note

mqtt를 이용하여 간단한 AWS 기반 주차 관리 시스템을 만들어보고자 한다. camera.js -> 번호판 이미지를 S3에 업로드하고 request 토픽에 publish 하고 이때 람다함수가 호출되어 rekognition 진행 후 detect 토픽에 publish 하면 manage.js -> detect 토픽에 subscribe 하고 받은 메시지를 출력한다. 시스템을 만들기 위해 AWS IoT Core을 이용했다. 1. AWS IoT > 관리 > 사물 > 사물 생성 정책 설정은 일단 건너뛰고 사물 생성하면 인증서 키 다운로드 창 나오는데 모두 다운 받기 이때 무조건 다운받아야 함!!!!!!!! ⭐️⭐️⭐️ 만든 사물 ARN 복사 2. AWS IoT > 보안 > 정책 > 정책 생성 정책 효과에 iot:C..

★ MQTT Message Broker 만들기 1. EC2 인스턴스 생성 (우분투로 함) 후 접속 - 인바운드 규칙 추가: 사용자지정 TCP, TCP, 1883, 0.0.0.0/0 2. mosquitto 설치 $ sudo apt install mosquitto $ sudo apt install mosquitto-clients 3. mosquitto 실행 $ sudo systemctl start mosquitto $ sudo systemctl enable mosquitto 4. pub & sub $ mosquitto_sub -d -t 토픽이름 $ mosquitto_pub -d -t 토픽이름 -m "메시지" -> 창 두개 띄워서 한쪽에서 sub 먼저 하고 다른쪽에서 pub ★ MQTT 사용해서 File Co..

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/text-detecting-text-procedure.html 이미지에서 텍스트 감지 - Amazon Rekognition 이 페이지에 작업이 필요하다는 점을 알려 주셔서 감사합니다. 실망시켜 드려 죄송합니다. 잠깐 시간을 내어 설명서를 향상시킬 수 있는 방법에 대해 말씀해 주십시오. docs.aws.amazon.com 1. AWS에서 IAM 사용자 만들기 - AWS 자격 증명 유형 선택: 액세스 키, 암호 - 콘솔 비밀번호 설정하기 - 정책 추가: AdministerAccess, AmazonRekognitionFullAccess, AmazonS3ReadOnlyAccess *** 마지막에 new_user_..

모듈 설치 pip install gtts "안녕하세요" 라고 말하는 음성 파일이 tts.save('path') 안의 경로에 저장된다. from gtts import gTTS def speak(text): tts = gTTS(text=text, lang='ko') tts.save('./hello.mp3') speak("안녕하세요.") 이미 저장되어 있는 텍스트 파일을 읽어서 음성 파일로 저장한다. from gtts import gTTS # 파일 경로 textpath = './test.txt' # 파일 읽기 with open(textpath, mode='r', encoding='UTF-8') as text: script = text.read() # 개행 문자 제거 script.replace('\n', '')..

파일 깃허브에 업로드해주고 https://raw.githubusercontent.com/{owner}/{repo}/{branch}/{file_path} https://raw.githubusercontent.com/limsubinn/testcan/main/best_web_model/model.json

예전에 vscode 설치했다가 작동 안돼서 삭제했던 기억이 있는데.. 다시 설치했다 https://code.visualstudio.com/download 사이트 접속해서 Apple Silicon 설치해주면 된다 나는 터미널에서 설치했다 brew install --cask visual-studio-code 아주 잘 됨 ㅎ머쓱;

프로젝트 생성 https://sssbin.tistory.com/179?category=1021139 [Django/장고] 시작해보기 (맥 m1 사용) Djano - 파이썬으로 웹페이지를 만들 수 있는 프레임워크 URLs: 단일 함수를 통해 모든 URL 요청을 처리하는 것이 가능하지만, 분리된 뷰 함수를 작성하는 것이 각각의 리소스를 유지보수하기 훨씬 sssbin.tistory.com 프로젝트 만들고 python manage.py startapp detectme # 만들 앱 -> detectme config 폴더 안의 settings.py에 1. ALLOWED_HOSTS 부분 바꿔주기 2. INSTALLED_APPS 부분에 detectme 추가해주기 3. TEMPLATES 부분에 'DIRS" 부분 바꿔주기..

그냥 주절주절 학습 기록.... 1) 코랩 밤에 돌리지 않기 -> 매우 높은 확률로 끊김 & 오래 걸림 2) 중간중간 확인해줘야 함 -> 로봇이 아닙니다 메세지 뜸 / 지 혼자 꺼짐 3) 하면서 last.pt 파일 백업해놓기 -> 이어서 돌릴 수 있음 휴...... 계속 실패하다가 드디어 학습 완료했다 코카/펩시/칠성/스프라이트/포카리/밀키스/웰치스/환타 결과는....... 순조로운 시작 와 잘된다~~~~!!하고 좋아하고 있었다 근데 어? 왜 둘다 스프라이트가 안되지?라는 생각이 들어서 스프라이트 돌리기 시작 착각해서 칠성 돌림ㅋㅋㅋㅋ 숫자가 낮지만 잘 된다고 안심하고 있었다 ㅎ 그러다가 아 스프라이트구나..?하고 다시 돌리기 시작 장난해...? 학습 더 시켜야겠네.. 펩시도 약간 불안불안 진짜 광기 짜..

Djano - 파이썬으로 웹페이지를 만들 수 있는 프레임워크 URLs: 단일 함수를 통해 모든 URL 요청을 처리하는 것이 가능하지만, 분리된 뷰 함수를 작성하는 것이 각각의 리소스를 유지보수하기 훨씬 쉽습니다. URL mapper는 요청 URL을 기준으로 HTTP 요청을 적절한 뷰(view)로 보내주기 위해 사용됩니다. 또한 URL mapper는 URL에 나타나는 특정한 문자열이나 숫자의 패턴을 일치시켜 데이터로서 뷰 함수에 전달할 수 있습니다. View: 뷰는 HTTP 요청을 수신하고 HTTP 응답을 반환하는 요청 처리 함수입니다. 뷰는 Model을 통해 요청을 충족시키는데 필요한 데이터에 접근합니다. 그리고 탬플릿에게 응답의 서식 설정을 맡깁니다. Models: 모델은 응용프로그램의 데이터 구조를 ..

코랩에서 런타임이 긴 프로그램을 돌리면 돌리다가 연결이 끊긴다 그걸 방지하고자 자바스크립트로 임의의 입력을 주는 것이다 개발자도구 열어서 콘솔 창에 입력하면 됨 function ClickConnect(){ console.log("Working"); document.querySelector("colab-toolbar-button#connect").click() }setInterval(ClickConnect, 1800000) 12시간 유지 가능