stein.log

필자는 mysql-nodejs로만 DB-API를 다루어 보았다. django를 사용하면 DRF(Django REST Framwork)와 ORM(Object Relational Mapping)이 매우 편하다는 얘기를 들어, 회사에서 새롭게 진행하는 프로젝트의 구조를 django-postgres를 사용해보기로 했다. 이번 작업은 기존에 정리해놓은 csv를 postgres로 업로드 하는 일이었다. 우선 처음 고민했던 사항은 1. 이걸 postgres로 바로 업로드해야하는가? 2. django를 통해 업로드해야하는가? 첫 번째 방법은 django의 ORM이 어떻게 구성되는지 모르겠으나, DB와 django가 독립적으로 돌아버리니 충돌이 날 수 있다고 생각이 들었고, 두 번째 방법은 csv와 같이 큰 파일을 업로..

귀가 좋아진 것 같다. 아닌가 장비덕인가? 갑작스럽게 작곡하고 즉흥으로 작사하며 만들고 있는 노래가 있는데, 늘 그렇듯이 마음에 들지 않았다. 그래서 어젯밤 다시 한 번 티키틱 음악을 들어보았다. 모니터링 헤드폰으로 들었던게 처음이었나-라고 생각이 들었지만 아무렴 어떤가, 예전 티키틱 음악들에서 부족한 점들이 훨씬 잘 들렸다. (까내리기 위해서 찾은게 아니다. 부족한 부분들이 들리는 수준이, 분석이 가능한 수준이라고 생각할 뿐이다) 그리고 그 부족한 점이 사라지는 시점이 있는 것도 찾았다. 이미 완성된 상태로 창작을 한다고 생각했던 티키틱도, 성장해 나갔다는 게 상기되니 자신감이 그나마 생겼다. 일단은 드럼이 가장 문제라고 생각했다. 내가 산 드럼이(studio drum) 너무 리얼한 나머지 진짜 ful..

1. npm 을 사용하여 media-pipe 사용하기 설명에 들어가기에 앞서, media-pipe는 javascript를 별로 좋아하지 않는 것 같다는 필자의 생각을 먼저 말한다. (공식 문서도 없고 원본 코드도 찾을 수가 없다...) https://google.github.io/mediapipe/solutions/face_mesh.html#javascript-solution-api 위 링크로 들어가면 javascript 버전의 face_mesh 코드가 적혀져있다. 다만, CDN 사용법 기준으로 적혀져있기 때문에 조금 찝찝하기 때문에 설명에 적혀져있는 npm을 다운받아보았다. ...? 그리고 npm 코드를 어떤 식으로 사용해야하는지는 공식문서 어디에도 적혀져있지 않았다. 어쨌든 npm이 있다는건 동작하는..

DRF를 성공했다. auth가 기본적으로 관리되고 있기 때문에, 설정을 하지 않으면 안되더라. 그래도 views.py, urls.py 그리고 serializer까지 (다행히) 어느정도 이해도가 상승했다. 이제 디자인 시안받고, 프론트-백엔드 왔다갔다 하면서 데이터도 넣어보면 django 실습은 자연스래 늘 수 있을 듯하다. 그리고 오늘 RL을 위해서 open ai gym을 colab에서 쭉 돌려봤다. 역시 env.render()가 문제였다. 이 부분은 그냥 window에서만 된다고 생각하는게(display가 있으면 된다) 맘 편할듯. 참고한 코드 https://www.anyscale.com/blog/an-introduction-to-reinforcement-learning-with-openai-gym-r..

어제 길고 길었던 여름휴가~대구 재택 생활을 마무리하고 서울로 복귀했다. 신길역 덕분에 무거운 가방을 지고 20분은 더 헤맸고(지하철에서 집까지 40분정도 걸렸다) 오랜만에 온 집에는 무서운 종이가 붙어있었다. 수신인이 내 이름이 아니니 오배송이겠지..? 찜찜한건 어쩔 수 없다. 그리고 마법처럼 배터리가 방전된 도어락😐 여튼 이래 저래 정신없어서 오늘은 엄청 늦잠잤다. 그래서 꾸역꾸역한 공부는 - open ai gym이 linux 전용인가..?(window에서도 안돌고, colab에서도 예제 코드가 안돌아서) - 아 그러면 docker desktop으로 linux를 설치하자 - (삽질) - 아하 그냥 wsl로 하면 되는구나 - wsl에 ubuntu 설치 - 어라 open ai gym 윈도우에서 되는건가?..

RL MP(Marcov Process)부터 A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)까지, tensorflow.js 시뮬레이션을 통해 쉽게 설명한 포스트 https://greentec.github.io/reinforcement-learning-first/ openAI Gym(cart pole 예제) http://www.secmem.org/blog/2019/03/09/OpenAI-Gym-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0/ openAI gym(cart pole 예제, colab기준) https://www.anyscale.com/blog/an-introduction-to-reinforcement-learning-with-openai-gym-rlli..

nginx-proxy docker에서는 하위 url을 판단해서 분기하는게 불가능 할 듯하다. sub-domain으로 분리해야할 듯 하다 nginx-proxy docker 내부의 /etc/nginx/conf.d/default.conf 파일 다음과 같이 변경했다접속이 된다변경된 /etc/nginx/conf.d/default.confdapadastock.com/api 이런식으로 VIRTUAL_HOST를 설정했지만, host자체를 dapadastock.com/api로 보더라. (url로 api가 들어온 것이 아니라) 따라서 동작하지 않았다. 여기 이 부분의 왼쪽 volume이 뭘 의미하는지 모르겠다. 임의로 알아서 넣으라는 건지, 실제로 저런 공간이 존재하는 건지... 최초에는 이렇게 폴더를 다 만들어서 이어줬..

DRF는 django에서 restful api를 사용하기 편하게 만들어진 framework이다 DRF 추가 https://velog.io/@yoonkangho/django-rest-framework-시작하기-1#django-app-만들기 (윈도우에서)연결 완료 nginx를 통과한 drf 페이지. css가 불러지지 않는다..! static 파일들을 새로 요청하는 모습을 볼 수 있다. nginx와 django에서 설정을 해줘야 할 듯 하다. https://nachwon.github.io/django-deploy-4-static/ mange.py 의 collectstatic 기능을 통해 static 파일을 .static_root에 모은후 → nginx의 static 파일 전달 기능을 이용해서 /static/ ..

docker compose를 이용해서 한 번에 서버 구축하기 (1) Nuxt.js(※주의! 본 게시글은 필자의 삽질과정이 모두 기록되어 있습니다. 본 시리즈의 앞 부분은 눈으로 흐름만 읽으시고, 코드는 후반 게시글을 참고하시기 바랍니다.) Django 참고하고있는 포스트: https://testdriven.io/blog/dockerizing-django-with-postgres-gunicorn-and-nginx/#nginx 생각 어차피 django도 requirement.txt로 설치한다 nuxt가 package.json으로 설치되는 것과 동일 그러면 어제 node 이미지 위에 설치한 것과 같이, python 이미지위에 requirement.txt만 실행시키면 되지 않을까? docker-compose 내..

docker는 linux의 컨테이너를 만들고 사용할 수 있도록 하는 컨테이너화 기술이다. 각각의 컨테이너는 기본 환경위에 개별 환경을 구축할 수 있다(이해가 힘들다면 가상머신을 생각해도 큰 무리는 없다. 하지만 두 개는 분명히 다르다! https://www.redhat.com/ko/topics/containers/whats-a-linux-container). 따라서 docker를 이용해서 환경을 구축한다면, 사용 환경에 상관없이 늘 동일한 기능을 하는 서비스를 기동할 수 있다. 이러한 장점을 이용해서 최종적으로. [git clone]과 [docker-compose up] 2가지 명령어만으로 https 인증까지 완료되는 Nginx-[Nuxtjs, Django-PostgreSQL] docker를 만들어보자...