전체 글50 [노마드코더] while 및 if문 사용한 게임 만들기 조건문을 사용해서 숫자를 맞추는 게임을 해보겠습니다! 먼저 랜덤으로 숫자를 받아야 하니 python에서 지원하는 라이브러리를 import 해줍니다. from random import randint 시작하면 환영인사도 남겨줍니다. print("Welcome casino") pc는 1-100 사이에 값을 랜덤으로 선택합니다. pc_choice = randint(1, 100) 이제 게임을 시작하죠! playing = True #playing이 True인 동안 while문이 반복됩니다. while playing: #유저는 1-100 사이에 숫자를 선택합니다. user_choice = int(input("Choose number(1-100):")) #pc보다 숫자가 높다면 Lower 숫자가 낮다면 higher 맞.. 2023. 10. 3. [노마드코더] Python 기초 함수 만들기 안녕하세요! 들어보니 자바와 문법만 조금 다르지 거의 비슷하더라고요 자바땐 기록을 안했으니,, 복습하면서 적어보기! 일단 파이썬은 공백(들여쓰기)에 민감해서 잘 봐주어야 합니다. 예를 들어 아래와 같이 쓰면 def test(): print("Hello World!") test() 2번째 줄에 빨간줄이 그어지는 걸 볼 수 있습니다. def test(): print("Hello World!") test() 이렇게 들여쓰기가 있어야 print가 test 함수에 속해있는 것을 인식한다고 하더라고요 다른 언어들은 보통 함수 뒤에 {}(중괄호)를 통해서 속해있는 것을 인식했는데 공백에 주의를 해야겠습니다. 실제로 오류가 나서 열심히 찾아봤는데 공백인 경우가 많이 있다고 하더라고요 여기까지 하고 간단한 주스 만들기 .. 2023. 10. 3. Mac에서 Pytorch 설정하기 (GPU 사용하기) 그저 간단한 Mac에서 Pytorch 설정 pip install torch pip install torchvision 이 두개를 설치해주면 된다. 문제가 되었던 것은 Gpu를 사용할 때 였는데 Nvidia에서 GPU 사용에 필요한 MacOS 버전 CUDA를 지원을 안해주는 것이었다,,; 예제 실습하다가 왜 자꾸 "AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled "에러가 나서 CUDA 설치법 열심히 찾다가 Mac은 다르게 해야한다는 것을 알았다. 먼저 Mac에서 mps(Mac에서의 gpu? 인듯?) 사용할 수 있는지 보자 import torch print (f"PyTorch version:{torch.__version__}") print(f"MPS를 지원하도록.. 2023. 10. 2. Mac에서 Python 가상환경 설정하기(VScode실행) 맥북에서 가상환경을 만드는 법을 알아보겠다! 자꾸 까먹고 검색해서 찾아서 직접 올려놔야지 안되겠다. 먼저 폴더를 만들자 터미널을 켜서 ls를 입력해 어디에 만들지 찾아보자 나는 보통 Documents에 만들기 때문에 Documents로 이동하자 cd Documents Documents로 이동한 것을 볼 수 있다. 이제 이 안에 폴더를 만들어 줄건데 간단하게 test1이라고 만들어주자.(test는 이미 쓰고 있다,, 내가) mkdir test1 ls를 해서 보면 test1이 생성된 것을 볼 수 있다. 이제 test1 폴더로 이동해보자 cd test1 test1으로 이동했다면 이제 가상환경을 만들 폴더를 생성해준다. python3 -m venv [생성할 가상환경 이름] 저는 test_venv로 만들겠습니다... 2023. 10. 2. 모델 분류 성능 평가 지표(Classification Metric) Classification Metric의 종류에 대해 알아보자. 먼저 사용되는 값들부터 정리해 보았다.(내가 알아보기 쉽게) Actual(실제 결과) Positive Negative Predict(모델이 예측한 결과) Positive True Positive(TP) False Positive(FP) Negative False Negative(FN) True Negative(TN) TP: 실제 결과 - Positive, 모델 예측 결과 - Positive (정답인걸 정답이라고 맞췄다!) FP: 실제 결과 - Negative, 모델 예측 결과 - Positive (오답인걸 정답이라고 해버렸다,,) FN: 실제 결과 - Positive, 모델 예측 결과 - Negative (정답인데 오답이라고 해버렸다,,) .. 2023. 10. 2. MediaPipe 각도를 이용한 자세 유추해보기 안녕하세요! 이번에는 각도를 설정해서 자세를 유추해 보겠습니다! 먼저 필요한 라이브러리를 import 해줍니다. #먼저 MediaPipe 및 OpenCV를 포함하여 필요한 라이브러리를 가져옵니다. import cv2 import mediapipe as mp #이미지를 표시하기 위해 사용 import matplotlib.pyplot as plt #수학 함수를 사용하기 위한 기본 Python 모듈 import math 그리고 필요한 변수들을 설정합니다. #신체 랜드마크 감지를 위해 MediaPipe 포즈 모델을 초기화합니다. mp_pose = mp.solutions.pose pose = mp_pose.Pose() #mp_drawing 변수를 초기화하고 이를 mp.solutions.raw_utils 클래스와 .. 2023. 10. 2. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 9 다음
