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SQLAchemy - Column expression, FROM clause, or other columns clause element expected, 오류 해결 SQLAchemy가 2.x로 업그레이드 되면서 과거 버전에서 사용하던 문법들을 간결화 한다는 목적으로 다수 지원하는게 없어져서 1.x 개발을 진행한 개발자들을 힘들게 한다.따라서 개발자는 SQLAchemy 1.x버전을 계속 사용하거나, 문제가 있는 부분을 패치해서 해결해야 한다.그중 오늘은  Column expression, FROM clause, or other columns clause element expected 으로 Metadata로 테이블 정보를 사용할 때 select 와 where를 함께 사용할 때 2.x에서 제거된 문법을 알아보고자 한다.1.x 버전에서 사용되던 문법 방식이다.select([table.c.x, table.c.y]).where(table.c.x == 1).frist()이중에 .. 2024. 6. 10.
원신 - 에밀리 육성 성유물 파티 추천 조합 폰타인 출신의 풀 원소 캐릭터의 등장이다. 나히다 만큼은 아니지만, 적을 자동으로 공격하는 등방울 상자를 창조?소환하여 적에게 피해를 주면서 풀 원소 피해를 입혀서 풀 원소 반응을 일으키는 캐릭터로, 풀 원소 반응중 연소 반응에 특화된 캐릭터이다. 기존에 토마를 이용해서 연소를 구성하거나 했던 부분들을 시원하게 해소해 줄 것 같다.나타를 준비하는 시점의 4.x 버전의 마지막 신규 캐릭터가 될 것 같은 캐릭터로써, 기존에 연소 반응이 실제 사용되지 않는 시점에 연소에 큰 변화를 줄 수 있을지 기대되는 캐릭터라고 할 수 있다. 일반 공격 - 그림자 사냥 창술·개량일반 공격 창으로 최대 4번 공격한다. 강공격 일정 스태미나를 소모해 올려베기 공격을 한다. 낙하 공격 공중에서 땅을 내려찍어 경로상의 적을 공격하.. 2024. 6. 9.
원신 5.0 나타 지역 지형 및 캐릭터 유출 정보 정리 마지막 업데이트 240608이제 곧 5.0 버전이 업데이트 될 예정으로 나타지역이 나타나는 만큼, 신규 지역인 나타(Natlan)는 어떤 곳인지, 그리고 어떤 캐릭터들이 나타나는징 정리해본다. 지역지역 정보는 현재까지 자세한 정보는 없는 상태이지만, 수메르의 적색사막 아래로 대부 구성되고 있다.크게 3개의 지역으로 그랜드캐니언 과 같은 고원지대로 구성되고, 아무래도 불의 신이 살고 있기 때문에 용암 지대와 드래곤?이 주요한 스토리를 이끌어 갈 것으로 예상된다.  새로 추가된 3개의 지역은 다음과 같은 특징을 가진것으로 판단된다.1.1 성난형(星蘭形)?아직 중국 명칭이기 때문에, 정확한 한국 명칭은 알 수 없는 상태이다.뜻은 별 모양의 풀이라는 지역이름이다.이 지역은  나타의 출발점으로 위치 리월 아래에 .. 2024. 6. 8.
머신러닝 - K-최근접 이웃 회귀(KNN Regression) 알고리즘 특징과 코드 k-최근접 이웃 회귀(KNN Regression)은 새로운 데이터의 출력 값을 예측하기 위해 훈련 데이터의 출력 값과 가장 가까운 k개의 데이터를 사용합니다. k는 사용자 설정 매개변수이며, 값이 작을수록 더 많은 데이터를 고려하게 되고, 값이 클수록 더 적은 데이터를 고려하게 됩니다.k-최근접 이웃 회귀 알고리즘은 훈련 데이터에서 새로운 데이터와 가장 가까운 k개의 데이터를 찾아서, 해당 k개의 데이터의 출력 값을 평균하여 새로운 데이터의 출력 값을 예측하는 방식이다.k는 예측에 사용된 최근접 이웃 갯수로 만약 3개으로 하였다면, 3개의 최근접 이웃의 데이터를 통해 값을 예측한다. y(x) = \frac{\sum_{i=1}^k y_i^k}{k}- y(x)는 새로운 데이터 x의 출력 값을 예측한 값- y.. 2024. 6. 8.
머신러닝 - 결정계수와 과대/과소적합 결정계수(R)머신러닝에서 결정계수는 대표적인 회귀 문제의 성능 측정 으로 사용된다.결정계수를 사용하는 이유는,  회귀의 테스트를 진행할 때 정확 한 숫자를 맞추기는 어렵기 때문에, 예측값과 목표값의 평균을 통해 예측값이 목표값에 얼마나 가까운지를 확인하여 평가하게 된다. 공식은 복잡해 보이지만, 예측값과 실제 값의 차이를 1과 0 사이의 값으로 표현한 것이라고 이해하면 좋을 듯 하다.1에 가까울 수록 좋고, 0에 가까울 수록 성능이 나쁜 모델이라고 할 수 있다.과대/과소적합과대적합과 과소적합은, 훈련 세트와 테스트 세트간 문제점을 얘기할 때 많이 사용되는 용어이다.과대적합은 학습 데이터가 복잡해지면 발생할 수 있는데, 이유는 학습 데이터의 모든 세부 사항을 학습하게 되는데, 이렇게 되면 학습 데이터의 노.. 2024. 6. 8.
머신러닝 - 선형 회귀(Linear regression) 알고리즘 특징과 코드 선형 회귀와 다항 회귀는 머신러닝에서 K-최근접 이웃점 회귀과 함께 기본적으로 배우게 되는 머신러닝 모델이자, 성능이 좋은 모델이라고 할 수 있다. 특히  K-최근접 이웃점 회귀과 다르게 미래를 예측할 수 기능을 가지고 있다. K-최근접 이웃점 회귀 는 미래의 데이터를 예측하는데에는 사용하기 어렵다. 이유는 학습 데이터의 평균으로 예측을 하기 때문에, 만약 측정되지 않은 값이 들어온다면, 예측이 되지 힘들어진다.이 부분에 선형 회귀를 이용해서 해결할 수 있는데, 이유는 학습 데이터를 통해 유의미한 연결 선을 생성하여 해당 선을 통해 측정되지 않은 값도 예측이 가능하게 된다.아래 그림과 같이 파란 점의 학습 데이터가 있다고 하자. 여기에 가장 중심이 되는 선을 하나 긋고, 이를 통해서 학습하지 않은 영역에.. 2024. 6. 8.
머신러닝/딥러닝 - 무료 ChatGPT/Local LLM 웹 인터페이스 Top 7 OpenAI의 ChatGPT/LLM과 같은 서비스를 개발/학습할 때 Gradio를 이용해서 간단히 만들 수 도 있지만, 이보다 OpenAI와 같은 웹 인터페이스를 제공하는 멋진 템플릿을 활용 할 수 있어서 여기에 5가지 현재 잘나가는 무료 ChatGPT/Local LLM 웹 인터페이스 를 소개해 보고자 한다.0. Gradio text-generation-webuiDownload https://github.com/oobabooga/text-generation-webuiPython을 이용해서 가장 쉽게 만들수 있는 Gradio에 웹 인터페이스를 보다 풍성하게 만들어주는 기능을 한다. 1.ngxson alpaca.cpp-webuiDownload https://github.com/ngxson/alpaca.cpp.. 2024. 6. 8.
LLM/ChatGPT - 나만의 모델 Chatbot-UI에 넣기 위한 구조 이해 OpenSource로 잘 만들어진 mckaywrigley/chatbot-ui: AI chat for every model. (github.com)님 의 chatbot-ui에 나만의 모델을 넣고자 한다면 어떻게 해야할지 요약해보았다. 본 구조는 각 개발자에 따라서 달라질 수 있고, 현재 버전(231009) 이후에 다르게 변경될 수 있다는 점을 이해기 바라며 참고용도로 보시면 좋을 듯 하다.1. 모델 정의types/openai.ts여기에 정의한 모델이 추후 모델 선택에 정리되어 보여지게 된다. 2. 모델 확인pages/api/models.tschatbot-ui는 기본적으로 openai에 사용 가능한 모델이 무엇인지를 확인한 후에 해당 정보로 models 리스트를 만들도록 되어 있다. 처음 실행하면 아무것도 .. 2024. 6. 8.
RNN - Python numpy 기초 코드 실습 딥러닝을 공부한다면, 시작은 RNN부터 하는것이 전체적인 흐름을 이해하는데 큰 도움이 된다.여기에서는 RNN을 파이썬 코드로 작성하는 방식으로 이해해보도록 하겠다.RNN은 Recurrent Neural Network의 약자로, 시퀀스 데이터를 처리하는 데 유용한 인공 신경망의 한 종류이다.RNN은 자연어 처리, 음성 인식, 이미지 캡셔닝 등 다양한 분야에 적용될 수 있으며, RNN은 시간 단계의 입력으로 사용하여, 이전 시간 단계의 출력을 현재 시간적인 의존성을 모델링할 수 있다.RNN을 파이썬으로 구현하는 방법은 여러 가지가 있고, 가장 간단한 방법은 numpy 라이브러리를 사용하는 것이다.numpy는 다차원 배열과 행렬 연산을 지원하는 파이썬 패키지로, numpy를 사용하면 RNN의 순전파와 역전파를.. 2024. 6. 8.
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