개발잡부

https://github.com/900gle/k8s-project GitHub - 900gle/k8s-projectContribute to 900gle/k8s-project development by creating an account on GitHub.github.com 솔찍히 충격이다..ai .. 5AMSUNG 만드는데 2시간이 안걸림..회원가입, 로그인, 4개의 게임까지.. 와씨.. 이러니 내가 집에서 놀게되는거지.. 기술블로그지만.. 자연어로 만들었으니.. 이걸 뭐라 해야하나.. 단점은 복잡한 로직을 구현해 냈을때의 성취감.. 이런건 이제 물건너 같고.. 장점은.. 캄보디아 잡혀가도 매맞지 않을 것 같다 아니지 어쩌면 납치도 안당할 수도 결과물

이제.. 인간은.. 아니 개발자는 .. 필요가 없는것인가..있는 프로젝트 재사용이긴하지만.. 30분도 안걸리네.. 만들긴 했으나.. 내가 만든거 같지도 않은.. https://github.com/900gle/k8s-project GitHub - 900gle/k8s-projectContribute to 900gle/k8s-project development by creating an account on GitHub.github.com

이제 노래를 만들어보자 라고 했으나 MusinGen 모델은 노래만들기에 적합하지 않다고 하니.. 이건 나중에 백색소음이나 셀 1 — 설치!pip install -q transformers accelerate scipy soundfile 셀 2 — 모델 로드import torchfrom transformers import AutoProcessor, MusicgenForConditionalGenerationmodel_id = "facebook/musicgen-small"processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)model = MusicgenForConditionalGeneration.from_pretrained( model_id, torch_dty..

suno ai 로 쉽게 영상을 만들 수 있지만 돈이든다.. 난.. 그지가 됐으니.. 무료로 만드는 방법을 생각해 보자 허깅페이스에서 text to movie 관련 모델을 찾아서 만들려고 했으나.. 코랩 리소스 부족으로 모델 다운조차 되지 않는다..그렇다고 그지가 GPU 살순 없으니.. 일단 테스트 영상만들기 셀 1 — 라이브러리 설치!pip uninstall -y gradio gradio_client diffusers transformers accelerate huggingface_hub!pip install -q \ diffusers==0.35.1 \ transformers==4.56.2 \ accelerate==1.10.1 \ huggingface_hub==0.34.4 \ imageio ..

일단 설치#설치brew install kubectl helm k3d# 확인docker versionkubectl version --clientk3d versionhelm version확인해보면 설치는 잘 된거 같음 클러스터 뭐뭐 있나.. 보면k3d cluster list 클러스터 생성 #클러스터 생성 k3d cluster create 900gle \ --agents 2 \ --port "80:80@loadbalancer" \ --port "443:443@loadbalancer" #확인kubectl get nodeskubectl get pods -A namespace 생성kubectl create namespace app#확인kubectl get nsku nginx 앱 배포kubectl ..

Neo4j 개인 프로젝트의 배치 였나.. 가물 가물 toml 파일을 쓰긴했지만 정확하게 다시 이해하고 넘어가려고 함. [build-system]requires = ["setuptools>=61", "wheel"]build-backend = "setuptools.build_meta"[project]name = "search-graph"version = "0.1.0"description = "Elasticsearch 검색 로그를 Neo4j 그래프로 적재하는 유틸리티"requires-python = ">=3.10"dependencies = [ "elasticsearch>=7,=5,=6", "python-dotenv>=1",][project.scripts]search-graph = "search_..

그래프 기본 구조Node (정점) → 객체, 엔티티예: (:User), (:Keyword), (:Item)Relationship (간선) → 관계, 방향 있음예: (:Keyword)-[:NEXT]->(:Keyword)Property (속성)예: (:Keyword { name:'치킨', count:10 }) 테스트 CREATE (k1:Keyword {name: "치킨"})- [:NEXT]->(k2:Keyword {name: "닭고기"})- [:NEXT]->(k3:Keyword {name: "조리식품"})- [:NEXT]->(k4:Keyword {name: "튀김"})- [:NEXT]->(k5:Keyword {name: "냉동식품"}); 데이터 조회MATCH (n..

노드 / 관계 패턴 매칭키워드의미MATCH그래프에서 패턴을 검색할 때 사용 (SELECT에 해당)OPTIONAL MATCH해당 패턴이 없어도 null 로 반환 (SQL의 LEFT JOIN 느낌)MERGE패턴이 없으면 생성하고, 있으면 매칭 (SQL의 UPSERT 느낌)CREATE무조건 새 노드/관계를 생성DELETE노드/관계 삭제DETACH DELETE관계가 있어도 강제 삭제 (ON DELETE CASCADE와 비슷) 조건 / 필터링키워드의미WHERE패턴 뒤에서 조건 필터링AND / OR / NOT논리 조건INSQL의 IN과 동일STARTS WITH / ENDS WITH / CONTAINS문자열 검색=~정규표현식 매칭 반환 / 정렬 / 페이징키워드의미RETURN결과 반환DISTINCT중복 제거ORDE..

한국어 전체 9품사한국어 품사는 크게 체언 / 용언 / 수식언 / 독립언 / 관계언으로 나뉘며,총 9품사가 있다. 1. 체언(體言) — 이름 역할문장에서 주어·목적어·보어가 될 수 있고 조사를 붙일 수 있음.품사설명예명사사람·사물·장소·추상 개념 이름사람, 고양이, 사랑, 서울대명사명사를 대신하여 가리킴나, 너, 이것, 아무수사수량·순서를 나타냄하나, 둘, 첫째, 제32. 용언(用言) — 서술 역할**활용(변형)**이 가능한 말. 문장의 서술어가 됨.품사설명예동사동작·행동가다, 먹다, 만들다형용사성질·상태예쁘다, 차갑다, 조용하다3. 수식언(修飾言) — 꾸며주는 역할다른 말을 꾸며주는 말.품사설명예관형사명사를 꾸밈새, 헌, 저, 몇부사용언·문장·부사·관형사를 꾸밈매우, 빨리, 곧, 참4. 관계언(關係言)..

local 테스트용 설치 사전작업- docker 설치 docker-compose.yml version: "3.8"services: neo4j: image: neo4j:5.12 container_name: neo4j ports: - "7474:7474" # Web UI - "7687:7687" # Bolt environment: NEO4J_AUTH: "neo4j/2Engussla" # ID/PW : neo4j / test1234 (원하면 바꿔) volumes: - neo4j_data:/data - neo4j_logs:/logs restart: unless-stoppedvolumes: neo4j_data: neo4..