RTP(Real-time Transport Protocol) 라이브러리입니다. 음성 서비스를 개발하려고 하는 파이썬 개발자가 파이썬을 활용해 간단한 서비스를 만드는데 유용합니다.1. 특징 및 기능주요 특징 - 순수 Python 구현 : 외부 종속성 없이 순수 Python으로 구현되어 있어 설치와 사용이 간편합니다[2][4]. - 지원 코덱 : PCMA, PCMU- 독립적인 오디오 처리 : 특정 오디오 라이브러리에 의존하지 않아, pyaudio나 wave 등 선형 사운드 데이터를 처리할 수 있는 다양한 라이브러리와 함께 사용할 수 있습니다. 주요 기능 -..

Action 1. 팝업창에서 원하는 명령을 수행하지 않을 시 경고 메시지 띄우기 dbc.toast , dbc.Alert 등은 사용자에게 메시지를 표시하는 데 사용하는 컴포넌트 입니다. dbc.Alert를 사용해 dbc.Modal의 ModalBody에서 질문과 답변을 입력하지 않을 시 경고 메시지를 띄웁니다. Modal의 팝업창을 닫고 다시 여는 버튼인 '수정하기' 를 클릭할 시 기존에 있던 경고 메시지를 제거합니다. Callback_context callback_context는 Dash에서 제공하는 객체로, 현재 콜백이 실행된 맥락에 대한 정보를 포함하고 있습니다. 이 객체를 사용하여 어떤 입력(Input)이 콜백을 트리거했는지, 혹은 어떤 상태(State)가 현재 콜백에 영향을 미쳤는지 등을 알 수 있..

Dash Callback State 함수 Dash 콜백 함수에서 State는 콜백을 트리거하지 않지만 콜백 함수 내에서 사용되는 컴포넌트의 현재 상태(값)를 전달하는 데 사용됩니다. Input과 달리 State는 콜백을 활성화하지 않지만, 콜백이 실행될 때 컴포넌트의 최신 상태를 제공합니다. @app.callback( Output('edit', 'is_open'), [Input("edit_open", "n_clicks"), Input("edit_close", "n_clicks"), Input("edit_set", "n_clicks")], [State('edit', 'is_open'), State('edit_i_id', 'value'), State('edit_b_id', 'value'), State('ed..

Dash 콜백 트리거 속성 Dash에서 사용되는 특별한 속성들, 특히 인터랙티브한 요소들과 관련된 속성들이 존재합니다. 이들은 Dash의 콜백 메커니즘에서 중요한 역할을 하며, 사용자 인터랙션에 기반한 애플리케이션의 동적 반응을 가능하게 하는 핵심 요소입니다. 이 속성들은 사용자의 인터랙션에 의해 변경되며, 그 변경 사항이 콜백 함수의 실행을 트리거합니다. 예를 들어, n_clicks 속성은 버튼 컴포넌트와 관련되어 있으며, 사용자가 버튼을 클릭할 때마다 값이 증가합니다. 이 값의 변화는 콜백 함수를 트리거할 수 있습니다. 이벤트 속성 (Event Properties) 이벤트 속성은 사용자의 특정 행동(예: 클릭, 선택, 입력)에 반응하는 속성입니다. 이러한 속성은 사용자의 인터랙션이 발생했을 때 해당 ..

Dash AG Grid Dash AG Grid는 Plotly의 Dash 프레임워크와 AG Grid라는 JavaScript 데이터 그리드 라이브러리를 함께 사용하여 데이터 시각화 및 조작을 위한 강력한 도구입니다. AG Grid는 빠르고 다양한 데이터 조작 및 시각화 기능을 제공하는 자바스크립트 그리드 라이브러리입니다. Dash AG Grid vs Dash Table Dash AG Grid와 Dash Table은 모두 Plotly의 Dash 프레임워크에서 사용할 수 있는 데이터 표시 및 조작 도구입니다. 그러나 두 라이브러리 간에 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 다음은 Dash AG Grid가 Dash Table보다 유용한 점들입니다: 다양한 데이터 조작 기능: AG Grid는 데이터를 더 다양한 방식..

dash_core_components dash_core_components는 Dash 애플리케이션에서 사용되는 핵심적인 컴포넌트 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 다양한 종류의 HTML 요소 및 기타 대화형 컴포넌트들을 포함하고 있어, 사용자 인터페이스를 구축하는 데 유용합니다. dash_core_components는 dcc라는 별칭으로 불리기도 합니다. 다음은 dash_core_components에서 주로 사용되는 몇 가지 컴포넌트 종류입니다: dcc.Graph: 그래프 및 차트를 표시하는 데 사용되는 컴포넌트입니다. Plotly 그래프를 지원하며, 다양한 차트 유형을 생성할 수 있습니다. dcc.Dropdown: 드롭다운 메뉴를 생성하는 데 사용되는 컴포넌트입니다. 사용자가 선택할 수 있는 항목 목록..

dash-bootstrap-components dash-bootstrap-components은 Dash 웹 프레임워크를 사용하여 Bootstrap CSS 프레임워크를 통합하는 파이썬 라이브러리입니다. 이를 통해 개발자들은 파이썬 코드로 웹 애플리케이션을 구축하면서 Bootstrap의 여러 디자인 및 레이아웃 기능을 활용할 수 있습니다. 다음은 dash-bootstrap-components의 주요 기능 및 특징입니다. 레이아웃(Grid System): dbc.Row와 dbc.Col을 사용하여 Bootstrap의 그리드 시스템을 파이썬으로 편리하게 다룰 수 있습니다. 이를 통해 반응형 및 레이아웃을 쉽게 작성할 수 있습니다. 컴포넌트(Component): Bootstrap의 다양한 UI 컴포넌트를 파이썬 코..

1. DASH? Dash는 Flask, Plotly.js 및 React.js 위에 작성된 Python 웹서비스 개발용 프레임워크로 Plotly에 기반하고 있음 Dash는 Python과 HTML을 이용하여 쉽게 웹사이트나 대시보드 같은 대화형 웹응용프로그램을 작성할 수 있음 Dash는 데이터 시각화 및 웹 애플리케이션을 구현하는데 유용하게 사용할 수 있습니다. 2. Dash 설치 (feat. anaconda) 우선 가상환경을 먼저 구축하도록 하겠습니다. 가상환경을 구축하는 방법은 아래 게시글을 참고하시면 될 것 같습니다. https://mz-moonzoo.tistory.com/4 [Environment]아나콘다 가상환경 구성 및 주피터 노트북 커널 연결 INTRO 가상환경은 개발을 진행할 때 각 프로젝트 ..

INTRO KEY POINT 코딩테스트와 개발은 다르다 출력 맨 마지막 공백 혹은 줄바꿈이 추가로 있어도 상관이 없다. 디버거는 굳이 사용하지 않아도 된다. 강의에대한 내용정리는 바킹독님께서 친절하게 텍스트까지 남겨주시며 최고의 강의를 해주고 있으시니 이 블로그에서는 문제 풀이를 파이썬으로 풀어보기만 하도록 하겠습니다. 개념이나 내용이 궁금하다면 아래 링크에서 바킹독님의 강의를 듣는 것을 추천합니다. 기초 2주차 강의에서 진행한 실습 및 연습문제 파이썬 코드 풀이 입니다. https://blog.encrypted.gg/923 [실전 알고리즘] 0x02강 - 기초 코드 작성 요령 II 안녕하세요, 바킹독입니다. 이전 단원에서 오지고 지리게 고통받으셨을텐데 이번에는 훨씬 쉬우니까 걱정을 덜어내시고 마음 편하..