Develop 썸네일형 리스트형 PyCharm: Python 개발의 첫걸음을 편안하게 시작하는 방법 혹시 Colab에서 Python을 사용하면서, 더 강력한 로컬 환경에서 코드를 작성해보고 싶다는 생각을 한 적이 있나요? 아니면 매번 인터넷 연결이 필요하지 않은, 내 컴퓨터에서 자유롭게 Python을 사용해 보고 싶다고 생각해 본 적이 있나요? 그렇다면 PyCharm이 당신의 새로운 동반자가 될 수 있습니다. Python을 처음 접한 분들이라면 Colab에서 Python을 사용하는 것에 어느 정도 익숙해졌을 것입니다. Colab은 온라인에서 쉽게 사용할 수 있는 장점이 있지만, 때로는 로컬 환경에서 좀 더 전문적으로 Python을 다뤄보고 싶을 때가 있습니다. 이럴 때, PyCharm은 여러분이 필요로 하는 도구가 될 것입니다. 이번 글에서는 PyCharm이 무엇인지, 왜 필요한지, 그리고 어떻게 설치.. 더보기 Framer로 포트폴리오 제작하기: 간편하게 전문가 같은 웹사이트를 만들어보세요 “포트폴리오 제작이 막막하신가요?”혹시 멋진 포트폴리오를 만들어야 하는데, 어디서부터 시작해야 할지 막막하셨나요? 웹 디자인과 코딩에 대한 지식이 부족해 고민하셨나요? Framer라는 강력한 도구를 사용하면 비전문가도 손쉽게 전문가 같은 포트폴리오 웹사이트를 만들 수 있습니다. 이 글에서는 Framer를 사용하여 포트폴리오를 제작하는 과정을 소개하고, 시간을 절약하면서도 비용 효율적으로 웹사이트를 제작하는 방법을 알려드립니다.Framer란 무엇인가요?Framer는 웹 디자이너와 개발자뿐만 아니라 초보자들도 쉽게 사용할 수 있는 웹 기반 디자인 툴입니다. 이 도구는 직관적인 인터페이스를 제공하여, 사용자가 코딩 없이도 프로페셔널한 웹사이트를 만들 수 있게 돕습니다. Framer는 다양한 템플릿과 디자인 요.. 더보기 네이버 쇼핑 크롤링: Selenium과 Scrapy를 활용한 쉬운 데이터 수집 방법 네이버 쇼핑 크롤링: 검색 키워드 동적 처리 방법안녕하세요.이전 포스트 Selenium과 Scrapy를 이용해 네이버 쇼핑 크롤링하기에서 네이버 쇼핑몰에서 크롤링을 수행할 수 있는 방법을 간단히 소개해드렸습니다. 예상보다 많은 분들이 해당 글에 관심을 가져주셨고, 피드백을 통해 개선해야 할 점을 알게 되어 감사드립니다.이번 포스트의 목표이번 포스트에서는 검색 키워드를 코드 외부에서 명령어 인자로 받아, 크롤링 대상을 보다 유연하게 지정할 수 있도록 하는 방법을 소개하겠습니다. 이를 통해, 크롤링할 때마다 코드를 수정하지 않고도 원하는 키워드를 입력하여 네이버 쇼핑몰에서 데이터를 추출할 수 있습니다. 예를 들어, 아래와 같이 키워드를 명령어 인자로 전달할 수 있습니다:$ scrapy crawl naver_.. 더보기 aitestkitchen 과 FLUX.1-schnell로 이미지 만들기: 어디가 더 좋을까? 안녕하세요! 오늘은 두 가지 멋진 이미지 생성 툴을 소개해 드리려고 해요. 하나는 구글의 AI Test Kitchen에서 제공하는 Image FX, 그리고 다른 하나는 Hugging Face에서 제공하는 FLUX.1-schnell입니다. 각각의 특징과 사용법을 살펴보면서 어떤 점이 다른지 비교해 보겠습니다.구글 Image FX: 편리하고 직관적인 이미지 생성먼저, 구글의 Image FX는 정말 직관적이에요. 구글 AI Test Kitchen 플랫폼에서 제공하는 이 도구는, AI를 이용해 이미지에 특수 효과를 추가하거나 변형할 수 있게 해줘요. 구글답게 UI가 매우 깔끔하고 사용법이 쉬워서, 복잡한 설정 없이 원하는 이미지를 쉽게 만들어 낼 수 있답니다.Image FX의 큰 장점은 간편함이에요. 미리 설정.. 더보기 Ollama 가이드: 로컬 AI 모델 실행의 새로운 지평 안녕하세요, AI와 기술에 관심 있는 여러분! 오늘은 최근 주목받고 있는 Ollama에 대해 자세히 알아보겠습니다. Ollama가 무엇인지, 왜 사용해야 하는지, 그리고 어떻게 활용할 수 있는지 QnA 형식으로 살펴보겠습니다.Q1: Ollama란 무엇인가요?A1: Ollama는 로컬 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 쉽게 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 소프트웨어입니다. 다양한 AI 모델을 로컬 컴퓨터에서 간단하게 설치, 실행, 관리할 수 있도록 도와줍니다.주요 특징:다양한 LLM 지원 (Llama 2, GPT-J, BLOOM 등)간단한 명령어 기반 인터페이스커스텀 모델 생성 및 공유 기능API를 통한 프로그래밍 가능Q2: 왜 Ollama를 사용해야 하나요?A2: Ollama를 사용해야 하는 이유는 .. 더보기 작은 개인 프로젝트도 JIRA로 관리하기: 일상의 효율성 높이기 안녕하세요! 오늘은 대규모 프로젝트 관리 도구로 알려진 JIRA를 어떻게 작은 개인 프로젝트나 일상적인 작업 관리에 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.1. 왜 작은 개인 프로젝트에도 JIRA가 필요한가?체계적인 작업 관리: 작은 프로젝트라도 여러 작업이 얽혀 있을 수 있습니다. JIRA는 이를 체계적으로 정리해 줍니다.잊지 않기: 중요한 작업을 놓치지 않고 기억할 수 있습니다.진행 상황 시각화: 칸반 보드를 통해 전체 진행 상황을 한눈에 볼 수 있습니다.동기 부여: 완료된 작업을 시각적으로 확인하며 성취감을 느낄 수 있습니다.시간 관리: 각 작업에 소요된 시간을 추적하여 더 나은 시간 관리가 가능합니다.2. 개인 프로젝트 JIRA 설정 예시프로젝트 생성:프로젝트 이름: "일상생활 관리"상태 설정:To Do.. 더보기 비개발자를 위한 Python 코딩 교육: Google Colab 소개 및 기본 사용법 Python 코딩을 배우는 데 있어 강력한 도구 중 하나가 바로 Google Colab입니다. Google Colab은 클라우드 기반의 Jupyter 노트북 환경을 제공하며, 비개발자도 쉽게 접근하고 사용할 수 있습니다. 이번 글에서는 Google Colab의 기본 개념과 사용법을 소개하고, 비개발자들이 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.1. Google Colab이란?Google Colab은 Google이 제공하는 무료 클라우드 기반의 Jupyter 노트북 환경입니다. Jupyter 노트북은 코드, 설명, 시각화 등을 함께 작성할 수 있는 문서 형식입니다. Colab은 특히 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝을 위한 실습 환경으로 널리 사용됩니다.클라우드 기반: 로컬 환경에 설치하지 않고, 웹 브라우.. 더보기 헷갈리기 쉬운 개발 용어: 비유로 쉽게 이해하기 개발자라면 누구나 한 번쯤은 헷갈렸을 법한 용어들이 있습니다. 이런 용어들을 명확히 이해하는 것은 원활한 개발과 협업에 필수적입니다. 이번 글에서는 헷갈리기 쉬운 개발 용어들을 일상 속 비유를 통해 쉽게 설명해 드리겠습니다.1. 라이브러리 (Library) vs 프레임워크 (Framework)라이브러리(Library):비유: 레고 블록 세트설명: 레고 블록은 다양한 모양과 색상의 조각들이 모여 있습니다. 당신은 이 블록들을 사용하여 원하는 어떤 것이든 만들 수 있습니다. 무엇을 만들지, 어떻게 조립할지는 전적으로 당신의 결정에 달려 있습니다. 라이브러리는 이러한 레고 블록처럼 프로그램을 만들 때 필요한 개별 기능들을 제공합니다. 개발자는 필요한 블록(기능)을 선택하여 자신의 방식대로 조립합니다.예: jQ.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 14 다음
