# tqdm

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중고 수입차 가격 예측 프로젝트 입니다. 기상 상황에 따른 도로 노면 분류 프로젝트(1)에 이은 발표 PPT 및 설명입니다. ># 발표 및 PPT 안녕하십니까. 기상 상황에 따른 도로 노면 분류라는 주제로 AI반 딥러닝 미니 프로젝트를 진행한 임정민입니다. 반갑습니다. 발표 목차입니다. 보이시는 순서와 같습니다. 프로젝트 주제는 차량 운행 중에 빗길이

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기상 상황에 따른 도로 노면 분류 프로젝트 입니다. 메타버스 아카데미 2기 AI반 딥러닝(CNN) 개인 프로젝트입니다! 🐇🐇🐇 ># 프로젝트 소개 딥러닝 CNN 아키텍처 모델을 통해 차량 운행 중 빗길이나 눈길 등 안전을 위협하는 노면을 분류하는 프로젝트입니다. 정보통신산업진흥원의 2023년 ICT 기술 동향 보고서에 기재된 두가지 기술 키워드 1) 자율주행차를 기반 상업적 서비스를 의미하는 통합모빌리티 서비스의 확대2) 인근 도로를 주행하는 차량들끼리의 정보 공유를 통한 안전 사고 방지 통신 기술의 확대 를 참고하여 주제를 선정하게 되었습니다. https://www.globalict.kr/product/product_view.do?menuCode=030200&artclCod

jinnnii

1. 목적 이전 포스팅에서는 자바에서 Python 파일을 직접 실행하여 한 줄 씩 결과 값을 Log로 출력하는 것을 해보았다. 이번에는 서버에서 출력하는 값을 실시간으로 클라이언트로 가져와 뷰에서 값이 출력하는 것을 해볼 것이다. Websocket 통신으로 SockJs와 Stomp를 사용하였다. 2. Websocket 통신 - SockJS와 Stomp WebSocket 실시간 양방향 통신을 위한 프로토콜. 서버와 클라이언트 간 웹 기반의 애플리케이션에서 데이터를 전송하기 위해 사용된다. SockJS WebSocket의 대안으로 사용되는 JavaScript 라이브러리. 브라우저 웹 서버 사이 짧은 지연시간과 크로스 브라우징을 지원하며 Websocket이 지원안되는 최신 브라우저에서도 잘 작동되도록 해준다.(Fallback) STOMP 간단한 텍스트 기반 메시징 프로토콜. 중개자 역할을 하는 서버와 클라이언트 간의 표준 메시징 프로토콜이다.

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시카고 샌드위치 맛집 데이터 분석 메인페이지 url 접근 -ua = UserAgent() -req = Request(url, headers={"user-agent":ua.ie}) -req = Request(url, headers={"user-agent" : "Chrome"}) 정규식 -re.split(("\n|\r\n"), tmp_string) -re.search("\$\d+\.(\d+)?", price_tmp).group() 하위페이지 지도시각화

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웹크롤링이란 용어가 널리 사용되서 웹크롤링이라고 썼지만 스크래핑에 더 가까운 실습입니다. 본 실습 과정은 멋쟁이사자처럼 AI스쿨에 저작권이 있습니다. 네이버 금융 뉴스 기사 수집하기 수집할 URL가져오기 웹페이지 전체가 아니라 일부 데이터만을 가져올 것이기 때문에, 해당 부분의 링크를 찾아내는 것이 필요하다 구글 크롬 웹브라우저의 검사(inspector) - 네트워크 - Doc를 참고하면 Requests URL 주소를 알 수 있다. 가져온 URL주소에서 변하는 부분과 변하지 않는 부분을 구분하여 f스트링을 통해 변수를 넣어주면 준비 완료 URL의 데이터를 Pandas DataFrame에 담기 연습하기 쉽도록 Table형식으로 되어있는 URL을 선정하였음 read_html로 수집하고, df라는 변수에 담기 반복문으로 데이터 모두 가져오기 (for문) 데이터 합치고, 가공하기 Concat 활용하기 결측치 제거 인덱스 리셋

whtpdus97

📝Today I learned 🚀 TIL 목차 🚀 >- requests와 BeautifulSoup을 활용한 게시글 내용 웹 스크래핑 게시글 내용 웹 스크래핑 ---아래의 내용은 이전 게시물과 연결됩니다.--- requests와 BeautifulSoup을 활용한 게시글 내용 웹 스크래핑(2) 1) 게시글 내용의 "링크" 웹 스크래핑 🔹 1페이지에서 가져온 목록 테이블을 데이터 프레임으로 변환 🔹 게시물 목록 페이지에서 내용 페이지로 들어가는 경로 찾기 ![](https://velog.velcdn.com/images/whtpdus97/post/6df37473-19f1-461e-8cbe-c3b2ee8ab611/image.pn

hoonology

진행하는 프로젝트 에서 INPUT에 대하여 이미지 유사도를 계산하여 비슷한 이미지를 뽑아줄 수 있는 딥러닝 기반의 이미지 추출 방안이 필요하여 멘토님께서 추천해주신 방법이다. 해당코드는 한 쪽에서는 이미지를 더 작은 차원으로 압축하도록 Autoencoder를 훈련시킨 다음 Auutoenconder의 Latent Space와 원하는 그림 사이의 유클리드 거리를 계산하여 Flipkart 이미지 데이터 세트에서 유사한 것을 찾을 수 있도록 구성되어 있다. 코드는 VGG16 기반으로 코드가 구성되어 있다. 해당 코드를 우리 작물 분류 프로젝트에 사용하기 위해서 데이터셋을 구성하고 진행해 보았다. AutoEncoder 구조 사양은 다음과 같다 pandas numpy tqdm

anu

tqdm 라이브러리 -> https://github.com/tqdm/tqdm progress bar `py

danbibibi

tqdm Library > 반복문의 진행과정을 볼 수 있도록 도와주는 라이브러리 "tqdm"은 아랍어로 "taqadum"이라고 하며, "진행(progress)" 이라는 의미를 가진다. 설치 다음과 같이 설치한 후 사용하면 된다! 사용법 사용법은 아주 간단한다. 진행과정을 알고 싶은 반복문을 다음과 같이 tqdm으로 감싸 주면 된다! 위 코드 처럼 빠르게 실행되는 경우에는 tqdm을 사용할 필요가 없지만, 다음과 같이 오래 걸리는 작업의 경우 '작업이 제대로 진행되고 있는지', '얼마나 더 걸리지' 등을 쉽게 알 수 있어서 매우 유용하다! ![](https://images.velog.io/images/danbibibi/post/60225700-ecde-47b9-af47-8ad8207805f1/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%

hyunicecream

안녕하세요. 데이터 작업을 할때 유용한 라이브러리인 tqdm 과 tqdm.notebook에 대해 설명드리겠습니다. Introduction tqdm은 terminal 또는 notebook 자동으로 진행상태를 시각적으로 보여주는 라이브러리 입니다. (tqdm은 Python에서 Progress Meter 또는 Progress Bar를 만드는 데 사용되는 라이브러리입니다.) tqdm은 데이터 전처리를 할 때 상태확인을 위해 자주 사용 합니다. 추가적으로 딥러닝 학습을 할 때도 사용됩니다. 설명드릴 것은 tqdm과 tqdm.notebook 입니다. 추가적으로 tqdm.auto라는 라이브러리도 있는데 이는 사용환경에 따라 자동으로 tqdm 또는 tqdm.notebook을 선택해 줍니다. 장점 커널이 아직 작동 중인지 알 수 있다. ProgressBar는 시각적으로 매력적이다. 코드 실행 시간과 코드 완료 예상 시간이 제공되어 대규모 데이터셋에서

2chalsu

tqdm 반복문에서 진행상황을 모니터링하기 위해 사용하는 파이썬 라이브러리 print 문을 통해 진행상황을 모니터링 할 수 있지만 스크롤 압박 문제로 인해 도입 반복문 종류 For Loop Apply Loop For Loop For 문에서 tqdm 라이브러리를 활용하는 방법은 다음과 같습니다. iterrow를 통해 Progress Bar를 만듭니다. (일반적으로 Pandas DataFrame에선 일반적인 For 문보단 Pandas Iterrows를 활용하는게 좋다고 합니다.) Apply Loop Apply Loop에서 tqdm 라이브러리를 활용하는 방법은 다음과 같습니다. apply 문에 적용하기 위해 먼저 tqdm.pandas()를 먼저 호출해야 합니다. apply 대신 progress_apply를 활용하면 Progress Bar를 만들 수 있습니다. <img src="https://user-ima

naem1023

tqdm을 쓰면 원래 accuracy나 loss를 따로 찍어줘야한다. tqdm 내에서만 사용되는 변수를 update하는 것으로 이걸 해결해볼 수 있다. https://adamoudad.github.io/posts/progressbarwith_tqdm/

dls4585

부탁을 받아 간단한 프로그램을 만들었다. "이거 한번에 엑셀로 합쳐주는 프로그램 좀 만들어줘 ㅠㅠ" 농담으로 한 말이었지만 들으면서 할 수 있을 것 같다는 생각이 들어서 만들어봤다. tkinter tkinter의 filedialog.askopenfilenames()를 통해 파일 선택 다이얼로그를 띄운다. (여러 창을 선택하려면 askopenfilenames()를 사용!! askopenfilename()은 파일 1개만 선택 가능!!) 또 print로 읽기를 진행 중인 파일을 찍는 것이 멋이 없어 보여 tqdm을 사용해 진행률을 출력했다. pandas 선택한 파일을 하나씩 열고, 거기에서 한 줄씩 읽어들여 리스트에 append한다. 완성된 리스트를 DataFrame으로 만들고 ExcelWriter와 to_excel 함수로 엑셀로 출력시킨다. stringstourl 를 False로 해서 url이 포함되어 있어도 저장할 수 있다. E

rorhcdream

무거운 프로세스 몇 개의 진행상황이 알고 싶을때는 tqdm-multiprocess 패키지를 써야 속도 저하 없이 진행 상태를 확인할 수 있다. 위 코드는 잦은 출력 때문에 속도가 느려질 수 있으므로 global_progress.update(1000)등으로 보완해주는 것이 좋다. 참고: 작은 process들을 많이 실행할 때 Multiprocessing Pool과 함꼐 tqdm 사용하기 - 전지적 송윤섭시점 TIL