Back (44) 썸네일형 리스트형 1. 기본 예시 0. 최상단 - 라이브러리 import, Aplication 호출 from fastapi import FastAPI import uvicorn app = FastAPI() 1. Get End point @app.get("/") async def main(): return {"message": "Hello World!"} 1-1 Query, Path String 설정 @app.get("/{path}/") async def main(path,query: str=""): return {"message": f"query: {query}, path: {path}"} 경로 매개 변수가 아닌 다른 함수 매개 변수는 전부 Query String 으로 설정 됩니다. 타입과 기본값을 지정할 수 있습니다.(query, 타입.. 0.FastAPI 설치 1. Python 가상환경 생성 python3 -m venv {가상환경 이름} 2. 가상환경 활성화 source {가상환경이름}/bin/activate 3. 라이브러리 설치 pip install fastapi uvicorn [AWS][S3]Presinged Image upload + img 태그 src 설정 개요. aws에 이미지를 올리고 해당 이미지를 호스팅 하는것까지 진행 aws s3에 이미지를 올리려면 일반적인 예제들로는 AWS 키가 필요하다. 키는 서버에서 관리되며 클라이언트로 전달되면 안되므로 일반적으로 다음과 같은 구조를 띈다. 위와 같이 되면 이미지의 크기가 작고 수가 적으면 괜찮지만, 크고 많아지면 문제가 발생할 여지가 높다. 이를 위해 S3에서는 미리 파일을 받을 자리를 마련하고 POST 메소드를 이용하여 파일을 전달받아 넣을 수 있도록 Presined_url, Presined_post를 제공하고 있다. https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/s3.html#S3.Client.generate_pres.. [Python][flask] 개인 https 서버 구성 일단 이글의 배경으론 WebRTC를 이용하여 개발환경을 구성하던중 발생한 이슈를 정리함. 일단 데스크탑엔 웹캠 및 다른 입력장치가 없어 뭔가 확인해 볼 만한 장치가 없으므로 데스크탑으로 띄운 페이지를 모바일로 읽어서 해결해 보고자함. 그래서 예제를 보면서 서버를 구성하는데 오류발생. cannot read property 'getusermedia' of undefined https://github.com/ant-media/Ant-Media-Server/issues/1200 Cannot read property 'getUserMedia' of undefined · Issue #1200 · ant-media/Ant-Media-Server hello i have js error on chrome 74 on ur.. [AWS][S3] S3 정적 웹 호스팅 https://velog.io/@nari120/AWS-%EC%A0%95%EC%A0%81%EC%9D%B8-%EC%9B%B9-%ED%98%B8%EC%8A%A4%ED%8C%85%ED%95%98%EA%B8%B0-S3-%EC%9D%B4%EC%9A%A9 AWS 정적인 웹 호스팅하기 (S3 이용) 2020 AWS 에서 가장 핫한 서비스는 S3라고 합니다. 제 경험상 AWS를 입문하기 가장 쉬운 서비스는 S3라고 생각됩니다 :-) 이번에는 제가 제일 처음 공부했던 "정적인 웹 호스팅"을 포스팅하려 합니다. velog.io 이미지가 지금의 콘솔이랑 많이 달라, 참고용으로 기록 1. 버킷 생성 버킷이름을 정한다. 버킷이름은 유니크 해야하며 특수문자 ".", "-" 를 사용할수 있다. 2. arn 복사 및, 정적 웹사이트 .. [DL][YOLOv4] YOLO v4 커스텀 데이터 학습, 예시 2021.05.12 - [Python/Deep Learning] - [YOLOv4][Darknet] 빌드 및 예시 [YOLOv4][Darknet] 빌드 및 예시 0. 학습 환경. 나의 오랜 벗, 낡은 노트북 cpu : i3 - 7100 vga : 1050 4GB (아마도, 모바일) ram : 16G HDD, (Ubuntu 설치되어있는) Software UBUNTU 20.04 LTS CUDA : 11.0 cuDNN: 8.2 OPENCV: 4.40 Anaconda,.. hidden-loca.tistory.com 이전 글에서 Darknet을 빌드하고 시작합니다. 1.데이터 준비, 학습을 위해 데이터를 준비. 이미지 데이터 이미지데이터와 동일한 이름의 박스가 표시된 텍스트 학습설정이 들어간 cfg 파일 학습되는.. [YOLOv4][Darknet] 빌드 및 예시 0. 학습 환경. 나의 오랜 벗, 낡은 노트북 cpu : i3 - 7100 vga : 1050 4GB (아마도, 모바일) ram : 16G HDD, (Ubuntu 설치되어있는) Software UBUNTU 20.04 LTS CUDA : 11.0 cuDNN: 8.2 OPENCV: 4.40 Anaconda, 및 기다 라이브러리들 참고) 2021.05.11 - [Python/환경설정] - [Ubuntu] 20.04x , OPENCV 설치 [Ubuntu] 20.04x , OPENCV 설치 뻘짓과 뻘짓을 반복하며 기록 1.환경 cuda 11.0 cudnn 8.2 Ubuntu 20.041 Anaconda python 2.라이브러리 설치 - 기존 패키지 업그래이드 $ sudo apt update $ sudo apt .. [Ubuntu] 20.04x , OPENCV 설치 뻘짓과 뻘짓을 반복하며 기록 1.환경 cuda 11.0 cudnn 8.2 Ubuntu 20.041 Anaconda python 2.라이브러리 설치 - 기존 패키지 업그래이드 $ sudo apt update $ sudo apt upgrade - 필요한 패키지 설치 sudo apt-get install build-essential cmake sudo apt-get install pkg-config sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libpng-dev sudo apt-get install ffmpeg libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxvidcore-dev libx264-dev libxine2-dev sudo.. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
