[Python] 문자열 내 문자 및 인덱스 찾기 (count(), find(), index())에 대해 학습 후 정리한 포스팅 입니다. 이번 포스팅에서는 [Python] 문자열 내 문자 및 인덱스 찾기 (count(), find(), index())에 대해 학습합니다. Python에서 문자열 내 특정 문자나 부분 문자열의 인덱스를 찾기 위한 주요 메서드는 count, find, index입니다. 각 메서드의 특징과 사용법에 대해 설명하겠습니다. 1. count() 문자열 내에서 특정 문자나 부분 문자열이 몇 번 나타나는지 세어줍니다. 찾는 문자나 부분 문자열이 없으면 0을 반환합니다. s = "hello world" print(s.count("l")) # 출력: 3 2. find() 문자열 내에서 특정 ..

[Python] 문서 자동화 (docx-template)에 대해 학습 후 정리한 포스팅 입니다. 이번 포스팅에서는 [Python] 문서 자동화 (docx-template)에 대해 학습합니다. I) docx-template 이란? docx-template는 Python에서 사용할 수 있는 라이브러리로, Word 문서의 템플릿을 쉽게 채울 수 있게 해줍니다. 즉, 문서 자동화를 위한 라이브러리입니다. 아래 링크에서 자세한 document를 확인할 수 있습니다. Welcome to python-docx-template’s documentation! — python-docx-template 0.9.x documentation RichText When you use {{ }} tag in your template..

[Numpy] squeeze & unsqueeze - 배열의 모양 변경에 대해 학습 후 정리한 포스팅 입니다. 이번 포스팅에서는 [Numpy] squeeze & unsqueeze - 배열의 모양 변경에 대해 학습합니다. I) squeeze & unsqueeze 란? numpy에서 사용되는 squeeze 와 unsqueeze는 배열의 차원을 조절하거나 모양을 변경할 때 유용합니다. II) AI에서 squeeze & unsqueeze 학습 데이터가 (batch_size, sequence_length) 형태로 되어 있는데, 모델이 이를 처리하려면 3D 텐서 형태인 (batch_size, sequence_length, input_dim)로 변환해야 할 수 있습니다. 이런 상황에서 unsqueeze를 사용하여 필..

[Python] 리스트 컴프리헨션(List Comprehension)에 대해 학습 후 정리한 포스팅 입니다. 이번 포스팅에서는 [Python] 리스트 컴프리헨션(List Comprehension)에 대해 학습합니다. I) 리스트 컴프리헨션(List Comprehension) 이란? 리스트 컴프리헨션(List Comprehension)은 파이썬에서 리스트를 생성하는 간결한 방법 중 하나입니다. 리스트 컴프리헨션은 기존의 for 루프와 append() 메서드를 사용하여 리스트를 생성하는 방식보다 더 간결하고 가독성이 좋은 코드를 작성할 수 있게 해줍니다. 리스트 컴프리헨션이 있음에 너무 감사합니다. 리스트 컴프리헨션을 사용해 리스트 생성을 1줄 코드로 작성할 수 있습니다. II) 리스트 컴프리헨션의 기본 구..

screen- Linux 터미널 다중화 도구에 대해 학습 후 정리한 포스팅 입니다. 이번 포스팅에서는 [screen] Linux 터미널 다중화 도구에 대해 학습합니다. I) screen이란? Linux의 "screen"은 터미널 멀티플렉서(Multiplexer)로, 여러 개의 가상 터미널 세션을 생성하고 관리할 수 있도록 도와주는 도구입니다. screen을 사용하면 하나의 터미널 창 내에서 여러 개의 작업을 동시에 실행하거나, 장기 실행 작업을 백그라운드에서 실행할 수 있습니다. II) AI모델 구동 시 screen을 사용하는 이유 1. 백그라운드 실행: AI 학습은 종종 오랜 시간이 걸리는 작업이며, 그 동안에 터미널 세션이 끊어질 수 있습니다. screen을 사용하면 세션을 백그라운드로 detach하..

tqdm 진행 상황 표시 모듈에 대해 학습 후 정리한 포스팅 입니다. 이번 포스팅에서는 tqdm 진행 상황 표시 모듈에 대해 학습합니다. I) tqdm이란? tqdm은 진행 상황 표시 모듈입니다. 데이터 작업을 할 때 현재 상태, 진행률, 소요 시간을 확인할 수 있습니다. 시각적으로 진행 상황을 확인할 수 있기 때문에 데이터 전처리, 학습 시에 많이 사용됩니다. 주로 반복문을 사용하여 여러 작업을 수행할 때, 각 단계의 진행 상황을 프로그레스 바 형태로 표시하는 데 사용됩니다. tqdm모듈의 일반적인 인자들은 다음과 같습니다. iterable : 진행 상황을 표시할 대상 반복 가능한(iterable) 객체입니다. desc : 진행 상황 표시줄의 제목을 설정합니다. 기본값은 None입니다. total : ..