생각저장소 (배움의길에서 만나는 이야기)

Retrofit을 이용한 REST API 활용 방법

Retrofit을 이용한 REST API 활용 방법개요Retrofit은 Android 및 Java 애플리케이션에서 REST API를 호출하기 위해 널리 사용되는 타입 안전 HTTP 클라이언트입니다. 이 글에서는 Retrofit을 이용하여 REST API를 호출하는 방법과 함께 발생할 수 있는 오류 상황과 해결 방법을 소개합니다.1. 의존성 추가프로젝트에 Retrofit과 OkHttp를 포함시키기 위해 build.gradle 파일에 다음과 같은 종속성을 추가합니다.groovydependencies { implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.9.0' implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2..

Python과 TensorFlow를 사용한 이미지 분류 학습 예제

**Python과 TensorFlow를 사용한 이미지 분류 학습 예제**Python의 인기 있는 머신러닝 라이브러리인 TensorFlow를 사용하여 이미지 분류 모델을 학습시키는 예제를 통해 머신러닝의 기본 개념을 소개합니다. CIFAR-10 데이터셋을 활용해 간단한 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 구축하고 학습시키는 과정을 단계별로 설명합니다.1. **데이터 전처리**: - CIFAR-10 데이터셋을 로드하고 정규화하여 모델 입력에 맞게 전처리합니다.2. **모델 정의**: - Convolutional Layer, Max Pooling Layer, Fully Connected Layer로 구성된 CNN 모델을 정의합니다. - 각 Layer의 역할과 파라미터..

Python에서 문자열 유사도 검색 방법 문자열 유사도 검색은 두 문자열이 얼마나 유사한지를 판단하는 중요한 작업입니다. 이는 텍스트 마이닝, 자연어 처리, 데이터 정제 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 문자열 유사도를 측정하는 여러 가지 방법을 소개하고, 각 방법의 사용 예제를 제공하겠습니다. ## 1. Levenshtein Distance **Levenshtein 거리**는 두 문자열 사이의 최소 편집 거리를 계산하는 방법입니다. 이 거리는 삽입, 삭제, 대체 등의 편집 연산을 통해 한 문자열을 다른 문자열로 변환하는 최소 연산 횟수를 의미합니다. `python-Levenshtein` 라이브러리를 사용하여 이를 구현할 수 있습니다. ```python import..

TensorFlow와 머신러닝: 시작하기1. 소개머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하고 예측할 수 있는 인공지능의 한 분야입니다. TensorFlow는 이러한 머신러닝 모델을 구축하고 학습시키기 위한 오픈 소스 라이브러리로, Google이 개발했습니다. 이번 포스트에서는 TensorFlow를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하고 학습시키는 방법을 소개합니다.2. TensorFlow 설치먼저, TensorFlow를 설치해야 합니다. 아래 명령어를 사용하여 TensorFlow를 설치할 수 있습니다.shpip install tensorflow3. 데이터 준비모델 학습을 위해 데이터를 준비해야 합니다. 이번 예제에서는 CIFAR-10 데이터셋을 사용하여 이미지 분류 모델을 학습시킵니다.pythonfrom tensor..

Jetpack Compose에서 그라데이션 적용하기Jetpack Compose는 안드로이드 UI를 선언적으로 구성할 수 있는 강력한 도구입니다. 이번 포스트에서는 Compose를 사용하여 뷰에 그라데이션 효과를 적용하는 방법을 소개하겠습니다.#### 1. 프로젝트 설정먼저 프로젝트의 `build.gradle` 파일에 Jetpack Compose 의존성을 추가해야 합니다.```groovydependencies {    implementation "androidx.compose.ui:ui:1.3.0"    implementation "androidx.compose.material:material:1.3.0"    implementation "androidx.compose.ui:ui-tooling-previe..

코디아 AI 디자인: 스크린샷을 편집 가능한 피그마 디자인으로 무분별하게 변형 • 코디아 AI 디자인은 사용자가 스크린샷을 완전히 편집 가능한 피그마 UI 디자인으로 쉽게 변환할 수 있게 해주는 강력한 도구로, 디자인 워크플로우를 혁신합니다. • 고급 AI 시각 모델을 사용하여 이미지를 향상시키고 UI 디자인에 맞게 조정하여 모든 페이지 요소를 정확하게 캡처할 수 있습니다. • 이 도구는 UI 구조를 정확하게 재구성하여 리스트뷰와 컨테이너와 같은 요소를 구별하여 사실적인 설계 복제를 수행합니다. • 전문적인 폰트 인식을 자랑하여 디자인의 독창적인 스타일과 가독성을 유지합니다. • 코디아 AI 디자인은 여러 언어를 지원하여 다양한 청중에게 다재다능하고 적응력 있는 디자인을 보장합니다. • 스크린샷은 확장 ..

Jetpack Compose를 이용한 Kakao Map LOD 라벨 추가 및 클릭 이벤트 처리 예제 이 예제에서는 Jetpack Compose에서 AndroidView를 사용하여 Kakao Map을 표시하고, LOD 라벨을 추가 및 클릭 이벤트를 처리하는 방법을 설명합니다.1. 프로젝트 설정먼저 build.gradle 파일에 Kakao Map SDK 의존성을 추가합니다.groovydependencies { implementation 'net.daum.mf.map.api:openapi-android-maps:1.4.0' implementation 'androidx.compose.ui:ui:1.2.0' implementation 'androidx.compose.material:material..

TensorFlow를 이용한 이미지 분석 구현과 해결 방법 안녕하세요! 오늘은 TensorFlow Lite를 이용해 안드로이드 앱에서 이미지 분석을 수행하는 방법을 소개해드리려고 합니다. 이 과정에서 발생했던 오류들과 그 해결 방법도 함께 다루겠습니다. 😊1. 환경 설정 및 라이브러리 추가먼저, TensorFlow Lite와 관련된 종속성을 build.gradle 파일에 추가합니다.groovydependencies { implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.11.0' implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.3.1' implementation 'org.tensorflow:tens..

Jetpack Compose에서 Kakao Map API를 사용하여 지도 구현하기 안녕하세요! 오늘은 Jetpack Compose를 사용하여 Kakao Map API를 활용해 지도를 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 튜토리얼을 통해 기본적인 설정부터 지도의 중심을 변경하는 방법까지 단계별로 설명드리겠습니다.1. 프로젝트 설정Gradle 설정먼저 build.gradle 파일에 필요한 의존성을 추가합니다:gradle복사dependencies { implementation 'androidx.core:core-ktx:1.6.0' implementation 'androidx.compose.ui:ui:1.0.5' implementation 'androidx.compose.material:ma..

안드로이드 개발자용 제미니 프로 도입: 강력한 텍스트와 이미지 추론 기능을 공개합니다. • 안드로이드 개발자들은 이제 텍스트와 이미지 입력을 모두 처리할 수 있는 구글의 강력한 기초 모델인 제미니 프로에 접근할 수 있게 되었다. 제미니 프로는 제미니 API를 통해 이용할 수 있으며 구글 AI SDK를 활용해 안드로이드 앱에 쉽게 통합할 수 있어 개발 간소화와 비용 절감 효과가 있다. • 구글 AI 스튜디오는 개발자가 프롬프트를 생성하고 API 키를 생성하며 아이디어를 AI 앱으로 변환할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 개발자들은 또한 안드로이드 스튜디오의 새로운 프로젝트 템플릿을 활용하여 제미니 API를 빠르게 시작할 수 있으며, 강화된 코드 완료 및 보풀 검사의 혜택을 받을 수 있다. ..