Team Project(PM)

8/30일부터 시작된 팀 프로젝트로 PM(Personal Mobility) 기업이 제공할 수 있는 여러 기능들은 넣은 웹사이트를 배포하기로 했다.기본적인 기능은실시간 따릉이 데이터로 시간대별, 지역별 예상 수요 예측하는 기능헬멧 착용 사진 판별로 마일리지를 부가하는 기

어제는 페이지 구성과 django에 html, css, js를 입히는 작업을 진행하였다.우선, 페이지 구성부터 정리해보려 한다.main page : 우리 페이지의 메인이 되는 페이지로 구성은 아래와 같다.메인 이미지 → 사이트를 대표할 이미지 + 간단한 소개 + 내비바

어제는 기본적인 사이트 구성을 마쳤다. (결국 mysql 연동은 실패😭)한 일을 정리해보면 아래와 같다. 메인페이지에 html, css, js 입히기 → localhost에서 구현 완료기능소개 페이지 구현 → localhost에서 구현 완료MySQL 연동은 못 하고

오늘은 그래도 유의미한 발전이 있었다....!ML모델 서빙 : 간단한 iris 분류 모델을 서빙해보았다.내비바에 function에 Dropdown 기능 추가(모델 서빙 테스트 하다가 속 터져 죽을 뻔해서 그냥 바로 가는 버튼을 만들었다)⬆️전 후⬇️모델 서빙 후 주소가

昨日は全くなんもしてなかった。会議をし、その後、オフィスアワーをした。会議では、みんな週末にやってきた研究ってゆうか、モデリングを発表し、私も作ったものを披露した。あいつは相変わらず一緒やった。自分が一番偉そうにゆうし、タブローを使いこなせることをすごく自慢に思っているように見えた。そんなの誰でも2

어제 실컷 놀고 오늘은 모델 서빙 빼고 진행해보았다.오늘 한 일1️⃣ AWS 서버 구축 및 DB 연결 : AWS 클라우드 기반의 Django 웹 애플리케이션을 참고로 EC2와 RDB를 설치2️⃣ 그 외 AWS 공부 : 보안 등에 대해 추가 공부 필요3️⃣ DB랑 dja

그 동안 기록을 못 한 이유는 딥러닝 모델의 서빙에 큰 어려움을 겪었기 때문이다. 다른 keras, torch 기반 모델들과 다르게 이번에 우리가 사용한 yolo 모델은 OpenCV로 뚝딱 할 수 없고 torch hub를 이용해서 계속해서 불러와야 하는 형태의 모델이기

미쳐부러이것은 시작에 불과했다. git으로 폴더 전체를 push 하려니 파일 용량이 커서 안 된단다. 그래서 폴더를 뒤져보니 200MB짜리 1개 100MB짜리 1개라 거뜬히 github에서 권장하는 50MB를 넘더라. 그래서 방법을 찾아보니 아래의 방법으로 해결이 가능

프로젝트 개요 팀 보고서 프로젝트 목적 퍼스널 모빌리티(이하 PM)의 수요를 예측하고 이를 실시간 지도에 반영하여 공급의사결정을 내리는 것에 도움을 준다. 헬멧 인증 및 주차 인증 마일리지 적립 서비스를 도입하여 안전하고 바람직한 PM 사용자 문화를 만든다. 사고