아빠는 개발자

대시보드를 만들어보자 우선 키바나에 접속 manage space kibana > data views 에서 data view 를 생성해보자 음.. 일단 시계열 데이터를 만들어야해서 created_time 을 조작해서 시계열을 만들어봄 일단 TSVB 와 metric, 도넛으로 간단한 데시보드를 만들어 보았다.

키워드 관리 크롤링에서 사용할 키워드들을 관리하는 메뉴 AdminLTE 의 jsGrid 테이블 셈플을 사용해서 만들예정 일단 리스트 불러오기 예전에 만들어 놓았던 aqqle manage api 의 키워드 관리를 활용할 예정 일단 axios get 사용해서 /manage/keywords API를 호출 var keyword = { init: function () { var _this = this; }, // init end list: { search: function () { var data = {}; const config = { headers: {'content-type': 'application/json'} } return axios.get($("#api").val() + '/manage/keyword..

bootstrap 무료 어드민을 사용해 aqqle 관리화면을 만들 예정 https://github.com/ColorlibHQ/AdminLTE 개발환경 요약 java thymeleaf jQuery + axios bootstrap 우선 thymeleaf 로 레이아웃을 나눠보자 build.gradle 에 추가 implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-thymeleaf' implementation 'nz.net.ultraq.thymeleaf:thymeleaf-layout-dialect' compileOnly group: 'org.webjars.npm', name: 'axios', version: axiosVersion Controller 생성 ..

Project path local: /Users/doo/plugin/aqqle_analyzer git: https://github.com/900gle/aqqle_analyzer 라이선스 이슈때문에 테스트도 못해보고 망한 작업 우선 아래에 링크에 있는 내용을 확인한다. https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/current/example-text-analysis-plugin.html 작업 요약 github.com (https://github.com/elastic/elasticsearch.git) 에서 elasticsearch 소스 다운로드 소스에서 plugin > example > stable-analysis 복사 build.gradle 수정 및 pl..

OpenAI Api Key 발급받기 가입 또는 로그인: OpenAI 웹사이트에 가입하거나 계정으로 로그인합니다. 이미 계정이 있다면 로그인하세요. API 섹션에 접근: 로그인한 상태에서 OpenAI 플랫폼에서 API 섹션으로 이동합니다. 지시에 따르기: API에 대한 액세스를 요청하기 위해 OpenAI 플랫폼에서 제공하는 지시에 따릅니다. 이는 서비스 이용 약관에 동의하는 것일 수 있습니다. API 키 받기: 요청이 승인되면 API 키를 받게 됩니다. API 키는 GPT-3 API에 대한 요청을 인증하는 데 사용되는 긴 문자열입니다. API 키 보호: API 키를 안전하게 보호하세요. 이는 비밀번호처럼 취급되어야 하며 공개적으로 공유되면 안됨 키를 발급 받았으니 API 를 활용해보잣 이거 유룐가?

DBeaver 를 설치해보자 https://dbeaver.io/ 사이트에 접속해보면 상단 다운로드 탭을 클릭한다. 나는 구형 맥북 이니 MacOS for Intel (dmg) 클릭 다운로드된 dmg 파일을 더블클릭하면 아래와 같은 팝업이 뜨고 다른 프로그램들과 마찬가지로 드래그 앤 드롭 설치가 완료되면 비버 아이콘이 생성 더블클릭하면 아래 cofirm 창이 뜨는데 열기를 클릭해서 실행 실행 화면 다른 디비 툴과 크게 다르진 않지만 회사에서 쓰고있으니 DBeaver 랑 좀더 친해지려고 이걸 사용

MySQL의 fulltext 검색 알고리즘 일단 Ngram 이란??N-gram은 통계학 기반의 언어 모델 중 하나N-gram 언어 모델은 이처럼 다음 단어를 예측할 때 문장 내 모든 단어를 고려하지 않고 특정 단어의 개수(N)만 고려 즉, N-gram은 N개의 연속적인 단어의 나열을 하나의 묶음(=token)으로 간주 "오늘 점심 추천 메뉴: 파스타, 피자"  모델명구현 결과1Unigram(N=1)오늘, 점심, 추천, 메뉴, 파스타, 피자2Bigram(N=2)오늘 점심, 점심 추천, 추천 메뉴, 메뉴 파스타, 파스타 피자3Trigram(N=3)오늘 점심 추천, 점심 추천 메뉴, 추천 메뉴 파스타, 메뉴 파스타 피자44-gram(N=4)오늘 점심 추천 메뉴, 점심 추천 메뉴 파스타, 추천 메뉴 파스타 피..