1. 레지스터의 역할 (EAX, EBX, ECX, EDX, ESI, EDI, ESP, EBP, EIP) 조사 레지스터 : 4바이트만큼의 데이터를 담거나 표현할수있음 EAX : 덧셈 혹은 뺄셈 같은 연산의 결과를 저장 혹은 어떤 함수가 실행이 된 결과 리턴값을 저장하는 역할 ECX : Count 레지스터 루프를 도는 값 즉, 루핑 카운터 레지스터(for문 10번 = ECX 10) EDX : EAX와 같이 쓰이고 부호 확장 명령 등에 쓰임 큰 수의 곱셈 또는 나눗셈 등의 연산이 이루어질 때, EDX 레지스터가 사용되어 EAX 레지스터와 함께 쓰임 EBX : ESI 레지스터나 EDI 레지스터와 결합 될 수 있으며, 메모리 주소를 저장하기 위한 용도로 사용 ESP : 스택 포인터, 스택 메모리의 최상단을 가르킴..
우선 서버에 git pull 해오기 1. git pull origin master 웹 폴더 접근 2. npm run build 3. npm install -g serve 4. npm fund 5. npx serve -s build 무중단 배포 pm2 설치 npm install -g pm2 pm2 시작 pm2 serve build/ 5000 만약 싱글 페이지에서 다른곳도 리다이렉트 하고싶을경우 (url 접속 등) pm2 serve build/ 5000 --spa pm2 중단 pm2 ps 로 프로세스 ID 확인 pm2 stop 0 (id) 만약 css가 안먹는 부분이 있을경우 px 없이 사용한 css가 있는지 확인 예) 10 10 20 20
최종적인 문서 및 파일 자동 분류 프로그램이 완성되었습니다. AI를 이용했다기 보단 필터링에 더 집중이 많이되었습니다 한국에서는 위와 같은 자동 분류 프로그램이 많이 없는걸로 알고 있는데 의미있게 코드들을 수정해주시면 감사하겠습니다. # 제목 기반 자동 분류 def title_classification(directory_list, file_list): result_dict = {} index_dict = {} origin_directory_list = directory_list.copy() origin_file_list = file_list.copy() # 첫번째 단계 : 데이터 전처리 (data preprocess) tmp_dir_list = data_preprocess(directory_list) t..
Word2Vec 모델을 이용하여 폴더와 파일간의 유사도 검사를 해볼것이다. 인자값으로 폴더의이름과 파일들의 이름을 받아 폴더와 각 파일명들을 비교할 것이다. Word2Vec모델에 없는 단어일 경우 다음 단계로 패스시킬 것이다. def word2vec_similarity(directory_list, file_list): model = Word2Vec.load('모델 경로') tmp_dict = {} classificated_dir_index = 0 if jpype.isJVMStarted(): jpype.attachThreadToJVM() okt = Okt() # 형태소 분석 for file_index in range(len(file_list)): max_similarity = 0 file_morphs = ..
자모단위로 분류하는 알고리즘 구현 -정확도 낮음 jamo 모듈은 글자를 자모단위로 쪼개주는 역할을 한다 아 -> ㅇ + ㅏ 자소서 -> ㅈ + ㅏ + ㅅ + ㅗ + ㅅ + ㅓ 예를 들어 폴더명을 자소서라고 짓는다고 가정 파일이 자기소개서 일경우 당연히 자소서 폴더에 들어간다 하지만 서소자 파일인 경우에도 자모 단위로 쪼개면 ㅅ + ㅓ + ㅅ + ㅗ + ㅈ + ㅏ ㅈ + ㅏ + ㅅ + ㅗ + ㅅ + ㅓ 자모의 개수대로 비교한다면 자소서가 들어가고 해당 위치에 매칭되는 값이 다름을 비교하고 기준치를 자모 수의 50%로 지정한다면 ㅅ + ㅗ = 위치와 글자가 동일 하므로 2개가 같음 자모의 수 6개의 50%인 3개에 미치지 못해 적용을 안시킬 수 있다 하지만 필자는 해당 자모 필터링을 최하위에 둘 예정이라 단..
!pip install aiohttp 비동기화를 설명하기 이전에 지난번 작성했던 번역 부분을 보겠다. a = start_trans("naver") a 번역해서 돌아오는 시간을 계산해본 결과 1~2초 정도 걸렸다 하지만 10개의 데이터를 보내면 대략 10~20초 사이 시간이 소모되는 것을 확인 할 수 있다. 만약 100개의 데이터를 보내고 최소 100초가 걸린다면, 우리는 사용하지 않을것이다. 우리가 해야할 것은 영어의 파일 이름일 경우 단체로 보내어 번역을 시켜줘야 하는데 이렇게 오래걸린다면 사용할 이유가 전혀 없다. 그렇다면 배열로 보내어 한번에 번역을 시키면 어떨까? 한글 데이터를 영어로 바꿔보겠다 파파고 번역기를 사용해본 결과 번역이 제데로 되지 않았다. 확장자 명과 싱글 쿼터를 제외하고도 제데로 ..
