잡식냥이😼

블로그를 활용해서 정보를 정리하다보면 복사 붙여넣기 기능을 활용하게 되는 경우가 많다.그러나 가끔은 블로그 자체적으로 마우스 드래그 및 복사 기능이 막혀 있어서 텍스트와 이미지를 복사하지 못하는 경우를 마주하게 된다. 이럴 때 F12(개발자 도구) → 콘솔(Console) 을 이용하면 간단하게 복사 제한을 해제할 수 있다! 복사 제한 해제 방법크롬 브라우저에서 해당 티스토리 블로그 접속키보드에서 F12 키 누르기 (또는 마우스 우클릭 → 검사)상단 탭에서 Console 클릭아래 코드 전체를 복사하여 붙여넣고 Enterdocument.onselectstart = null;document.oncontextmenu = null;document.oncopy = null;document.onmousedown = ..

Visual Studio Code를 주요 IDE로 현재는 사용하고 있다. 그런데 자주 활용하고는 있지만 단축키를 몰라 매번 수기로 클릭해서 들어가는 것이 불편하다고 느껴서 Visual Studio Code의 단축키 모음을 정리해보았다.추후 사용하면서 더 자주 활용하는 단축키나 알게 된 것들도 업로드할 계획에 있다.코드 탐색파일로 이동: Ctrl+P (Windows/Linux), ⌘+P (Mac)모든 명령어 표시: Ctrl+Shift+P (Windows/Linux), ⌘+Shift+P (Mac)라인으로 이동: Ctrl+G (Windows/Linux), ⌘+G (Mac)심볼로 이동: Ctrl+Shift+O (Windows/Linux), ⌘+Shift+O (Mac)코드 펼치기/접기현재 블록 토글: Ctrl+S..

👾 정규표현식이란?정규 표현식은 문자열에서 특정 패턴을 찾거나 매칭, 대체하는 데 사용되는 특수한 문자열이다. Python에서는 re 모듈을 통해 정규 표현식 기능이 제공된다. import re # 정규 표현식 모듈 가져오기# 정규 표현식 패턴 리스트 정의patterns = [ r'pattern1', r'pattern2', r'pattern3']👾 Python 정규 표현식 패턴 리스트의 용도Python에서 정규 표현식(Regular Expression) 패턴 리스트는 문자열 패턴을 검색하고 조작할 수 있게 하는 도구이다. 보통 데이터를 전처리할 때 정규 표현식 규칙들을 넣어서 제목을 바꾸거나, 필요없는 문구들을 없애거나 추가하는데 활용한다. 품질이 좋은 데이터가 있어야 이후의 작업이..

MCP (Model-Context-Protocol) 란?MCP는 **Model(모델) - Context(컨텍스트) - Protocol(프로토콜)**의 약자로, AI 모델이 다양한 서비스와 쉽게 연결되고 상호작용할 수 있게 해주는 프레임워크다. 쉽게 비유하자면, 개발자들이 API를 활용해 다양한 서비스를 연결하여 사용하는 것처럼, AI 모델도 외부 서비스와 쉽게 연결하고 활용할 수 있게 해주는 '다리' 역할을 한다고 볼 수 있다.MCP의 구성 요소 4가지🏠 Host (호스트)호스트는 AI 모델의 능력을 실제로 활용하는 서비스로, 사용자가 직접 상호작용하는 인터페이스를 제공하는 부분이다. ✅ 대표적인 호스트 서비스들은 다음과 같다. 클로드(Claude) - 인간과 자연스러운 대화가 가능한 AI 비서커서(C..

.env 파일이란?.env는 환경 변수(environment variables)를 저장하는 파일로, API 키, 데이터베이스 정보, 설정 값을 보관할 때 사용된다.보안상 중요한 정보를 담아 놓고 github에 업로드 하기 전에, .gitignore에 추가하면 개인정보가 공유되는 것을 막을 수 있다.  개인정보 보호 뿐만 아니라 개발 환경마다 다른 설정 값으로 설정하여 보호할 수 있으며, .env 파일을 변경하는 것만으로 쉽게 환경 설정 변경 가능해서 따로 .env 파일을 만드는 것이 좋다고 한다. .env 파일 생성방법 1. 우선 맥과 Linux OS의 명령어이다. nano .env  이 명령어는 현재 디렉토리에 있는 .env 파일을 nano 에디터로 여는 것을 의미한다. 여기에 OPENAI_API_KE..

윈도우 환경에서 DOC을 DOCX로 바꾸는 코드 import osimport win32com.clientdef convert_doc_to_docx(input_folder, output_folder):    # 출력 폴더가 없으면 생성    os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)    word = win32com.client.Dispatch("Word.Application")    word.Visible = False    for root, dirs, files in os.walk(input_folder):        for file in files:            if file.endswith(".doc") and not file.endswith(".docx")..

발이 바닥에 닿지 않고 둥둥 떠다니고 있다고 느끼는 나날들이다. 다시 바닥에 발을 붙이고 어디로든 나아가고 싶다는 생각이 들어, 삶의 주요 영역들을 돌아보고 앞으로를 계획하고자 한다. 2025년이 얼마 지나지 않았기에 오늘부터 신년계획인 것으로 하겠다! 방향성을 정한다면 오늘의 계획이 지켜지지 않더라도 방향성은 남는 것이라고 생각한다. 따라서 당장의 하루와 일주일을 계획하기 보다는 (무도 생활계획표 같은 ㅋㅋ) 나름의 이론들을 참고하며 앞으로의 삶의 방향성을 정하고자 한다.  그래서 이번 포스팅에서는 다음과 같은 내용을 다루었다! (1) 삶의 영역들을 웰니스 이론을 참고하여 세분화하기 (2) 만다라트 기법을 활용하여 각 삶의 영역들 별로 추가 목표들을 브레인스토밍하기 (3) 만다라트를 노션(Notion)..

저번에는 회귀란 무엇인지 공부하고, 머신러닝 지도학습 모델 중 KNN 회귀 알고리즘에 대해서 정리를 해보았다. 이번에는 회귀 알고리즘에 대해서 더 알아보려고 한다. 그 중 가장 간단한 선형 회귀 알고리즘에 대해서 공부를 해보았다. [인공지능 알아가기] 머신러닝 알고리즘 KNN 회귀 - 회귀의 정의와 역사, SciKitLearn으로 KNN 회귀하저번에는 머신러닝 모델을 구현하는 기초적인 흐름에 대해서 공부를 하면서, 특히 머신러닝 알고리즘 중 가장 간단하고 쉬운 KNN 분류 알고리즘을 중심으로 정리를 해보았다. 이번에는 KNN 회귀nyangwisdom.tistory.com선형회귀 Linear Regression선형 회귀란 간단하고 성능이 괜찮아서 처음으로 배우는 머신러닝 알고리즘 중 하나라고 한다. 쉽게 ..

저번에는 머신러닝 모델을 구현하는 기초적인 흐름에 대해서 공부를 하면서, 특히 머신러닝 알고리즘 중 가장 간단하고 쉬운 KNN 분류 알고리즘을 중심으로 정리를 해보았다. 이번에는 KNN 회귀 알고리즘에 대해서 공부를 해보았다. 회귀 Regression지도학습 알고리즘은 크게 분류와 회귀로 나뉜다. 앞에서 다룬 분류는 샘플을 몇 개의 클래스 중 하나로 분류하는 문제이다. 예를 들어, 특징들을 주고 이 것이 고양이인지 개인지 분류하는 문제가 여기에 해당한다. 하지만 회귀는 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제이다. 예를 들어, 면적과 방 개수 등의 특징을 주면 이 집의 가격을 예측하는 문제가 여기에 해당한다.  회귀라는 말은 '통계'에 조금이라도 다가가면 반드시 한번은 건드리는 말인 듯하여 정말 많이 들어는 보..

이번에는 머신러닝의 기본 개념과 데이터셋 구축 그리고 전처리하는 방법 등 머신러닝 모델을 구현하는 기초적인 흐름에 대해서 공부를 해보았다! 특히 머신러닝 알고리즘 중 가장 간단하고 쉬운 KNN 분류 알고리즘을 중심으로 모델 구현 메서드에 대해서 정리를 해보았다. 환경우선 KNN을 하기 위해서 필요한 환경설정이다! 별거 없다!!파이썬 가능한 환경 : CoLab, Jupyter Lab 등등패키지: ScikitLearn, Numpy, Matplotlib  => 코랩에 이미 있음머신러닝의 주요 키워드 정리특성 (Feature): 데이터를 표현하는 하나의 성질. ex) 생선의 길이 / 무게 훈련 (Training): 머신러닝 알고리즘이 데이터에서 규칙을 찾는 과정 ex) fit() 메서드 of scikitlear..