회고 - 처음으로 해보는 팀 프로젝트에서 확실히 개인으로 했을 때 보다 좀 더 좋은 성과가 나왔음 - 개인적으로 추가해보고 싶은 내용이 플레이리스트 저장 기능과 전에 추천받은 내용 저장과 불러내기 기능 - 웹서버와 모델 서버를 분리하는 것이 로딩을 줄일 수 있다는 피드백을 받고 추후 업데이트 예정 - AWS 내부에서 DB를 따로 저장해야되는 부분을 마지막 날에 깨달아서 DB데이터를 옮기는 데 시간을 너무 많이 씀 - AWS를 통해 웹을 배포 했다는 것에 정말 좋은 경험을 했음 - 좀 더 고도의 모델을 사용해서 완성에 가까운 프로젝트를 완성 해보고 싶음

AWS Flask 연동 ▶ EC2 서비스 들어가서 인스턴스 만들기 Ubuntu Server 프리티어 사용 키페어 생성 프리티어는 30GB까지 스토리지 지원 보안 그룹 인바운드 규칙 생성 ▶ EC2 연결 방금 만든 키페어를 이용해서 EC2에 접속 터미널에 ssh~~~ 를 복사 붙여놓기 입력 ▶SSH 접속 시 UNPROTECTED PRIVATE KEY FILE 오류 해결 chmod 600 "키이름".pem AWS Flask MySQL연동 ▶ 라이브러리 설치 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install python3-pip sudo apt-get install mysql-server ▶ MySQL 접속 sudo mysql -u root..

코드 - 코사인 유사도로 상황과 노래가사가 가장 비슷한 노래 추천 def cosine(name, music, sentences): music = music.append({'artist_name':name, "song_name":name, "lyrics" : sentences}, ignore_index=True) tfidf = TfidfVectorizer(analyzer='char', ngram_range=(1,3), smooth_idf=True, sublinear_tf=True) tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(music["lyrics"] ) cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix, tfidf_matrix) title_to_index ..

코드 - 감정분석 모델 Flask에 연결 # Tfidf를 활용한 padding 작업 def Tfidf_padding(sentence): def clean_text(d): pattern = r'[^가-힣0-9\s]' text = re.sub(pattern, '', d) text = re.sub("\n", ' ', text) text = re.sub(" +", " ", text) return text documents = [clean_text(sentence)] def tokenizer (sentences): kkma = Kkma() error_list = [] #불용어처리 current_path = os.getcwd() f = open(current_path + "/stop_words.txt", 'r', ..

코드 - Flask에 MySQL 연결 from flask import Flask, render_template, request, session, redirect, url_for import pandas as pd from datetime import timedelta from flaskext.mysql import MySQL import keras from pyparsing import col from Model import Tfidf_padding, model_prediect, cosine mysql = MySQL() app = Flask(__name__) app.config['MYSQL_DATABASE_USER'] = '유저' app.config['MYSQL_DATABASE_PASSWORD'] = '..

코드 - 로그아웃화면 추가 INFO : 오늘 당신의 하루는 어떠셨나요 ? {% if not session['userid'] %} 등록하기 로그인 {% else %} 로그아웃 어떤 하루를 보내셨나요? 1000자 이내 작성 보내기 {% endif %} 제작 : 주재환 강경록 정유정 본 홈페이지는 저작권이 없습니다 - 로그인 화면 추가 INFO 처음으로 본 홈페이지는 저작권이 없습니다 참고 등록, 로그인, 로그아웃 Flask강좌6 - 등록/로그인/로그아웃 지금까지 DB 검색 기능에 대해 만들었으나, 사용자 등록, 로그인, 로그아웃 처리를 위해 대대적인 수정이 있겠습니다. 1. users 테이블 구성 우선 시작은 Database 구성부터 하도록 하겠습니다. 지난 m streamls.tistory.com