suncommq 님의 블로그

내가 만든 GPT가 생성한 수학교재 - 다항식의 연산

suncommq — Tue, 7 Oct 2025 23:32:27 +0900

다항식의 연산: 덧셈·뺄셈·곱셈·나눗셈(나머지) 기초와 시각화

고등 수학 핵심 개념을 한 포스트로 정리합니다. 정리 → 예제 → SVG 수식/그래프 → 코드 예제 순으로 구성되어 있어 수업 자료나 블로그 게시에 바로 활용할 수 있습니다.

1) 다항식의 정의와 표기

다항식은 변수 x의 거듭제곱과 계수의 유한합으로 이루어진 식입니다. 일반형은 다음과 같습니다.

차수 가장 높은 지수 n
계수 각 항의 실수(또는 복소수) a_k
상수항 a₀
동류항 같은 차수의 항

2) 다항식의 덧셈과 뺄셈

동류항끼리 계수를 더하거나 빼면 됩니다.

항	결과	설명
x² 항	3 + 1 = 4	계수 합
x 항	2 − 7 = −5	계수 차
상수항	−5 + 1 = −4	계수 합

3) 다항식의 곱셈

분배법칙(FOIL)과 일반 곱셈

각 항을 서로 곱해 동류항을 정리합니다.

항등식: 이항정리(선택적으로 소개)

4) 다항식의 나눗셈과 나머지

임의의 다항식 P(x)와 D(x)(단, deg D ≥ 1)에 대해,

장항 나눗셈(롱 디비전) 또는 신속한 조립제법을 사용할 수 있습니다.

예시: 장항 나눗셈

(x³ − 6x² + 11x − 6) ÷ (x − 1)

조립제법(인수 x−r)

계수를 내려쓰고 r을 곱해 더합니다. (예: r=1)

5) 그래프로 보는 다항식

예: 이차함수 y = x² − 5x − 12

인터랙티브: y = ax² + bx + c

b-5

c-12

정점 , 판별식

6) 연습 문제

다항식 A(x)=3x²−7x+2, B(x)=−2x²+5x−4. A±B를 구하라.
(2x−1)(x+4)를 전개하라.
P(x)=x³−4x²−x+4를 x−1로 나누어 몫과 나머지를 구하라.
y=x³−3x의 그래프의 대칭성을 설명하라.

정답/해설 보기

A+B = (3−2)x²+(−7+5)x+(2−4)= x²−2x−2
A−B = (3+2)x²+(−7−5)x+(2+4)= 5x²−12x+6
(2x−1)(x+4)= 2x²+8x − x − 4 = 2x²+7x−4
조립제법(1): 1 | 1 −4 −1 4 → 내려쓰기/곱셈/덧셈 결과: 몫 x²−3x−4, 나머지 0
홀함수 부분과 대칭성: y=x³−3x는 f(−x)=−f(x)이므로 원점 대칭.

7) 파이썬으로 다항식 계산·그래프 그리기(학습용)

아래 코드는 numpy 없이도 기본 계산이 가능하도록 작성되었습니다. 블로그 독자들이 쉽게 복사할 수 있도록 복사 버튼이 붙어 있습니다.

# 다항식 표현: 계수 리스트 [a_n, ..., a_1, a_0]

def pad_left(v, n):
    return [0]*(n-len(v)) + v

def poly_add(p, q):
    if len(p) < len(q): p = pad_left(p, len(q))
    if len(q) < len(p): q = pad_left(q, len(p))
    return [pi+qi for pi, qi in zip(p, q)]

def poly_sub(p, q):
    if len(p) < len(q): p = pad_left(p, len(q))
    if len(q) < len(p): q = pad_left(q, len(p))
    return [pi-qi for pi, qi in zip(p, q)]

def poly_mul(p, q):
    res = [0]*(len(p)+len(q)-1)
    for i, pi in enumerate(p):
        for j, qj in enumerate(q):
            res[i+j] += pi*qj
    return res

def poly_eval(p, x):
    # Horner
    v = 0
    for a in p:
        v = v*x + a
    return v

# 예시: (2x+3)(x-4)
p = [2, 3]   # 2x + 3
q = [1, -4]  # x - 4
print("곱:", poly_mul(p, q))  # [2, -5, -12] → 2x^2 - 5x - 12

# 간단 그래프(텍스트): -3..3 범위에서 값 평가
for x in range(-3, 4):
    print(x, poly_eval([2, -5, -12], x))

내가 만든 gpt가 생성한 연주 연습 블로그 포스팅 사이버펑크 - I Really Want to Stay at Your House

suncommq — Tue, 7 Oct 2025 22:24:33 +0900

I Really Want to Stay at Your House — 리듬·코드 학습용 미니 악보

템포 ♪ = 126 조성 D♭ Major (5♭) 박자 4/4

본 자료는 교육 목적의 요약·분석용으로, 원곡의 전체 멜로디를 그대로 전재하지 않습니다. 핵심 진행(4마디)과 연습 과제를 중심으로 구성했습니다.

1) 4마디 코드 진행(인트로/벌스 질감)

원곡의 도입부는 B → D♭sus4 → E♭m → G♭가 4/4 한 마디씩 흐르는 팝/신스록 질감입니다. 아래 SVG는 ‘슬래시 리듬(Comping)’으로 표기하여 반주 연습에 활용할 수 있게 했습니다.

Transpose(이동조): * 코드 표기만 이동합니다.

2) 연습 포인트

악상: 신스 패드 위에 드라이브/딜레이 기타가 2박 슬래시를 채우며, 보컬 프레이즈는 박 내 뒤쪽(앤드)에서 출발합니다.
서스펜션: D♭sus4는 4음을 유지하다 3도로 해결하면 분위기가 자연스럽습니다.
보이싱 팁: B: B–D♯–F♯D♭sus4: D♭–G♭–A♭E♭m: E♭–G♭–B♭G♭: G♭–B♭–D♭

리듬 카운트(4/4): | 1 & 2 & 3 & 4 & | 를 유지하며 2·4박에 악센트를 가볍게 두면 원곡 텐션이 잘 살아납니다.

3) 기타 스트로크/핀거링 예시

다음 예시는 기본형입니다. 필요에 따라 8분음표 딜레이(점 8분 세팅)와 팜뮤트 섞어 보세요.

// Guitar (E-standard)

// 126bpm, 4/4 — two-beat slashes (downstrokes on 1·3, upstrokes on "&")
B : x24442 | Dbsus4 : x46644
Ebm : x68876 | Gb : 244322

Pattern : D - U - D - U - | (repeat)
// Count : 1 & 2 & | 3 & 4 &

4) 간단 피아노 보이싱(루트 위치)

// Piano (LH: root + 5th, RH: triad/sus stack)

B : LH B–F# | RH B–D#–F#
Dbsus4 : LH Db–Ab | RH Db–Gb–Ab
Ebm : LH Eb–Bb | RH Eb–Gb–Bb
Gb : LH Gb–Db | RH Gb–Bb–Db

멜론에 등록된 ai로 제작한 내 앨범

suncommq — Wed, 24 Sep 2025 21:08:48 +0900

https://youtu.be/kOdfHBS4Y-w

AI로 음악 만들어서 음반 발매 및 저작권 등록성공

suncommq — Tue, 23 Sep 2025 14:02:06 +0900

와이지플러스가 운영하는 MIXTAPE에서 실제 발매된 AI음악

BUI 1ST mixtape 발매곡 수록 [playlist]

https://youtu.be/kOdfHBS4Y-w

chatgpt + ai song maker

suncommq — Sun, 14 Sep 2025 21:13:00 +0900

https://youtu.be/X2lLrbVWX0k

<경축>드디어 구글 블로그스팟 애드센스 승인되었습니다.

suncommq — Mon, 24 Mar 2025 21:31:56 +0900

저 감동 받았습니다. 오늘 치킨 시킵니다.

애드센스 승인

블로그 글이 검색엔진에 표시가 안될때 약간 다른 방법이 있습니다.

suncommq — Thu, 20 Mar 2025 16:45:58 +0900

구글 크롤링이 잘 안될때 직접 ping을 보내어 검색엔진이 인식하게 하는 방법이 있습니다.

Ping-o-Matic 같은 서비스를 사용해서 검색엔진에 알리는 방법 입니다.

Ping 서비스란?

Ping 서비스는 블로그나 웹사이트가 새 콘텐츠를 게시했을 때, 검색 엔진이나 웹 디렉토리 같은 서비스에 이를 알리는 도구입니다. 이를 통해 블로그 콘텐츠가 더 빨리 검색 엔진에 색인화될 수 있도록 도와줍니다.

예를 들어, 블로그 글을 새로 작성하거나 업데이트하면 Ping 서비스를 이용해 검색 엔진에 "새 콘텐츠가 있어요!"라고 신호를 보낼 수 있습니다. 이 신호를 받은 검색 엔진은 콘텐츠를 크롤링하고 색인화 작업을 수행하게 됩니다.

대표적인 Ping 서비스에는 Google Search Console이 있습니다.

다른 방법으로 Feedburner (현재 일부 기능만 지원) 블로그의 RSS 피드를 Ping하여 구독자와 검색 엔진에 업데이트 내용을 알리는 방법이 있습니다.(해외 유료 서비스)

그리고 Ping-o-Matic 가 있는에요.

Ping-o-Matic : 가장 많이 사용되는 무료 Ping 서비스 중 하나로, 여러 검색 엔진과 블로그 디렉토리에 콘텐츠를 알릴 수 있습니다.

Ping 서비스 사용 방법:

Ping 서비스 웹사이트에 접속합니다.
블로그 이름, URL, RSS 피드 주소 등을 입력합니다.
"Ping" 버튼을 눌러 검색 엔진과 디렉토리에 신호를 보냅니다.

이 과정을 통해 블로그의 콘텐츠가 더 빨리 사용자에게 도달할 가능성이 높아집니다. 물론, 검색 엔진은 결국 자동으로 색인을 하지만, Ping 서비스를 사용하면 초기 노출 속도가 빨라질 수 있습니다.

https://pingomatic.com/

Ping-o-Matic!

What is this? Ping-O-Matic is a service to update different search engines that your blog has updated. Learn more... We regularly check downstream services to make sure that they're legit and still work. So while it may appear like we have fewer services,

pingomatic.com

웹사이트의 트래픽을 늘리는 방법 : 가장 중요한 외부 유입 증가방법 공유합니다.

suncommq — Wed, 19 Mar 2025 23:42:48 +0900

웹사이트의 트래픽 늘리는 방법

블로그 운영하면서 수익화 가장 중요한 조회수 늘리는 방법. 그 중에서 가장 중요한 건 바로 외부 사이트 유입 입니다.

이게 바로 크롤러가 사이트가 죽었는지 살았는지 확인하는 가장 중요한 요소인데요.

티스토리 마냥 내부에서 계속 돌고 돌면 결국엔 우리끼리만 노는거지 절대 수익화 할수 없음 입니다.

백날 사이트맵 제출하고 URL 제출하고 해보세요. 누가 들어오나...;;

아무 관심 없다는 겁니다.

여기서 중요한 건 사이트의 규모 입니다. 사이트의 규모란건 곧 인구 수인데요.

지구 상에 가장 인구가 많은 나라는 어디죠?

바로 인도 입니다.

2위는 중국이구요. 3위가 미국 인데 사실은 미국 트래픽이 가장 유의미한 트래픽 이면서 수익률이 좋게 만들려면

미국 사이트에서 유입되어야 수익이 직결됩니다.

그런데 여기서 아이러니 한데 뭐냐면 미국은 구글 마냥 플랫폼은 엄청 크게 만들고 또 강력한데, 그냥 냅둬 버립니다;;;

이게 뭐냐면 미국 사이트들은 돈 안내면 아무것도 해주지 않아요. 돈 들여서 광고 달고 실제 재주 없으면 불가능하고

진입 장벽이 사실 엄청 높죠. 근데 여기 저기 유튜브 방송하는 사람들 보면서 해보겠다는 분들은 말도 안되 소립입니다.

그들의 말을 듣지 마시고 방법을 생각해봅시다.

가장 규모가 큰 플랫폼이 어디죠? 다들 아시겠지만 '구글' 입니다.

하지만 가장 큰 규모이면서 활성화 블로그가 많지 않은 사이트가 구글입니다.....아이러니 하지요.

왠줄 아시나요? 여긴 다 돈내고 해야되거든요. 트래픽 좀 올려볼려고 어디 무료 사이트다 가보면 첫페이지 부터 acount 등록 나옵니다. 사실 미국하고 우리는 금전적인 마인드가 달라요.

그 다음 중국을 알아보자면 인구수야 말할 것도 없지요. 그런데 이 나라는 규제를 합니다. 외부 유입을 막고 있기 때문에

구글에서 중국 사이트는 검색 제외 됩니다. 그래서 중국 사이트에서 트래픽 늘리는 방법은 진짜 쓸데없는 방법이구요.

자, 이제 제가 본론을 말씀 드리면 인도 사이트를 노리는 겁니다.

바로 QUORA 라는 사이트 인데요. 사용자 수만 따졌을 때는 거의 1등이라 볼수 있죠.

인도의 구글급 사이트라 보시면 됩니다. 여기서 트래픽을 노리면 됩니다.

이 사이트는 질문과 답변으로 사용자들이 주고 받으면서 돌아가는 형식인데요. 우리 사이트 광고하기는 딱 좋죠.

제한사항이 구글보다 매우 헐렁합니다.

그래서 질문 달면서 사이트 주소 살짝 넣어도 규제는 커녕 신경도 안쓰는 기분이 드네요.

그런데 문제는 단가가 낮아요. 훌륭한 트래픽은 아니란 얘기죠. 그러나 크롤러가 신경쓰이게 하기 위해서 웹사이트 트래픽을 늘리려면 훌륭한 대안입니다.

https://www.quora.com/

Quora

www.quora.com

파이썬 NumPy 라이브러리 설치 방법

suncommq — Wed, 19 Mar 2025 23:07:33 +0900

파이썬 NumPy 라이브러리 설치 방법

NumPy는 파이썬에서 수치 계산을 효율적으로 수행하기 위한 핵심 라이브러리입니다. 다음은 NumPy를 설치하는 다양한 방법입니다.

1. pip를 이용한 설치 (가장 일반적인 방법)

pip는 파이썬 패키지 관리 시스템으로, NumPy를 쉽게 설치할 수 있습니다.

명령 프롬프트 (Windows) 또는 터미널 (macOS/Linux) 열기:
다음 명령어를 입력하고 실행:

pip install numpy

만약 여러 버전의 파이썬이 설치되어 있다면, pip3를 사용해야 할 수도 있습니다.

pip3 install numpy

설치 확인: 파이썬 인터프리터를 열고 다음 코드를 실행하여 NumPy가 제대로 설치되었는지 확인합니다.

import numpy as np
print(np.__version__)

버전 정보가 출력되면 NumPy가 성공적으로 설치된 것입니다.

2. conda를 이용한 설치 (Anaconda 사용자)

Anaconda는 데이터 과학 및 머신러닝에 필요한 패키지를 미리 포함하고 있는 파이썬 배포판입니다. Anaconda를 사용하고 있다면 conda를 사용하여 NumPy를 설치할 수 있습니다.

Anaconda Prompt (Windows) 또는 터미널 (macOS/Linux) 열기:
다음 명령어를 입력하고 실행:

conda install numpy

설치 확인: 파이썬 인터프리터를 열고 다음 코드를 실행하여 NumPy가 제대로 설치되었는지 확인합니다.

import numpy as np
print(np.__version__)

3. 특정 버전의 NumPy 설치

특정 버전의 NumPy를 설치해야 하는 경우, 다음과 같이 버전을 지정하여 설치할 수 있습니다.

pip install numpy==1.23.5  # 예시: NumPy 1.23.5 버전 설치

4. 설치 문제 해결

pip가 설치되지 않은 경우: 파이썬을 다시 설치하거나, get-pip.py 스크립트를 사용하여 pip를 설치합니다.
권한 문제: 관리자 권한으로 명령 프롬프트 또는 터미널을 실행하여 설치합니다.
네트워크 문제: 인터넷 연결 상태를 확인하고, 프록시 설정을 확인합니다.
충돌 문제: 다른 패키지와 충돌이 발생하는 경우, 가상 환경을 사용하여 NumPy를 설치합니다.

가상 환경 사용 (권장)

가상 환경은 프로젝트별로 독립적인 파이썬 환경을 만들어 패키지 충돌을 방지하는 데 유용합니다.

가상 환경 생성:

python -m venv myenv  # myenv는 가상 환경 이름

가상 환경 활성화:
- Windows: myenv\Scripts\activate
- macOS/Linux: source myenv/bin/activate
가상 환경 내에서 NumPy 설치:

pip install numpy

가상 환경 비활성화:

deactivate

위 방법들을 통해 NumPy를 성공적으로 설치하고 파이썬 프로젝트에서 활용할 수 있습니다.

파이썬으로 제작한 이미지 프롬프트 제조기 소스를 무료배포합니다.

suncommq — Wed, 19 Mar 2025 22:45:24 +0900

generate_code_block.py

실행 프로그램으로 완성되었으나 테스트 해보니 인증되지 않은 악성 파일로 간주되어 사용되지 않는 것으로 파악되어서

실행 파일은 업로드 하지 않고 파이썬 코드를 사용 하실줄 아시는 분들은 마음껏 사용하시면 됩니다.

파이썬과 마이크로소프트의 비주얼 스튜디오 CODE 프로그램을 사용하여 AI 모델 COPILOT의 도움 받을 수 있는 기능이 있으니 아래 링크로 확인 하시면 됩니다.

https://www.sdexample.com/2025/03/copilot.html

3.파이썬 프로그래밍 Copilot 연동 가능한 비주얼 스튜디오 코드 다운로드해서 설치하기

파이썬을 공부하기

www.sdexample.com

프롬프트 각 속성에 20개의 속성을 배치 하였으니 로또 확률 보다 많은 조합입니다.

사용하실때 잘 모르시거나 파이썬 설치방법 모르거나 오류있으면 댓글 다시면 알려드립니다.

generate_code_block.py

import tkinter as tk
from tkinter import ttk
import textwrap

# Define the elements and their options (20 options per element)
elements = {
    "Quality": ["High Quality", "8K", "4K", "HDR", "Realistic", "Low Quality", "Blurry", "Sharp", "Digital", "Analog", "Vintage", "Modern", "Futuristic", "Dreamy", "Hyperrealistic", "Impressionistic", "Pop Art", "Surreal", "Oil Painting", "Watercolor"],
    "Gender": ["Male", "Female"],  # Only Male and Female for Gender
    "Number of People": ["1 person", "2 people", "3 people", "4 people", "5 people", "6 people", "7 people", "8 people", "9 people", "10 people", "Group", "Crowd", "Family", "Friends", "Lovers", "Team", "Organization", "Squad", "Club", "Community"],
    "Age": ["Infant", "Toddler", "Child", "Teenager", "20s", "30s", "40s", "50s", "60s", "70s", "80s", "Elderly", "Young", "Old", "Minor", "Adult", "Middle-aged", "Senior", "Very Old", "Baby"],
    "Appearance": ["Beautiful", "Handsome", "Cute", "Attractive", "Unique", "Ordinary", "Stylish", "Vibrant", "Elegant", "Intense", "Mysterious", "Pure", "Individual", "Neat", "Glamorous", "Simple", "Modest", "Bold", "Gentle", "Cold"],
    "Ethnicity": ["Korean", "American", "European", "African", "Asian", "Latin American", "Mixed", "Indigenous", "Middle Eastern", "Australian", "Russian", "Chinese", "Japanese", "Indian", "Brazilian", "Canadian", "Mexican", "German", "French", "Italian"],
    "Expression": ["Happy", "Sad", "Angry", "Surprised", "Serious", "Smiling", "Neutral", "Confused", "Excited", "Worried", "Scared", "Calm", "Thoughtful", "Determined", "Playful", "Sarcastic", "Annoyed", "Disappointed", "Hopeful", "Pessimistic"],
    "Pose": ["Standing", "Sitting", "Walking", "Running", "Dancing", "Thinking", "Relaxing", "Fighting", "Meditating", "Sleeping", "Reading", "Writing", "Painting", "Cooking", "Playing", "Working", "Traveling", "Exploring", "Observing", "Contemplating"],
    "Clothing": ["Suit", "Casual", "Dress", "Uniform", "Traditional", "Sportswear", "Swimsuit", "Cape", "Armor", "Robe", "Jeans", "T-shirt", "Skirt", "Coat", "Hat", "Gloves", "Shoes", "Boots", "Socks", "Underwear"],
    "Location": ["City", "Countryside", "Forest", "Beach", "Mountain", "Sky", "Indoor", "Cafe", "School", "Space", "Desert", "Jungle", "Ocean", "River", "Lake", "Park", "Garden", "Museum", "Library", "Temple"],
    "Time of Day": ["Day", "Night", "Dawn", "Dusk", "Morning", "Afternoon", "Evening", "Midnight", "Sunrise", "Sunset", "Golden Hour", "Blue Hour", "Twilight", "Noon", "Early Morning", "Late Night", "Rush Hour", "Quiet Time", "High Noon", "Darkness"],
    "Weather": ["Sunny", "Cloudy", "Rainy", "Snowy", "Windy", "Stormy", "Foggy", "Rainbow", "Clear", "Overcast", "Drizzling", "Hail", "Blizzard", "Heatwave", "Cold Snap", "Monsoon", "Hurricane", "Typhoon", "Tornado", "Mild"],
    "Mood": ["Peaceful", "Energetic", "Dark", "Bright", "Mysterious", "Dreamy", "Quiet", "Tense", "Happy", "Sad", "Romantic", "Scary", "Exciting", "Calm", "Chaotic", "Serene", "Gloomy", "Optimistic", "Pessimistic", "Melancholy"],
    "Style": ["Oil Painting", "Watercolor", "Pop Art", "Surrealism", "Impressionism", "Pixel Art", "Cartoon", "Anime", "Realistic", "3D Rendering", "Photorealistic", "Abstract", "Minimalist", "Vintage", "Modern", "Cyberpunk", "Steampunk", "Fantasy", "Sci-Fi", "Gothic"],
    "Color": ["Bright", "Dark", "Pastel", "Monochrome", "Red", "Blue", "Green", "Yellow", "Purple", "Gold", "Silver", "Orange", "Pink", "Brown", "Black", "White", "Gray", "Teal", "Magenta", "Cyan"],
    "Lighting": ["Soft", "Hard", "Natural", "Artificial", "Backlight", "Sidelight", "Dramatic", "Ambient", "Rim Lighting", "Volumetric Lighting", "Global Illumination", "Ray Tracing", "Studio Lighting", "Candlelight", "Firelight", "Moonlight", "Sunlight", "Neon", "Fluorescent", "Spotlight"],
    "Composition": ["Close-up", "Wide Shot", "Panorama", "Symmetry", "Asymmetry", "Eye-level", "High Angle", "Low Angle", "Rule of Thirds", "Leading Lines", "Golden Ratio", "Dutch Angle", "Bird's Eye View", "Worm's Eye View", "Framing", "Depth of Field", "Negative Space", "Dynamic Composition", "Static Composition", "Balanced"],
    "Special Effects": ["Light", "Shadow", "Fog", "Dust", "Reflection", "Blur", "Particles", "Lightning", "Glow", "Bloom", "Lens Flare", "Chromatic Aberration", "Vignette", "Distortion", "Glitch", "Noise", "Smoke", "Fire", "Water", "Ice"],
    "Entity Type": ["Human", "Animal", "Robot", "Alien", "Virtual Person", "Doll", "Hero", "Villain", "Noble", "Commoner", "Creature", "Monster", "Mythical Being", "Spirit", "Ghost", "Demon", "Angel", "Golem", "Construct", "Automaton"]
}

# Create the main window
root = tk.Tk()
root.title("Image Prompt Generator")

# Dictionary to store selected options
selected_options = {}

# Create a frame for the input fields
frame = ttk.Frame(root, padding=10)
frame.pack()

# Create input fields for each element
for element, options in elements.items():
    label = ttk.Label(frame, text=element + ":")
    label.grid(row=len(selected_options), column=0, sticky=tk.W)

    # Create a Combobox (dropdown menu)
    selected_option = tk.StringVar()
    combobox = ttk.Combobox(frame, textvariable=selected_option, values=options, state="readonly")
    combobox.grid(row=len(selected_options), column=1, sticky=tk.W)
    combobox.set(options[0])  # Set a default value

    # Create an Entry (text input field) with larger width
    entry = ttk.Entry(frame, textvariable=selected_option, width=30)
    entry.grid(row=len(selected_options), column=2, sticky=tk.W)

    selected_options[element] = selected_option

# Function to generate the prompt
def generate_prompt():
    prompt_parts = []
    for key, option in selected_options.items():
        prompt_parts.append(f"{key}: {option.get()}")

    prompt = ", ".join(prompt_parts)

    # Wrap the prompt for better readability
    wrapped_prompt = textwrap.fill(prompt, width=80)  # Adjust width as needed

    # Display the prompt in the text box
    prompt_text.delete("1.0", tk.END)  # Clear the text box
    prompt_text.insert(tk.END, wrapped_prompt)

# Create a button to generate the prompt
generate_button = ttk.Button(root, text="Generate Prompt", command=generate_prompt)
generate_button.pack(pady=10)

# Create a text box to display the generated prompt
prompt_text = tk.Text(root, height=10, width=80)
prompt_text.pack()

# Run the main loop
root.mainloop()

코딩 없이 웹사이트 제작 WYSIWYG 에디터와 RocketCake 소개

suncommq — Wed, 19 Mar 2025 22:33:38 +0900

https://www.ambiera.com/rocketcake/ 사이트 메인화면

코딩 없이 웹사이트 제작 WYSIWYG기반 에디터와 RocketCake 소개

WYSIWYG 기반 에디터란 무엇일까요?

WYSIWYG는 "What You See Is What You Get"의 약자로, 보이는 것이 곧 결과물이라는 뜻입니다. 즉, 편집하는 화면에서 보이는 그대로 웹사이트가 만들어진다는 의미입니다. 마치 워드 프로세서에서 글을 쓰듯이, 드래그 앤 드롭 방식으로 요소들을 배치하고 스타일을 적용하여 코딩 지식 없이도 쉽게 웹사이트를 만들 수 있도록 도와줍니다. 복잡한 HTML, CSS 코드를 직접 작성할 필요 없이, 직관적인 인터페이스를 통해 웹사이트 디자인을 할 수 있다는 장점이 있습니다.

RocketCake: 모든 코딩이 완성되어 있기 때문에 클릭 만으로 소스를 넣을 수 있습니다..

말하자면 IFRAME, TEXT 박스, FORM 등을 코딩 없이 클릭 만으로 넣을 수 있고 무엇보다 무료입니다.......;;;

RocketCake의 주요 특징:

직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스: 요소들을 원하는 위치로 끌어다 놓기만 하면 웹사이트 레이아웃을 쉽게 구성할 수 있습니다.
WYSIWYG 편집: 실제 웹사이트처럼 보이는 화면에서 디자인을 변경하면 즉시 결과물을 확인할 수 있습니다.
다양한 템플릿 제공: 다양한 디자인 템플릿을 제공하여 빠르게 웹사이트를 시작할 수 있습니다.
반응형 디자인 지원: 데스크톱, 태블릿, 모바일 등 다양한 기기에서 최적화된 웹사이트를 만들 수 있습니다.
HTML, CSS, JavaScript 편집 기능: 필요에 따라 코드를 직접 편집하여 디자인을 더욱 세밀하게 조정할 수 있습니다.
FTP 업로드 기능: 완성된 웹사이트를 FTP를 통해 서버에 직접 업로드할 수 있습니다.
다국어 지원: 다양한 언어로 웹사이트를 제작할 수 있습니다.

RocketCake 다운로드 방법:

RocketCake는 공식 웹사이트에서 무료로 다운로드할 수 있습니다.

공식 웹사이트 방문: https://www.ambiera.com/rocketcake/
Download 버튼 클릭: 웹사이트 상단의 "Download" 버튼을 클릭합니다.
운영체제 선택: 사용하는 운영체제 (Windows, macOS)에 맞는 버전을 선택합니다.
설치 파일 다운로드: 다운로드된 설치 파일을 실행하여 RocketCake를 설치합니다.

RocketCake - free Responsive Website Builder Software

free responsive WYSIWYG website editor

www.ambiera.com

파이썬 : 프로그래밍에서 가장 필수적인 라이브러리 정리

suncommq — Wed, 19 Mar 2025 22:16:38 +0900

파이썬 필수 라이브러리 정리

파이썬은 방대한 라이브러리 생태계를 자랑하며, 다양한 분야에서 활용될 수 있도록 돕습니다. 여기서는 파이썬 개발에 필수적인 라이브러리, 핵심적인 라이브러리, 그리고 유용한 추천 라이브러리를 정리했습니다.

I. 필수 라이브러리 (Python Standard Library - 기본 설치)

이 라이브러리들은 파이썬 설치 시 기본적으로 제공되며, 거의 모든 파이썬 프로젝트에서 사용됩니다.

os: 운영체제와 상호작용 (파일 시스템, 환경 변수 등)
sys: 파이썬 인터프리터 관련 정보 및 기능 (명령행 인자, 표준 입출력 등)
datetime: 날짜 및 시간 처리
math: 수학 함수 (삼각함수, 로그, 상수 등)
random: 난수 생성
json: JSON 데이터 처리
re: 정규 표현식
collections: 유용한 데이터 구조 (Counter, defaultdict 등)
itertools: 반복자 관련 기능
functools: 고차 함수 및 데코레이터 관련 기능

II. 핵심 라이브러리 (Data Science, Web Development 등 주요 분야)

이 라이브러리들은 특정 분야에서 파이썬을 활용하기 위해 필수적으로 익혀야 합니다.

NumPy: 수치 계산 및 배열 처리 (과학 계산, 데이터 분석의 기반)
Pandas: 데이터 분석 및 조작 (데이터 프레임, 시계열 데이터 처리)
Matplotlib: 데이터 시각화 (그래프, 차트 생성)
Scikit-learn: 머신러닝 (분류, 회귀, 클러스터링 등)
Requests: HTTP 요청 (웹 API 호출, 웹 스크래핑)
Beautiful Soup: HTML 및 XML 파싱 (웹 스크래핑)
Flask / Django: 웹 프레임워크 (웹 애플리케이션 개발)
SQLAlchemy: 데이터베이스 연동 (ORM)
PIL (Pillow): 이미지 처리
unittest: 단위 테스트

III. 추천 라이브러리 (특정 목적에 유용한 라이브러리)

이 라이브러리들은 특정 목적에 따라 활용하면 개발 효율성을 높일 수 있습니다.

TensorFlow / PyTorch: 딥러닝 프레임워크 (인공 신경망 모델 개발)
NLTK / SpaCy: 자연어 처리 (텍스트 분석, 감성 분석)
OpenCV: 컴퓨터 비전 (이미지 처리, 객체 인식)
Scrapy: 웹 크롤링 프레임워크 (대규모 웹 데이터 수집)
Selenium: 웹 자동화 (브라우저 제어)
Pygame: 게임 개발
Tkinter / PyQt: GUI 개발
Jupyter Notebook: 대화형 코딩 환경 (데이터 분석, 머신러닝)
Click / Typer: 명령행 인터페이스 (CLI) 개발
Loguru: 로깅 라이브러리 (간편하고 강력한 로깅 기능)
FastAPI: 고성능 웹 API 개발 (비동기 처리 지원)
Pydantic: 데이터 유효성 검사 및 설정 관리

라이브러리 선택 팁:

프로젝트 목표: 프로젝트의 목표에 맞는 라이브러리를 선택합니다.
커뮤니티 지원: 활발한 커뮤니티 지원이 있는 라이브러리를 선택하면 문제 해결에 도움이 됩니다.
문서화: 잘 문서화된 라이브러리를 선택하면 사용법을 쉽게 익힐 수 있습니다.
성능: 성능이 중요한 경우, 성능 테스트를 통해 최적의 라이브러리를 선택합니다.
유지보수: 꾸준히 업데이트되고 유지보수되는 라이브러리를 선택합니다.

이 목록은 파이썬 라이브러리의 일부일 뿐입니다. 파이썬의 방대한 생태계를 탐험하고, 자신에게 필요한 라이브러리를 찾아 활용하는 것이 중요합니다.

파이썬에서 pip?? 이게 뭐지?

suncommq — Tue, 18 Mar 2025 06:01:55 +0900

파이썬 pip 설명 및 사용법

1. pip 이란 무엇인가?

pip는 Package Installer for Python의 약자로, 파이썬 패키지를 설치하고 관리하는 도구입니다. 파이썬은 다양한 기능을 제공하기 위해 많은 라이브러리(패키지)들을 사용하는데, pip를 사용하면 이러한 라이브러리들을 쉽게 설치하고 업데이트, 삭제할 수 있습니다.

쉽게 말해, pip는 파이썬 프로그램에 필요한 부품들을 가져다 설치해주는 도구라고 생각하면 됩니다.

2. pip 설치 확인 및 업데이트

대부분의 파이썬 설치본에는 pip가 기본적으로 포함되어 있습니다. pip가 설치되어 있는지 확인하려면 터미널 또는 명령 프롬프트에서 다음 명령어를 입력합니다.

pip --version

Use code with caution.Bash

pip가 설치되어 있지 않다면, 파이썬을 다시 설치하거나 다음 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

python -m ensurepip --default-pip

Use code with caution.Bash

pip를 최신 버전으로 업데이트하려면 다음 명령어를 사용합니다.

python -m pip install --upgrade pip

Use code with caution.Bash

3. pip 인스톨 방법

pip를 사용하여 패키지를 설치하는 방법은 매우 간단합니다. 터미널 또는 명령 프롬프트에서 다음 명령어를 입력합니다.

pip install <패키지_이름>

Use code with caution.Bash

예를 들어, requests라는 패키지를 설치하려면 다음과 같이 입력합니다.

pip install requests

Use code with caution.Bash

4. pip 종류 및 주요 명령어

pip install <패키지_이름>: 패키지 설치
pip uninstall <패키지_이름>: 패키지 삭제
pip list: 설치된 패키지 목록 확인
pip show <패키지_이름>: 패키지 정보 확인 (버전, 위치 등)
pip freeze: 현재 환경에 설치된 패키지 목록을 requirements.txt 파일로 저장 (프로젝트 공유 시 유용)
pip install -r requirements.txt: requirements.txt 파일에 명시된 패키지들을 일괄 설치
pip install <패키지_이름>==<버전>: 특정 버전의 패키지 설치 (예: pip install requests==2.25.1)
pip install -U <패키지_이름>: 패키지 업데이트

5. 추가 정보

가상 환경 (Virtual Environment): 프로젝트별로 독립적인 패키지 환경을 만들 수 있습니다. 이를 통해 패키지 충돌을 방지하고 프로젝트 관리를 용이하게 할 수 있습니다. venv 모듈을 사용하여 가상 환경을 만들 수 있습니다.
requirements.txt 파일: 프로젝트에 필요한 패키지 목록을 저장하는 파일입니다. 다른 사람과 프로젝트를 공유하거나, 다른 환경에서 프로젝트를 실행할 때 유용합니다

파이썬 코드 HTML로 쉽게 변환하기: 블로그 포스트 제작 위한 무료 배포 프로그램

suncommq — Mon, 17 Mar 2025 16:47:32 +0900

generate_code_block.exe 실행화면

generate_code_block.exe

8.11MB

소스 코트 붙여 넣기 시에 화면 깨짐 현상

파이썬 코드 HTML로 쉽게 변환하기: 블로그 포스트 제작 위한 무료 배포 프로그램

html 화면에서 소스 코드를 붙여 넣으면 위에 그림 처럼 화면 깨짐 현상을 해결하기 위해 자체 제작 프롬그램을 무료배포 하겠습니다.

이 프로그램을 사용하면 소스 코드가 아래 그림처럼 원본 그대로 깔끔하게 보여 집니다.

프로그램 사용시 원본 소스가 유지됨

이 프로그램은 파이썬으로 제작 되었습니다. 오류 사항을 보고 하여주시면 감사하겠습니다.

마음껏 사용하시길 바랍니다.

이 코드는 오픈소스로 제작하였으나 제가 알지 못하는 라이센스가 적용되어 있을 수 있습니다.

AI Kissing Video Generator

suncommq — Mon, 17 Mar 2025 03:55:50 +0900

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

여자

남자

여자 & 남자

초보자를 위한 AI 이미지 생성 프롬프트 보조 프로그램 : 무료배포

suncommq — Mon, 17 Mar 2025 02:20:36 +0900

AI 생성이미지 프롬프트 제조(?)를 돕기 위해서 개인 제작 프로그램을 무료 배포 하겠습니다.

파이썬으로 제작하였으며 본래 이 프로그램을 사용 하려면 파이썬이 설치 되어있어야 하는데

초보자를 위하여 즉시 실행 되도록 만들었습니다. 혹시 안되시는 분들은 오류사항 문의 부탁드립니다.

prompt_generator.exe

8.09MB

자체제작 Prompt generator.exe

왼쪽에서 슬라이드 메뉴로 선택하시고 혹시 원하는 속성에 메뉴가 없으시면 오른쪽에다가 직접 입력하시면 됩니다.

그리고 Generate Prompt를 누르시면 아래 빈칸에 프롬프트가 완성 됩니다.

혹시 파이썬 버전을 설치 하시려면 3.10.6 버전 입니다.

생성된 프롬프트는 Midjourney, Stable Diffusion, and DALL-E 2 에서 최적합하고 대부분에 AI 모델에서 적용 가능하실꺼라 생각 됩니다. 우선은 스테이블 디퓨전 기준 입니다.

각 속성에는 20개의 속성을 배치 해놨습니다. 로또 확률 보다도 많은 조합이니 충분히 유용하리라 생각됩니다.

업그레이드가 필요하시면 요청해 주십시오.

많이 사용해주시고 오류 사항 보고 부탁드립니다.

블로그에서 iframe을 쉽게 삽입할 수 있도록 간단한 프로그램을 제작했습니다.

suncommq — Sun, 16 Mar 2025 17:28:43 +0900

2025.03.14 - [파이썬 프로그래밍] - 3.파이썬 프로그래밍 Copilot 연동 가능한 비주얼 스튜디오 코드 다운로드해서 설치하기

3.파이썬 프로그래밍 Copilot 연동 가능한 비주얼 스튜디오 코드 다운로드해서 설치하기

텍스트 에디터 : 비주얼 스튜디오 코드 현업에서 많이 사용하는 여러 텍스트 에디터 중에서 일반적으로 많이 사용하는 텍스트 에디터 중에 비주얼 스튜디오 코드 라는 프로그램을 설치해 보

suncommq.tistory.com

네이버 블로그,티스토리, 워드프레서 등에서 iframe을 쉽게 삽입할 수 있도록 간단한 프로그램을 제작했습니다.

파이썬으로 제작하였으며 마음껏 사용하셔도 상관없습니다.

iframe_inserter2_0.z01

19.53MB

iframe_inserter2_0.zip

3.56MB

iframe inserter 2.0

※사용방법※

URL: 이 부분에 iframe에 뿌려줄 다른 url 주소를 적습니다.

width: iframe의 가로 크기 입니다.

Height: iframe의 세로 크기 입니다.

블로그 플랫폼: iframe 적용 양식을 선택합니다. 거의 동일 합니다.

사용 예시

1.iframe에 보여줄 다른 url 주소를 가져옵니다.

iframe에 보여줄 다른 url 주소를 가져옵니다.

2. iframe 크기를 입력합니다. width, height

3. 블로그 플랫폼을 선택합니다.

4. iframe 코드 생성을 클릭 합니다.

5. 블로그 글쓰기 화면에 들어가서 작성모드를 html로 선택합니다.

6. iframe을 삽입하고자 하는 코드 위치에 ctrl + v 붙여 넣기 합니다.

iframe을 삽입하고자 하는 코드 위치에 ctrl + v 붙여 넣기 합니다.

iframe 적용 화면

귀찮은 코드 입력 없이 iframe을 쉽게 삽입할 수 있습니다.

프로그램을 더 업그레이드 하길 원하시면 구독과 댓글 요청을 해 주세요.

감사합니다.

구글 docs로 작성후 iframe으로 소스코드만 넣는경우

suncommq — Sun, 16 Mar 2025 12:20:42 +0900

구글 블로그에 글을 작성할때 구글 docs로 작성후 ifame으로 소스코드만 넣었습니다. 그러면 가치가 낮은 콘텐츠로 인식될까요?

네, Google Docs에서 작성한 글을 Blogger에 iFrame으로 삽입하는 방식은 SEO(검색 엔진 최적화) 관점에서 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.

iFrame 방식이 문제가 되는 이유

검색 엔진이 콘텐츠를 제대로 읽지 못함

Google과 같은 검색 엔진은 iFrame 내부의 콘텐츠를 크롤링(검색)하는 데 제한이 있습니다.
즉, 블로그 본문에 직접 텍스트가 있는 것이 아니라, iFrame을 통해 외부 문서를 불러오는 방식이기 때문에 검색 엔진이 해당 내용을 인식하지 못할 가능성이 큽니다.

"가치가 낮은 콘텐츠" 로 평가될 가능성

검색엔진(특히 Google)은 블로그 내의 원본 콘텐츠를 직접 분석하여 품질을 평가합니다.
iFrame으로 삽입된 문서는 블로그 자체의 콘텐츠가 아니기 때문에, "가치가 낮은 콘텐츠" 또는 "빈약한 콘텐츠"로 간주될 수 있습니다.
Google이 사이트 품질을 평가할 때 "유용하고 독창적인 정보"를 제공하는지 확인하는데, iFrame만 포함된 페이지는 그 기준을 충족하지 못할 가능성이 높습니다.

가치가 별로 없는 콘텐츠

구글과 같은 검색 엔진은 iframe 내부의 콘테츠를 크롤링하는 데 제한이 있습니다.

단순히 iframe을 통해 외부 문서를 불러오기만 한다면 검색 엔진이 해당 내용을 인식하지 못하기 때문에

이것은 빈 페이지로 인식하고 "가치가 낮은 콘텐츠"로 평가될 가능성이 큽니다.

검색엔진(특히 Google)은 블로그 내의 원본 콘텐츠를 직접 분석하여 품질을 평가합니다.
iFrame으로 삽입된 문서는 블로그 자체의 콘텐츠가 아니기 때문에, "가치가 낮은 콘텐츠" 또는 "빈약한 콘텐츠"로 간주될 수 있습니다.

게사자 콘텐츠가 없는 화면에 Google 게제 광고

SEO 최적화하면서 Google Docs 내용 활용하는 방법

1. Google Docs 내용을 직접 복사 & Blogger에 붙여넣기

Google Docs에서 작성한 글을 서식 없이 Blogger 본문에 직접 복사 & 붙여넣기 하면,

SEO 최적화됨
검색 엔진이 콘텐츠를 제대로 인식
가치 있는 콘텐츠로 평가받을 가능성이 높아짐

2. Google Docs를 HTML로 변환 후 삽입

Google Docs에서 파일 > 다운로드 > 웹페이지(.html, 압축됨) 다운로드
.html 파일을 열고 필요한 부분만 복사
Blogger의 HTML 보기 모드에서 붙여넣기
이렇게 하면 불필요한 코드 없이 깔끔하게 삽입 가능

3. iFrame 대신 Google Docs 내용을 Markdown 변환 후 삽입

"Docs to Markdown" 확장 프로그램 사용하여 Google Docs 문서를 Markdown 형식으로 변환
Markdown을 Blogger의 HTML 모드에서 붙여넣기
검색 엔진이 문서를 직접 인식할 수 있음

4. Google Docs를 PDF로 변환 후 Blogger에 직접 업로드

PDF 파일로 변환하여 Blogger에 첨부
글 본문에 핵심 내용을 작성한 후 PDF 다운로드 링크 제공
검색 엔진이 본문 내용을 직접 크롤링할 수 있도록 함

블로그를 더욱 풍성하게 만드는 피드 활용법: 티스토리, 블로그스팟 양쪽으로 피드 연동 가이드

suncommq — Sat, 15 Mar 2025 23:39:24 +0900

블로그를 운영하며 외부 콘텐츠와의 연동으로 더 많은 트래픽과 정보를 제공하고 싶으시다면 이 포스팅을 봐주세요.

저도 블로그를 운영하기 시작한지는 얼마 안됬지만 제가 컴퓨터에 대해서는 약간은 전문가 입니다.

이번 포스팅에서는 티스토리 블로그와 블로그스팟을 동시에 운영하면서 피드로 두 개의 사이트를 연동하는 방법입니다.

아울러 피드 연동 전문 사이트인 Feedspot까지 다른 Feed 사이트를 연동 하시면 블로그 조회수와 트래픽 향상에

큰 도움 될꺼라 생각하여 이 글을 작성합니다.

두개의 사이트 또는 3개의 사이트가 연동되어야 하므로 순서대로 설명드리겠습니다.

1. 티스토리 블로그에 RSS URL 주소 파악하기

RSS 피드 설치 방법

1. RSS URL을 준비 : 먼저 연동하려는 티스토리 블로그에 RSS URL을 알아야 합니다.

티스토리 블로그의 RSS는

https://자신의 블로그 URL/rss 입니다.

티스토리는 쉽게 되어 있어서 편합니다.

자, 그리고 나서 티스토리 블로그 관리자 페이지에 들어가 줍니다.

좌측 메뉴에서 플러그인을 선택합니다.

사이드바에서 플러그인 선택

그리고 나서 플러그인 중에 배너출력을 사용 선택합니다.

배너출력 플러그인 사용 선택

2. 이 상태로 해놓고 나서 블로그스팟으로 넘어 갑니다.

왼쪽 사이드 메뉴에서 설정을 클릭하고 블로그 피드를 전체허용으로 설정합니다.

블로그스팟 피드 전체허용

그리고 나서 이제 블로그스팟의 RSS 주소를 알아야 합니다.

내 블로그의 RSS 주소는

https://[블로그주소].blogspot.com/feeds/posts/default?alt=rss

입니다.

또는 직접 알아내는 방법은 브라우저 주소창에

https://블로그주소/feeds/posts/default?alt=rss

추가해서 방문해 봅니다.

RSS 주소확인

그러면 위와 같은 XML 형식의 RSS 피드 내용이 표시되면, 해당 URL이 블로그의 RSS 피드 주소 입니다.

일단 블로그스팟까지 RSS 주소를 알아내셨다면 Blogger 관리자 페이지에서 "레이아웃" 으로 이동합니다.

원하는 위치 사이드바 등에 "가젯 추가"를 클릭 합니다.

블로그 스팟 피드 가젯 추가

"피드" 가젯을 선택합니다.

블로그스팟 피드 URL에 티스토리 피드 입력

그러면 자신의 티스토리 블로그 피드 URL을 입력하시고 계속을 클릭 하시면 위에 제목과 아래 속성이 활성화 됩니다.

블로그스팟 피드 가젯 활성화

그리고 레이아웃 저장 하신 후에 블로그스팟을 확인해 봅니다.

구글 블로그스팟 피드적용 완료

3. 이제 블로그스팟은 피드가 적용 되었으니 티스토리로 넘어갑니다.

왼쪽 메뉴에서 사이드바를 클릭 합니다.

HTML 배너출력 사이드바 선택

맨처음 설정해둔 기본 모듈에서 HTML 배너출력을 선택합니다.

그리고 나오는 창에다가

제목을 입력하고

html 부분에는

입력합니다.

HTML 배너출력에 소스 넣기

여기서 iframe 속성에는 자바스크립트 또는 각자의 설정을 적용할 수 있습니다.

이제 적용이 되었는지 확인해 봅시다.

티스토리 피드 적용완료

자, 이제 피드 적용은 완료되었구요.

추가적으로 Feedspot 같은 RSS 피드를 적용해 주고 여러 피드를 확인 할수 있는 사이트가 있습니다.

그런데 이런 사이트는 유료이고 비용이 좀 비싸기 때문에 별로 추천하지는 않지만 하고 싶으면 하셔도 좋겠죠.

이상으로 블로그에 피드 설정하는 방법 포스팅 완료입니다. 감사합니다.

2025.03.16 - [파이썬 프로그래밍] - 블로그에서 iframe을 쉽게 삽입할 수 있도록 간단한 프로그램을 제작했습니다.

블로그에서 iframe을 쉽게 삽입할 수 있도록 간단한 프로그램을 제작했습니다.

2025.03.14 - [파이썬 프로그래밍] - 3.파이썬 프로그래밍 Copilot 연동 가능한 비주얼 스튜디오 코드 다운로드해서 설치하기 3.파이썬 프로그래밍 Copilot 연동 가능한 비주얼 스튜디오 코드 다운로드

suncommq.tistory.com

파이썬 주요 모듈(module) 상세 설명

suncommq — Sat, 15 Mar 2025 20:58:38 +0900

2025.03.15 - [파이썬 프로그래밍] - 5.파이썬, Visual Studio Code, GitHub Copilot 연동 및 모듈 활용 학습법

5.파이썬, Visual Studio Code, GitHub Copilot 연동 및 모듈 활용 학습법

suncommq.tistory.com

파이썬은 방대한 표준 라이브러리와 수많은 외부 모듈을 제공하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 여기서는 자주 사용되는 주요 모듈들을 하나씩 자세히 설명하겠습니다. 각 모듈에 대한 설명은 기능, 사용 예시, 그리고 추가 학습 자료를 포함합니다.

1. math 모듈: 수학 관련 함수

기능: 수학적인 연산을 수행하는 함수들을 제공합니다. (삼각함수, 로그, 지수, 제곱근 등)
사용 예시:

      import math

# 제곱근 계산
result = math.sqrt(16)
print(result)  # 4.0

# 원주율
print(math.pi)  # 3.141592653589793

# 삼각함수 (사인)
angle = math.radians(30)  # 각도를 라디안으로 변환
print(math.sin(angle))  # 0.49999999999999994

추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/math.html

2. datetime 모듈: 날짜 및 시간 관련 함수

기능: 날짜와 시간을 다루는 클래스와 함수들을 제공합니다.
사용 예시:

      import datetime

# 현재 날짜와 시간
now = datetime.datetime.now()
print(now)  # 2023-10-27 10:30:00.123456

# 특정 날짜 생성
date = datetime.datetime(2023, 12, 25)
print(date)  # 2023-12-25 00:00:00

# 날짜 포맷팅
formatted_date = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(formatted_date)  # 2023-10-27 10:30:00

추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/datetime.html

3. random 모듈: 난수 생성

기능: 난수를 생성하는 함수들을 제공합니다.
사용 예시:

      import random

# 0과 1 사이의 실수 난수 생성
random_number = random.random()
print(random_number)  # 0.123456789

# 특정 범위 내의 정수 난수 생성
random_integer = random.randint(1, 10)
print(random_integer)  # 5

# 리스트에서 무작위 요소 선택
my_list = ["apple", "banana", "cherry"]
random_choice = random.choice(my_list)
print(random_choice)  # banana

추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/random.html

4. os 모듈: 운영체제 관련 기능

기능: 운영체제와 상호 작용하는 함수들을 제공합니다. (파일 및 디렉토리 관리, 환경 변수 접근 등)
사용 예시:

      import os

# 현재 작업 디렉토리 확인
current_directory = os.getcwd()
print(current_directory)  # /Users/username/Documents

# 디렉토리 생성
os.mkdir("new_directory")

# 파일 삭제
os.remove("file.txt")

# 환경 변수 접근
home_directory = os.environ.get("HOME")
print(home_directory)  # /Users/username

추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/os.html

5. requests 모듈: HTTP 요청

기능: HTTP 요청을 보내고 응답을 처리하는 기능을 제공합니다. (웹 페이지 내용 가져오기, API 호출 등)
사용 예시:

      import requests

# GET 요청 보내기
response = requests.get("https://www.example.com")

# 상태 코드 확인
print(response.status_code)  # 200

# 응답 내용 출력
print(response.text)

추가 학습 자료: https://requests.readthedocs.io/en/latest/

6. json 모듈: JSON 데이터 처리

기능: JSON 데이터를 파싱하고 생성하는 기능을 제공합니다.
사용 예시:

      import json

# JSON 문자열 파싱
json_string = '{"name": "Alice", "age": 30}'
data = json.loads(json_string)
print(data["name"])  # Alice

# 파이썬 객체를 JSON 문자열로 변환
data = {"name": "Bob", "age": 25}
json_string = json.dumps(data)
print(json_string)  # {"name": "Bob", "age": 25}

추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/json.html

7. pandas 모듈: 데이터 분석

기능: 데이터 분석 및 조작을 위한 강력한 도구를 제공합니다. (데이터 프레임, 시리즈 등)
사용 예시:

      import pandas as pd

# CSV 파일 읽기
df = pd.read_csv("data.csv")

# 데이터 프레임 정보 출력
print(df.info())

# 처음 5개 행 출력
print(df.head())

# 특정 열의 평균값 계산
print(df["column_name"].mean())

추가 학습 자료: https://pandas.pydata.org/docs/

8. numpy 모듈: 수치 계산

기능: 대규모 배열 및 행렬 연산을 위한 효율적인 도구를 제공합니다.
사용 예시:

      import numpy as np

# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)  # [1 2 3 4 5]

# 배열 연산
print(arr * 2)  # [ 2  4  6  8 10]

# 행렬 생성
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(matrix)

추가 학습 자료: https://numpy.org/doc/

9. matplotlib 모듈: 데이터 시각화

기능: 다양한 종류의 그래프를 생성하여 데이터를 시각화하는 기능을 제공합니다.

사용 예시:

      import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]

# 그래프 생성
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.title("Sample Plot")
plt.show()

추가 학습 자료: https://matplotlib.org/stable/contents.html

10. re 모듈: 정규 표현식

기능: 정규 표현식을 사용하여 문자열을 검색, 매칭, 치환하는 기능을 제공합니다.
사용 예시:

      import re

# 패턴 매칭
text = "Hello, my email is example@example.com"
pattern = r"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}"
match = re.search(pattern, text)
if match:
    print(match.group())  # example@example.com

추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/re.html

이 외에도 파이썬에는 수많은 유용한 모듈들이 존재합니다. 필요에 따라 적절한 모듈을 선택하여 사용하면 더욱 효율적으로 프로그래밍할 수 있습니다. 각 모듈의 공식 문서를 참고하여 자세한 사용법을 익히는 것이 중요합니다.

5.파이썬, Visual Studio Code, GitHub Copilot 연동 및 모듈 활용 학습법

suncommq — Sat, 15 Mar 2025 20:44:19 +0900

2025.03.14 - [파이썬 프로그래밍] - 3.파이썬 프로그래밍 Copilot 연동 가능한 비주얼 스튜디오 코드 다운로드해서 설치하기

3.파이썬 프로그래밍 Copilot 연동 가능한 비주얼 스튜디오 코드 다운로드해서 설치하기

suncommq.tistory.com

파이썬과 Visual Studio Code(VS Code)를 연동하고, 모듈을 사용하며, GitHub Copilot을 활용하여 예제를 학습하는 방법을 단계별로 자세히 설명하겠습니다. 이 조합은 파이썬 학습 효율을 극대화할 수 있는 강력한 도구입니다.

1. 파이썬 & VS Code 연동 설정

파이썬 설치: 아직 파이썬이 설치되어 있지 않다면, https://www.python.org/downloads/ 에서 최신 버전을 다운로드하여 설치합니다. 설치 시 "Add Python to PATH" 옵션을 반드시 선택해야 합니다.
VS Code 설치: https://code.visualstudio.com/ 에서 VS Code를 다운로드하여 설치합니다.
Python 확장 설치: VS Code를 실행하고, 확장(Extensions) 탭(Ctrl+Shift+X)에서 "Python"을 검색하여 Microsoft에서 제공하는 Python 확장을 설치합니다. 이 확장은 파이썬 개발에 필요한 다양한 기능을 제공합니다.
파이썬 인터프리터 선택: VS Code 하단의 상태 표시줄에서 파이썬 인터프리터를 선택합니다. 설치된 파이썬 버전을 선택하거나, 가상 환경을 설정하여 사용할 수 있습니다. (가상 환경 설정은 아래 '모듈 활용' 섹션에서 설명합니다.)

2. GitHub Copilot 설치 및 설정

GitHub Copilot 구독: GitHub Copilot은 유료 서비스입니다. https://github.com/features/copilot 에서 구독합니다.
VS Code에 Copilot 설치: VS Code 확장 탭에서 "GitHub Copilot"을 검색하여 설치합니다.
GitHub 계정 연결: VS Code에서 GitHub Copilot을 사용하려면 GitHub 계정에 로그인해야 합니다. VS Code에서 Copilot을 처음 실행하면 GitHub 계정으로 로그인하라는 메시지가 표시됩니다.

3. 모듈 활용 및 가상 환경 설정 (필수)

모듈이란? 모듈은 파이썬 코드를 담고 있는 파일입니다. 다른 파이썬 프로그램에서 모듈의 코드를 재사용할 수 있습니다.
가상 환경이란? 가상 환경은 프로젝트별로 독립적인 파이썬 환경을 만들어줍니다. 이를 통해 프로젝트 간의 모듈 버전 충돌을 방지할 수 있습니다.
가상 환경 설정 방법:
1. VS Code 터미널(Ctrl+`)을 엽니다.
2. 프로젝트 폴더로 이동합니다.
3. python -m venv .venv 명령어를 실행하여 가상 환경을 생성합니다. (.venv는 가상 환경 폴더 이름입니다.)
4. source .venv/bin/activate (Linux/macOS) 또는 .venv\Scripts\activate (Windows) 명령어를 실행하여 가상 환경을 활성화합니다.
5. VS Code 하단의 상태 표시줄에서 활성화된 가상 환경이 선택되었는지 확인합니다.
모듈 설치: 가상 환경이 활성화된 상태에서 pip install <모듈 이름> 명령어를 사용하여 필요한 모듈을 설치합니다. 예를 들어, pip install requests는 requests 모듈을 설치합니다.

4. Copilot 활용 예제 학습

이제 Copilot을 활용하여 파이썬 예제를 학습하는 방법을 살펴보겠습니다.

예제 1: requests 모듈을 사용하여 웹 페이지 내용 가져오기
1. 새로운 파이썬 파일(예: web_scraper.py)을 생성합니다.
2. 다음과 같이 코드를 입력합니다.

      import requests

# 웹 페이지 URL
url = "https://www.example.com"

# 웹 페이지 내용 가져오기
response = requests.get(url)

# 상태 코드 확인
if response.status_code == 200:
    # 내용 출력
    print(response.text)
else:
    print("오류 발생:", response.status_code)

1. import requests를 입력하고 잠시 기다리면 Copilot이 자동으로 requests 모듈을 사용하는 코드 스니펫을 제안합니다. Tab 키를 눌러 제안을 수락합니다.
2. # 웹 페이지 내용 가져오기 주석을 입력하고 잠시 기다리면 Copilot이 requests.get(url) 코드를 제안합니다.
3. # 상태 코드 확인 주석을 입력하고 잠시 기다리면 Copilot이 if response.status_code == 200: 코드를 제안합니다.
4. Copilot의 제안을 수락하고 코드를 완성합니다.
5. 코드를 실행하고 결과를 확인합니다.
예제 2: pandas 모듈을 사용하여 CSV 파일 읽고 분석하기
1. 새로운 파이썬 파일(예: data_analysis.py)을 생성합니다.
2. 다음과 같이 코드를 입력합니다.

      import pandas as pd

# CSV 파일 읽기
df = pd.read_csv("data.csv")

# 데이터 프레임 정보 출력
print(df.info())

# 처음 5개 행 출력
print(df.head())

# 특정 열의 평균값 계산
print(df["column_name"].mean())

1. import pandas as pd를 입력하고 잠시 기다리면 Copilot이 pandas 모듈을 사용하는 코드 스니펫을 제안합니다.
2. # CSV 파일 읽기 주석을 입력하고 잠시 기다리면 Copilot이 pd.read_csv("data.csv") 코드를 제안합니다.
3. # 데이터 프레임 정보 출력 주석을 입력하고 잠시 기다리면 Copilot이 print(df.info()) 코드를 제안합니다.
4. Copilot의 제안을 수락하고 코드를 완성합니다.
5. data.csv 파일을 준비하고 코드를 실행하여 결과를 확인합니다.

5. Copilot 활용 팁

명확한 주석 작성: Copilot은 주석을 기반으로 코드를 제안합니다. 명확하고 구체적인 주석을 작성하면 Copilot이 더 정확한 코드를 제안할 수 있습니다.
코드 컨텍스트 유지: Copilot은 현재 코드 컨텍스트를 고려하여 코드를 제안합니다. 코드 컨텍스트를 유지하면서 코드를 작성하면 Copilot이 더 유용한 코드를 제안할 수 있습니다.
제안 검토 및 수정: Copilot이 제안하는 코드는 항상 완벽하지 않을 수 있습니다. 제안된 코드를 주의 깊게 검토하고 필요에 따라 수정해야 합니다.
다양한 예제 학습: 다양한 예제를 학습하면서 Copilot의 활용 능력을 향상시킬 수 있습니다.

2025.03.15 - [분류 전체보기] - 파이썬 주요 모듈(module) 상세 설명

파이썬 주요 모듈(module) 상세 설명

파이썬은 방대한 표준 라이브러리와 수많은 외부 모듈을 제공하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 여기서는 자주 사용되는 주요 모듈들을 하나씩 자세히 설명하겠습니다. 각 모듈에 대한

suncommq.tistory.com

파이썬 자료와 자료 처리: 심층 해설 및 Visual Studio Code 활용법

suncommq — Sat, 15 Mar 2025 20:26:53 +0900

2025.03.15 - [파이썬 프로그래밍] - 4.파이썬 자료와 자료 처리: Visual Studio Code 활용을 위한 기초

4.파이썬 자료와 자료 처리: Visual Studio Code 활용을 위한 기초

suncommq.tistory.com

앞선 설명에 이어, 파이썬의 자료와 자료 처리에 대한 더욱 자세한 설명과 해설, 그리고 VS Code 활용법을 심층적으로 다루겠습니다.

1. 자료형의 중요성: 왜 자료형을 알아야 할까요?

자료형은 단순히 자료의 종류를 구분하는 것 이상으로 중요합니다.

메모리 효율성: 각 자료형은 컴퓨터 메모리에서 차지하는 공간이 다릅니다. 적절한 자료형을 사용하면 메모리 사용량을 줄여 프로그램의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
정확한 연산: 자료형에 따라 사용할 수 있는 연산이 다릅니다. 예를 들어, 문자열에 숫자를 더하려고 하면 오류가 발생합니다.
오류 방지: 자료형을 명확히 이해하면 프로그램 실행 중 발생할 수 있는 오류를 예방할 수 있습니다.
코드 가독성: 자료형을 명시적으로 사용하면 코드의 가독성을 높여 다른 사람이 코드를 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다.

2. 기본 자료형 심층 분석

2.1. 숫자형 (int, float)

정수 (int): 소수점이 없는 숫자를 나타냅니다. 파이썬 3부터는 정수형의 크기 제한이 없어졌습니다.
- 연산: 덧셈(+), 뺄셈(-), 곱셈(*), 나눗셈(/), 나머지(%), 몫(//), 거듭제곱(**) 등
- 예시:
```
      a = 10
b = -5
print(a + b)  # 5
print(a / b)  # -2.0 (나눗셈 결과는 항상 float)
    
```
실수 (float): 소수점이 있는 숫자를 나타냅니다. 부동소수점 방식으로 표현되기 때문에 정확한 값을 표현하는 데 한계가 있을 수 있습니다.
- 연산: 정수형과 동일한 연산 가능
- 예시:

      pi = 3.14159
radius = 5.0
area = pi * radius * radius
print(area)  # 78.53975

2.2. 문자열 (str)

문자들의 나열을 나타냅니다. 작은따옴표('') 또는 큰따옴표("")로 묶어서 표현합니다.
연산: 문자열 연결(+), 문자열 반복(*), 인덱싱([]), 슬라이싱([:]) 등
메서드: 문자열을 조작하기 위한 다양한 메서드를 제공합니다. (예: upper(), lower(), strip(), split(), replace())
예시:

      greeting = "Hello, world!"
print(greeting[0])  # H (첫 번째 문자)
print(greeting[7:12])  # world (7번째부터 12번째 문자까지)
print(greeting.upper())  # HELLO, WORLD!

2.3. 불리언 (bool)

참(True) 또는 거짓(False) 값을 나타냅니다.
연산: 논리 연산 (and, or, not)
활용: 조건문, 반복문 등에서 조건식을 평가하는 데 사용됩니다.
예시:

      is_valid = True
is_empty = False
print(is_valid and is_empty)  # False
print(not is_valid)  # False

3. 복합 자료형 심층 분석

3.1. 리스트 (list)

여러 개의 자료를 순서대로 저장하는 자료형입니다.
특징:
- 변경 가능 (mutable)
- 순서가 있음 (ordered)
- 중복된 값을 허용
메서드: append(), insert(), remove(), pop(), sort(), reverse() 등
예시:

      fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.append("orange")
print(fruits)  # ['apple', 'banana', 'cherry', 'orange']

3.2. 튜플 (tuple)

리스트와 비슷하지만, 변경할 수 없는 자료형입니다.
특징:
- 변경 불가능 (immutable)
- 순서가 있음 (ordered)
- 중복된 값을 허용
활용: 자료의 변경을 방지해야 할 때 사용합니다.
예시:

      coordinates = (10, 20)
# coordinates[0] = 30  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

3.3. 딕셔너리 (dict)

키(key)와 값(value)의 쌍으로 이루어진 자료형입니다.
특징:
- 변경 가능 (mutable)
- 순서가 없음 (unordered)
- 키는 중복될 수 없지만, 값은 중복될 수 있음
메서드: get(), keys(), values(), items(), update() 등
예시:

      person = {"name": "Alice", "age": 30}
print(person["name"])  # Alice
person["city"] = "New York"
print(person)  # {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}

4. VS Code 활용 심화

IntelliSense: VS Code의 IntelliSense 기능은 자료형에 따라 자동 완성, 오류 검사, 코드 제안 등을 제공하여 개발 생산성을 높여줍니다.
디버깅: VS Code의 디버깅 기능을 사용하면 변수의 값과 자료형을 실시간으로 확인하고, 코드 실행 과정을 추적할 수 있습니다.
확장 기능:
- Python: 공식 파이썬 확장 기능은 린팅, 포매팅, 디버깅 등 다양한 기능을 제공합니다.
- Pylance: Microsoft에서 개발한 Pylance 확장 기능은 더욱 강력한 IntelliSense 기능을 제공합니다.
Jupyter Notebook: VS Code에서 Jupyter Notebook을 사용할 수 있습니다. Jupyter Notebook은 코드, 텍스트, 이미지 등을 함께 작성하고 실행할 수 있는 대화형 환경을 제공합니다.

5. 자료형 변환

int(): 문자열이나 실수를 정수로 변환합니다.
float(): 문자열이나 정수를 실수로 변환합니다.
str(): 숫자나 불리언을 문자열로 변환합니다.
list(): 튜플이나 문자열을 리스트로 변환합니다.
tuple(): 리스트를 튜플로 변환합니다.
dict(): 키-값 쌍의 리스트나 튜플을 딕셔너리로 변환합니다.

예시:

      num_str = "10"
num_int = int(num_str)  # 문자열 "10"을 정수 10으로 변환
print(type(num_int))  # <class 'int'>

4.파이썬 자료와 자료 처리: Visual Studio Code 활용을 위한 기초

suncommq — Sat, 15 Mar 2025 19:51:11 +0900

2025.03.14 - [파이썬 프로그래밍] - 3.파이썬 프로그래밍 Copilot 연동 가능한 비주얼 스튜디오 코드 다운로드해서 설치하기

3.파이썬 프로그래밍 Copilot 연동 가능한 비주얼 스튜디오 코드 다운로드해서 설치하기

suncommq.tistory.com

1. 자료란 무엇일까요?

컴퓨터 프로그램에서 '자료'는 프로그램이 다루는 모든 것을 의미합니다. 숫자, 글자, 이미지, 소리 등 다양한 형태가 있을 수 있습니다. 파이썬에서는 이러한 자료를 저장하고 관리하기 위해 '자료형'이라는 개념을 사용합니다. 자료형은 자료의 종류를 나타내며, 각 자료형에 따라 저장 방식과 사용할 수 있는 연산이 달라집니다.

예시:

숫자: 10, 3.14, -5
글자: "Hello", "Python", "123"
참/거짓: True, False

2. 자료를 처리하는 방법

파이썬에서는 다양한 방법으로 자료를 처리할 수 있습니다.

변수: 자료를 저장하는 공간입니다. 변수에 이름을 부여하고, 자료를 할당하여 사용할 수 있습니다.

x = 10  # x라는 변수에 숫자 10을 할당
name = "Alice"  # name이라는 변수에 문자열 "Alice"를 할당

변수는 x, name

연산자: 자료를 가지고 계산, 비교, 논리 연산 등을 수행하는 기호입니다.

a = 5
b = 3
print(a + b)  # 덧셈 연산
print(a > b)  # 비교 연산

연산자는 ＋,－,×,÷,＜,＞,＝

함수: 특정 작업을 수행하는 코드 블록입니다. 자료를 입력받아 처리하고 결과를 반환할 수 있습니다.

def add(x, y):
	return x + y

result = add(5, 3)  # add 함수 호출
print(result)

3. 가장 일반적으로 쓰이는 자료형

파이썬에서 가장 많이 사용되는 자료형은 다음과 같습니다.

자료형	설명	예시
정수 (int)	소수점이 없는 숫자	10, -5, 0
실수 (float)	소수점이 있는 숫자	3.14, -2.5, 0.0
문자열 (str)	글자들의 나열	"Hello", "Python", "123"
불리언 (bool)	참(True) 또는 거짓(False) 값	True, False
리스트 (list)	여러 개의 자료를 순서대로 저장하는 자료형	[1, 2, 3], ["apple", "banana", "cherry"]
튜플 (tuple)	리스트와 비슷하지만, 변경할 수 없는 자료형	(1, 2, 3), ("apple", "banana", "cherry")
딕셔너리 (dict)	키(key)와 값(value)의 쌍으로 이루어진 자료형	{"name": "Alice", "age": 30}

각 자료형에 대한 추가 설명 및 예제:

정수 (int): 소수점이 없는 숫자
10, -5, 0

age = 25
print(type(age))  # <class 'int'>

실수 (float): 소수점이 있는 숫자
3.14, -2.5, 0.0

pi = 3.14159
print(type(pi))  # <class 'float'>

문자열 (str): 글자들의 나열
"Hello", "Python", "123"

message = "Hello, world!"
print(type(message))  # <class 'str'>

불리언 (bool): 참(True) 또는 거짓(False) 값
True, False

is_active = True
print(type(is_active))  # <class 'bool'>

리스트 (list): 여러 개의 자료를 순서대로 저장하는 자료형
[1, 2, 3], ["apple", "banana", "cherry"]

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(type(numbers))  # <class 'list'>
print(numbers[0])  # 1 (리스트의 첫 번째 요소)

튜플 (tuple): 리스트와 비슷하지만, 변경할 수 없는 자료형
(1, 2, 3), ("apple", "banana", "cherry")

coordinates = (10, 20)
print(type(coordinates))  # <class 'tuple'>
print(coordinates[0])  # 10 (튜플의 첫 번째 요소)

딕셔너리 (dict): 키(key)와 값(value)의 쌍으로 이루어진 자료형
"키(key) : 값(value)"
{"name": "Alice", "age": 30}

person = {"name": "Alice", "age": 30}
print(type(person))  # <class 'dict'>
print(person["name"])  # Alice (딕셔너리의 "name" 키에 해당하는 값)

4. VS Code에서 자료형 확인 및 활용

VS Code에서는 다음과 같은 방법으로 자료형을 확인하고 활용할 수 있습니다.

type() 함수: 변수의 자료형을 확인하는 데 사용합니다

x = 10
print(type(x))  # <class 'int'>

디버깅: VS Code의 디버깅 기능을 사용하면 프로그램 실행 중에 변수의 값을 확인하고 자료형을 파악할 수 있습니다.
자동 완성: VS Code는 코드 자동 완성 기능을 제공하여 자료형에 맞는 메서드나 속성을 쉽게 사용할 수 있도록 도와줍니다.
확장 기능: VS Code에는 파이썬 개발을 위한 다양한 확장 기능이 있습니다. 이러한 확장 기능을 활용하면 자료형 검사, 코드 분석 등 더욱 편리하게 파이썬을 공부하고 개발할 수 있습니다.

5. 추가 학습 자료

파이썬 공식 문서: https://docs.python.org/ko/3/

요즘 AI만 있으면 코딩 암꺼두 몰라두 게임 만들수 있어요

suncommq — Sat, 15 Mar 2025 15:45:05 +0900

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

TETRIS.PY

0.00MB

      import pygame
import random

# Define colors
WHITE = (255, 255, 255)
BLACK = (0, 0, 0)
GRAY = (128, 128, 128)
RED = (255, 0, 0)
GREEN = (0, 255, 0)
BLUE = (0, 0, 255)
YELLOW = (255, 255, 0)
CYAN = (0, 255, 255)
MAGENTA = (255, 0, 255)
ORANGE = (255, 165, 0)

# Define shapes
SHAPES = [
    [[1, 1, 1, 1]],  # I
    [[1, 1], [1, 1]],  # O
    [[0, 1, 1], [1, 1, 0]],  # S
    [[1, 1, 0], [0, 1, 1]],  # Z
    [[1, 0, 0], [1, 1, 1]],  # J
    [[0, 0, 1], [1, 1, 1]],  # L
    [[0, 1, 0], [1, 1, 1]]   # T
]

COLORS = [CYAN, YELLOW, GREEN, RED, BLUE, ORANGE, MAGENTA]


class Tetris:
    def __init__(self, width, height):
        self.width = width
        self.height = height
        self.grid = [[0 for _ in range(width)] for _ in range(height)]
        self.current_piece = None
        self.current_x = 0
        self.current_y = 0
        self.game_over = False
        self.score = 0
        self.speed = 1  # Adjust for game speed
        self.current_color_index = 0

    def new_piece(self):
        self.current_piece = random.choice(SHAPES)
        self.current_x = self.width // 2 - len(self.current_piece[0]) // 2
        self.current_y = 0
        self.current_color_index = SHAPES.index(self.current_piece)

        if self.is_collision(self.current_piece, self.current_x, self.current_y):
            self.game_over = True

    def rotate_piece(self):
        rotated_piece = list(zip(*self.current_piece[::-1]))
        if not self.is_collision(rotated_piece, self.current_x, self.current_y):
            self.current_piece = rotated_piece
            try:
                self.current_color_index = SHAPES.index(self.current_piece)
            except ValueError:
                self.current_color_index = 0

    def move(self, dx):
        if self.is_collision(self.current_piece, self.current_x + dx, self.current_y):
            return
        self.current_x += dx

    def drop(self):
        if self.is_collision(self.current_piece, self.current_x, self.current_y + 1):
            self.lock_piece()
            return True
        self.current_y += 1
        return False

    def lock_piece(self):
        for y in range(len(self.current_piece)):
            for x in range(len(self.current_piece[0])):
                if self.current_piece[y][x]:
                    self.grid[self.current_y + y][self.current_x + x] = 1
        self.clear_lines()
        self.new_piece()

    def is_collision(self, piece, x, y):
        for py in range(len(piece)):
            for px in range(len(piece[0])):
                if piece[py][px]:
                    grid_x = x + px
                    grid_y = y + py
                    if grid_x < 0 or grid_x >= self.width or grid_y >= self.height:
                        return True
                    if self.grid[grid_y][grid_x]:
                        return True
        return False

    def clear_lines(self):
        lines_cleared = 0
        for y in range(self.height):
            if all(self.grid[y]):
                del self.grid[y]
                self.grid.insert(0, [0 for _ in range(self.width)])
                lines_cleared += 1

        if lines_cleared > 0:
            self.score += lines_cleared ** 2 * 100

    def draw(self, screen):
        for y in range(self.height):
            for x in range(self.width):
                if self.grid[y][x]:
                    pygame.draw.rect(screen, GRAY, (x * 30, y * 30, 30, 30), 0)

        if self.current_piece:
            for y in range(len(self.current_piece)):
                for x in range(len(self.current_piece[0])):
                    if self.current_piece[y][x]:
                        pygame.draw.rect(screen, COLORS[self.current_color_index],
                                         ((self.current_x + x) * 30, (self.current_y + y) * 30, 30, 30), 0)

        font = pygame.font.Font(None, 36)
        score_text = font.render(f"Score: {self.score}", True, WHITE)
        screen.blit(score_text, (10, 10))

        if self.game_over:
            game_over_text = font.render("Game Over!", True, RED)
            text_rect = game_over_text.get_rect(center=(self.width * 30 // 2, self.height * 30 // 2))
            screen.blit(game_over_text, text_rect)


def main():
    pygame.init()
    width = 10
    height = 20
    screen_width = width * 30
    screen_height = height * 30
    screen = pygame.display.set_mode((screen_width, screen_height))
    pygame.display.set_caption("Tetris")

    game = Tetris(width, height)
    game.new_piece()

    clock = pygame.time.Clock()
    fall_time = 0
    fall_speed = 500

    running = True
    while running:
        for event in pygame.event.get():
            if event.type == pygame.QUIT:
                running = False
            if event.type == pygame.KEYDOWN:
                if event.key == pygame.K_LEFT:
                    game.move(-1)
                if event.key == pygame.K_RIGHT:
                    game.move(1)
                if event.key == pygame.K_DOWN:
                    game.drop()
                if event.key == pygame.K_UP:
                    game.rotate_piece()

        fall_time += clock.get_rawtime()
        if fall_time > fall_speed:
            fall_time = 0
            game.drop()

        if game.game_over:
            running = False

        screen.fill(BLACK)
        game.draw(screen)
        pygame.display.flip()

        clock.tick(60)

    pygame.quit()


if __name__ == "__main__":
    main()

콘트롤 : 방향 키 , 왼쪽, 오른쪽, 아래

블록 변환 : 방향 키 위

2025.03.14 - [파이썬 프로그래밍] - 3.파이썬 프로그래밍 Copilot 연동 가능한 비주얼 스튜디오 코드 다운로드해서 설치하기

3.파이썬 프로그래밍 Copilot 연동 가능한 비주얼 스튜디오 코드 다운로드해서 설치하기

suncommq.tistory.com

구글에서 색인된 글이 다시 삭제되는 이유를 드디어 이제야 알았습니다.

suncommq — Sat, 15 Mar 2025 03:48:25 +0900

여러분 구글에서 URL을 등록하면 몇일 있으면 등록 되는 경우도 있고 안되는 경우도 있지 않습니까?

리디엑션 오류 뭐

리디렉션 오류	웹사이트	시작되지 않음 시작되지 않음 시작되지 않음 시작되지 않음
적절한 표준 태그가 포함된 대체 페이지	웹사이트
찾을 수 없음(404)	웹사이트
사용자가 선택한 표준이 없는 중복 페이지	웹사이트
크롤링됨 - 현재 색인이 생성되지 않음

요런식으로 표시 되는 것들 중요한 이유야 다 있겠지만 일단 색인등록이 되었다가 사라지는 경우가 있어서 여러 경로를 통해 드디어 알아냈네요.

무엇보다 중요한 건 중복된 콘텐츠 입니다.

구글 크롤러가 우리가 생각 하는 그 이상 입니다.

우리는 구글에서 그래픽 카드를 검색하고 나서 쿠팡에 들어가면 쿠팡에서 그래픽 카드를 추천합니다.

우리가 블로그 포스팅 글 올리면서 본의 안이게 여러글 쓰다보면 비슷한 내용도 들어가고는 합니다만

중요한건 이게 다 중복으로 걸러진다는 거구요. 더 중요한 건 여러 군데 플랫폼에다가 비슷한 글 써도

내가 쓴 글은 중복으로 걸러낼 능력이 있다는 겁니다. 이 크롤러가요....

구글이 대단하다는 걸 이제야 알았네요. 좀 무섭기도 합니다.

위에 나온 리디렉션이다 뭐다 그건 중요치 않아요. 혹시 호스트가 메인 호스트가 아니어도 저런게 나올수 있거든요.

무엇보다 중요한건 중복되지 않고, 성심껏 글을 작성해야 인정된다는 것이네요.

우리가 글을 직접 썼는지 복사 떴는지 다 알고 있습니다.

정말 무섭네요. 요즘 그냥 일 나갈까 생각중인데요.

요즘 AI 복사 붙이기 매우 성행하여서 네이버도 조치 한다는데

진심 걱정이네요.

Google AI Studio에서 Gemma 3.27B 모델 사용하기: 단계별 가이드

suncommq — Sat, 15 Mar 2025 02:55:35 +0900

Google AI Studio에서 Gemma 3.27B 모델 사용하기: 단계별 가이드

Google AI Studio는 Google의 최신 AI 모델을 쉽게 실험하고 프로토타입을 만들 수 있는 웹 기반 개발 환경입니다. 이 가이드는 Gemma 3.27B 모델을 Google AI Studio에서 사용하는 방법을 단계별로 설명합니다.

1단계: Google AI Studio 계정 생성 및 로그인

Google AI Studio 웹사이트 접속: https://aistudio.google.com/
Google 계정으로 로그인: Google 계정이 없다면 새로 생성합니다.
이용 약관 동의: Google AI Studio 이용 약관에 동의합니다.

2단계: 새로운 프로젝트 생성

"Create new project" 버튼 클릭: AI Studio 대시보드에서 "Create new project" 버튼을 클릭합니다.
프로젝트 이름 입력: 프로젝트 이름을 입력하고 "Create" 버튼을 클릭합니다.

3단계: 모델 선택 및 설정

"Text generation" 선택: 프로젝트 생성 후, "Text generation" 옵션을 선택합니다.
모델 선택: 모델 선택 화면에서 "Gemma 3.27B" 모델을 선택합니다. (Gemma 2B 모델도 선택 가능합니다.)
모델 버전 선택: 사용 가능한 Gemma 3.27B 모델 버전을 선택합니다. (최신 버전을 권장합니다.)

4단계: 프롬프트 작성 및 설정

프롬프트 입력: "Prompt" 입력 상자에 원하는 프롬프트를 입력합니다. (예: "Write a short story about a cat who can talk.")
Parameters 설정:
- Temperature: 생성되는 텍스트의 무작위성을 조절합니다. (0에 가까울수록 예측 가능하고, 1에 가까울수록 창의적입니다.)
- Top P: 생성되는 텍스트의 다양성을 조절합니다. (0.1에 가까울수록 예측 가능하고, 1에 가까울수록 다양합니다.)
- Max Output Tokens: 생성되는 텍스트의 최대 길이를 지정합니다.
- Stop Sequences: 특정 문자열이 나타나면 텍스트 생성을 중단합니다.
- Safety Settings: 유해하거나 부적절한 콘텐츠 생성을 방지하기 위한 설정을 조절합니다.
"Run" 버튼 클릭: 프롬프트와 설정을 완료한 후 "Run" 버튼을 클릭하여 텍스트를 생성합니다.

5단계: 결과 확인 및 수정

생성된 텍스트 확인: "Output" 영역에 생성된 텍스트가 표시됩니다.
프롬프트 수정 및 재실행: 결과가 만족스럽지 않다면 프롬프트나 설정을 수정하고 "Run" 버튼을 다시 클릭하여 텍스트를 생성합니다.
모델 설정 조정: Temperature, Top P, Max Output Tokens 등의 설정을 조정하여 원하는 결과를 얻을 때까지 실험합니다.

6단계: API 키 생성 및 사용 (선택 사항)

Google AI Studio에서 생성된 모델을 API를 통해 사용하려면 API 키를 생성해야 합니다.

"API Keys" 메뉴 클릭: AI Studio 왼쪽 메뉴에서 "API Keys"를 클릭합니다.
"Create API Key" 버튼 클릭: API 키 생성 화면에서 "Create API Key" 버튼을 클릭합니다.
API 키 복사: 생성된 API 키를 복사하여 안전한 곳에 저장합니다.
API 사용: 복사한 API 키를 사용하여 Google AI API를 호출하고 Gemma 3.27B 모델을 사용할 수 있습니다.

팁:

명확하고 구체적인 프롬프트 작성: 원하는 결과를 얻기 위해 프롬프트를 명확하고 구체적으로 작성합니다.
다양한 설정 실험: Temperature, Top P, Max Output Tokens 등의 설정을 다양하게 실험하여 최적의 값을 찾습니다.
Negative Prompts 활용: 원하지 않는 요소를 지정하여 이미지 생성에서 제외합니다.
Google AI Studio 문서 참고: Google AI Studio 공식 문서를 참고하여 더 자세한 정보를 얻습니다. (https://ai.google.dev/)

스테이블 디퓨전 WebUI, 파이썬 버전 호환성 완벽 정리! (3.10.6이 최적?)

suncommq — Sat, 15 Mar 2025 01:57:44 +0900

스테이블 디퓨전 WebUI를 사용하고 싶지만, 파이썬 버전 때문에 고민이신가요? 어떤 버전을 사용해야 안정적으로 작동할지 궁금하신 분들을 위해 파이썬 버전 호환성에 대한 모든 것을 알려드립니다.

스테이블 디퓨전 WebUI, 어떤 파이썬 버전을 사용해야 할까요?

스테이블 디퓨전 WebUI는 다양한 파이썬 버전에서 작동하지만, 가장 안정적인 작동을 위해서는 파이썬 3.10.6 버전을 사용하는 것을 강력히 추천합니다.

권장 버전: 파이썬 3.10.6
지원 버전: 파이썬 3.10.x 버전 (3.10.6 이후 버전도 가능하지만, 호환성 문제가 발생할 수 있습니다.)
다른 버전: 파이썬 3.9 버전에서도 작동하는 경우가 있지만, 오류 발생 가능성이 높습니다. 3.11 버전 이상은 아직 지원이 불안정합니다.

왜 파이썬 3.10.6을 추천할까요?

스테이블 디퓨전 WebUI 개발자 및 사용자 커뮤니티에서 파이썬 3.10.6 버전이 가장 안정적이라는 피드백이 많습니다. 다른 버전에서는 예상치 못한 오류가 발생하거나, 특정 기능이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

다른 파이썬 버전을 사용하고 있다면?

만약 파이썬 3.10.6 외의 다른 버전을 사용하고 있다면, 다음과 같은 방법을 고려해 보세요.

가상 환경 사용: 파이썬 버전을 변경하지 않고 WebUI 실행에 필요한 환경을 격리하는 가상 환경을 사용하는 것이 좋습니다. 가상 환경을 사용하면 기존 파이썬 환경에 영향을 주지 않고 WebUI를 실행할 수 있습니다.
호환성 문제 해결: 오류가 발생하면 WebUI 관련 커뮤니티나 포럼에서 해결 방법을 찾아보세요. 다른 사용자들의 경험을 통해 문제 해결에 도움을 받을 수 있습니다.
파이썬 버전 변경: 가장 확실한 방법은 파이썬 버전을 3.10.6으로 변경하는 것입니다.

총망라 현존하는 LLM과 AI 챗봇 등 AI모델 순위 Chatbot Arena LLM Leaderboard

suncommq — Fri, 14 Mar 2025 23:13:26 +0900

LMSys Elo 점수란?

LMSys Elo 점수는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 비교하기 위해 LMSys(Large Model Systems Organization)에서 도입한 평가 방식입니다.

LMSys Elo 점수 개요

LMSys는 사용자 피드백을 기반으로 LLM의 상대적인 강점을 평가하는 Arena 플랫폼을 운영하고 있습니다.
Elo 점수는 체스 등 순위 시스템에서 사용되는 방식과 유사하게, 모델 간 1:1 비교 평가(pairwise comparison) 를 통해 계산됩니다.
사용자는 두 개의 모델이 생성한 응답을 비교한 후, 더 나은 응답을 선택합니다.
많은 사용자의 선택을 통해 모델의 점수가 결정되며, 높은 점수를 받은 모델이 더 강력한 모델로 간주됩니다.

LMSys Elo 점수 계산 방식

두 개의 모델이 동일한 질문에 대한 응답을 생성합니다.
사용자들이 직접 두 응답을 비교하고, 더 나은 응답을 선택합니다.
승패 기록을 기반으로 Elo 점수가 업데이트됩니다.
지속적인 비교를 통해 각 모델의 순위가 변동합니다.

LMSys Elo 점수의 의미

점수가 높을수록 상대적으로 더 나은 응답을 제공하는 모델임을 의미합니다.
GPT-4, Claude, Gemini, Mistral 등 다양한 최신 모델이 평가에 참여합니다.
연구자 및 개발자는 LMSys Elo 점수를 참고하여 어떤 모델이 특정 작업에서 우수한지 판단할 수 있습니다.

95% CI가 무엇인가?

95% CI (Confidence Interval, 신뢰구간) 는 통계에서 특정한 모집단의 참값(평균 또는 비율 등)이 포함될 것으로 예상되는 범위를 의미합니다.

LMSys Elo 점수에서 95% CI의 의미

LMSys Elo 점수는 사용자 비교 평가 데이터를 기반으로 한 통계적 추정치입니다.
따라서 점수가 변동할 수 있으며, 특정한 범위 안에 실제 점수가 있을 확률을 제시해야 합니다.
95% 신뢰구간(95% CI) 는 "우리가 측정한 Elo 점수의 실제 값이 95% 확률로 이 범위 안에 존재한다"는 의미입니다.

예시

만약 GPT-4의 LMSys Elo 점수가 1250 ± 30 (95% CI: [1220, 1280]) 라고 한다면:

GPT-4의 실제 Elo 점수는 1220~1280 사이에 있을 확률이 95%입니다.
즉, 모델의 성능이 단일한 수치가 아니라, 약간의 변동성을 고려한 범위로 이해해야 합니다.

왜 95% 신뢰구간을 사용하는가?

LMSys Elo 점수는 많은 사용자 평가 데이터에서 추정되므로 오차가 포함됩니다.
데이터가 충분하지 않거나 평가 간 차이가 크면 신뢰구간이 넓어질 수 있습니다.
95% CI를 제공하면 점수의 정확성과 신뢰도를 더 잘 해석할 수 있습니다.

즉, LMSys Elo 점수의 95% CI는 모델 평가 결과의 신뢰성을 보여주는 지표입니다.

그러면 type란 무엇인가?

LMSys Elo 순위에서 "type" 은 비교되는 모델의 유형을 나타내는 속성입니다. 보통 다음과 같은 값이 있습니다.

LMSys Elo "type"의 주요 분류

Proprietary (사유 모델)
- 기업에서 개발하여 상업적으로 운영하는 모델
- 예시: gpt-4-turbo, claude-3-opus, gemini-1.5-pro
Open (오픈소스 모델)
- 공개되어 누구나 사용할 수 있는 모델
- 예시: mistral-7b, llama-3-70b, mixtral-8x7b
Fine-tuned (튜닝된 모델)
- 기본 모델을 특정 목적에 맞게 추가 학습한 버전
- 예시: zephyr-7b-beta (fine-tuned)
Anonymous (익명 모델)
- 테스트 중이거나 아직 정식으로 공개되지 않은 모델
- gpt-4-0125-preview (anonymous) 같은 경우

즉, "type"은 해당 모델이 사유(기업 소유)인지, 오픈소스인지, 혹은 튜닝된 버전인지 등을 나타내는 정보입니다.

그러면 #params/#activated 는 무엇?

LMSys Elo 순위에서 #params / #activated 항목은 모델의 규모를 나타내는 지표입니다.

1. #params (파라미터 수, Parameters)

모델이 학습에 사용한 총 가중치(weight) 개수를 의미합니다.
일반적으로 더 많은 파라미터를 가진 모델은 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.
단위: B (Billion, 10억 개)

예시:

Mistral-7B → 7B (70억 개) 파라미터
LLaMA 3-70B → 70B (700억 개) 파라미터

2. #activated (활성화된 파라미터 수, Activated Parameters)

일부 모델(특히 Mixture of Experts, MoE 구조)은 한 번의 실행에서 일부 파라미터만 활성화됩니다.
즉, 모델이 요청을 처리할 때 전체 파라미터를 사용하지 않고, 일부만 선택적으로 활용하는 방식입니다.
이는 메모리 절약 및 속도 최적화에 유리합니다.

예시:

Mixtral-8x7B:
- #params = 56B (총 8개 전문가 × 각 7B)
- #activated = 14B (한 번에 2개 전문가만 활성화됨)

즉, #params는 모델의 전체 크기, #activated는 실제 요청 처리 시 사용되는 파라미터 수를 의미합니다.

LMSys Arena의 최신 순위 정보

Chatbot Arena LLM Leaderboard: Community-driven Evaluation for Best LLM and AI chatbots

Rank* (UB)	Rank (StyleCtrl)	Model	Arena Score	95% CI	Votes	Organization	License	Knowledge Cutoff
1	1	GPT-4.5-Preview	1404	-0.7777777778	6024	OpenAI	Proprietary	Unknown
1	2	chocolate (Early Grok-3)	1402	-1	14006	xAI	Proprietary	Unknown
4	7	Gemini-2.0-Flash-Thinking-Exp-01-21	1384	-1	19837	Google	Proprietary	Unknown
4	3	Gemini-2.0-Pro-Exp-02-05	1380	-1	17695	Google	Proprietary	Unknown
4	2	ChatGPT-4o-latest (2025-01-29)	1375	-0.8	19587	OpenAI	Proprietary	Unknown
7	5	DeepSeek-R1	1361	-0.8333333333	10474	DeepSeek	MIT	Unknown
7	11	Gemini-2.0-Flash-001	1355	-0.8	15416	Google	Proprietary	Unknown
7	3	o1-2024-12-17	1353	-1	22010	OpenAI	Proprietary	Unknown
10	11	Gemma-3-27B-it	1339	-0.8181818182	3870	Google	Gemma	Unknown
10	11	Qwen2.5-Max	1338	-1	14258	Alibaba	Proprietary	Unknown
10	8	o1-preview	1335	-1	33195	OpenAI	Proprietary	2023/10
10	11	o3-mini-high	1328	-1.2	11409	OpenAI	Proprietary	Unknown
14	13	DeepSeek-V3	1319	-1	23079	DeepSeek	DeepSeek	Unknown
14	19	GLM-4-Plus-0111	1310	-0.875	6037	Zhipu	Proprietary	Unknown
14	16	Qwen-Plus-0125	1310	-0.875	6058	Alibaba	Proprietary	Unknown
15	16	Gemini-2.0-Flash-Lite	1308	-1	15126	Google	Proprietary	Unknown
15	15	o3-mini	1305	-0.6	17849	OpenAI	Proprietary	Unknown
15	7	Claude 3.7 Sonnet	1304	-1	6952	Anthropic	Proprietary	Unknown
15	21	Step-2-16K-Exp	1304	-1.428571429	5138	StepFun	Proprietary	Unknown
15	21	o1-mini	1304	-1	54978	OpenAI	Proprietary	2023/10
15	16	Gemini-1.5-Pro-002	1302	-1	58887	Google	Proprietary	Unknown
23	23	Grok-2-08-13	1288	-0.6666666667	67102	xAI	Proprietary	2024/3
23	25	Yi-Lightning	1287	-0.75	28972	01 AI	Proprietary	Unknown
23	17	GPT-4o-2024-05-13	1285	-1	117785	OpenAI	Proprietary	2023/10
23	11	Claude 3.5 Sonnet (20241022)	1283	-1	61187	Anthropic	Proprietary	2024/4
23	34	Qwen2.5-plus-1127	1282	-1	10742	Alibaba	Proprietary	Unknown
23	28	Deepseek-v2.5-1210	1279	-0.8571428571	7258	DeepSeek	DeepSeek	Unknown
27	35	Athene-v2-Chat-72B	1275	-1	26113	NexusFlow	NexusFlow	Unknown
27	33	GLM-4-Plus	1274	-1.333333333	27780	Zhipu AI	Proprietary	Unknown
27	24	Hunyuan-Large-2025-02-10	1272	-0.8	3863	Tencent	Proprietary	Unknown
28	34	GPT-4o-mini-2024-07-18	1272	-1	67965	OpenAI	Proprietary	2023/10
28	35	Gemini-1.5-Flash-002	1271	-1	37016	Google	Proprietary	Unknown
28	48	Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct	1268	-1.333333333	7579	Nvidia	Llama 3.1	2023/12
29	19	Claude 3.5 Sonnet (20240620)	1268	-1	86188	Anthropic	Proprietary	2024/4
29	21	Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-bf16	1268	-0.75	36639	Meta	Llama 3.1 Community	2023/12
31	22	Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-fp8	1267	-1	63071	Meta	Llama 3.1 Community	2023/12
31	22	Gemini Advanced App (2024-05-14)	1266	-1	52160	Google	Proprietary	Online
32	43	Grok-2-Mini-08-13	1266	-1	55464	xAI	Proprietary	2024/3
32	23	GPT-4o-2024-08-06	1265	-0.75	48000	OpenAI	Proprietary	2023/10
32	34	Qwen-Max-0919	1263	-0.6666666667	17437	Alibaba	Qwen	Unknown
33	35	Hunyuan-Standard-2025-02-10	1259	-0.6363636364	4027	Tencent	Proprietary	Unknown
38	30	Gemini-1.5-Pro-001	1260	-1	82464	Google	Proprietary	2023/11
41	40	Deepseek-v2.5	1258	-0.75	26356	DeepSeek	DeepSeek	Unknown
41	48	Qwen2.5-72B-Instruct	1257	-0.75	41552	Alibaba	Qwen	2024/9
41	30	GPT-4-Turbo-2024-04-09	1256	-0.6666666667	102184	OpenAI	Proprietary	2023/12
41	33	Llama-3.3-70B-Instruct	1256	-1	30990	Meta	Llama-3.3	Unknown
43	35	Mistral-Large-2407	1251	-1	48216	Mistral	Mistral Research	2024/7
43	44	Athene-70B	1250	-1.25	20599	NexusFlow	CC-BY-NC-4.0	2024/7
47	34	GPT-4-1106-preview	1250	-0.6666666667	103777	OpenAI	Proprietary	2023/4
47	53	Meta-Llama-3.1-70B-Instruct	1248	-0.6666666667	58675	Meta	Llama 3.1 Community	2023/12
47	48	Mistral-Large-2411	1247	-1	25447	Mistral	MRL	Unknown
47	32	Claude 3 Opus	1247	-0.6666666667	202711	Anthropic	Proprietary	2023/8
47	54	Amazon Nova Pro 1.0	1245	-1	20675	Amazon	Proprietary	Unknown
47	50	Llama-3.1-Tulu-3-70B	1243	-0.7272727273	3016	Ai2	Llama 3.1	Unknown
50	35	GPT-4-0125-preview	1245	-0.6666666667	97104	OpenAI	Proprietary	2023/12
55	53	Reka-Core-20240904	1235	-1	7942	Reka AI	Proprietary	Unknown
56	35	Claude 3.5 Haiku (20241022)	1236	-1	26119	Anthropic	Propretary	Unknown
58	56	Gemini-1.5-Flash-001	1227	-1	65681	Google	Proprietary	2023/11
59	54	Jamba-1.5-Large	1221	-0.8571428571	9128	AI21 Labs	Jamba Open	2024/3
60	55	Gemma-2-27B-it	1220	-1	79649	Google	Gemma license	2024/6
60	63	Qwen2.5-Coder-32B-Instruct	1217	-1	5733	Alibaba	Apache 2.0	Unknown
60	56	Gemma-2-9B-it-SimPO	1216	-1	10554	Princeton	MIT	2024/7
60	70	Amazon Nova Lite 1.0	1216	-1	18677	Amazon	Proprietary	Unknown
60	58	Command R+ (08-2024)	1215	-0.5714285714	10544	Cohere	CC-BY-NC-4.0	2024/8
60	65	Mistral-Small-24B-Instruct-2501	1214	-0.8333333333	10979	Mistral	Apache 2.0	Unknown
60	54	Llama-3.1-Nemotron-51B-Instruct	1211	-1	3887	Nvidia	Llama 3.1	2023/12
61	71	Gemini-1.5-Flash-8B-001	1212	-1	37701	Google	Proprietary	Unknown
62	69	Aya-Expanse-32B	1209	-1	28777	Cohere	CC-BY-NC-4.0	Unknown
62	61	Nemotron-4-340B-Instruct	1209	-1.25	20613	Nvidia	NVIDIA Open Model	2023/6
62	64	GLM-4-0520	1207	-0.8333333333	10216	Zhipu AI	Proprietary	Unknown
65	62	Reka-Flash-20240904	1205	-0.7142857143	8138	Reka AI	Proprietary	Unknown
66	62	Llama-3-70B-Instruct	1206	-0.6666666667	163686	Meta	Llama 3 Community	2023/12
68	76	Phi-4	1202	-1	18442	Microsoft	MIT	Unknown
71	61	Claude 3 Sonnet	1201	-1	113094	Anthropic	Proprietary	2023/8
72	84	Amazon Nova Micro 1.0	1197	-0.8	18701	Amazon	Proprietary	Unknown
73	84	Hunyuan-Standard-256K	1189	-1	2902	Tencent	Proprietary	Unknown
76	70	Gemma-2-9B-it	1192	-1	57307	Google	Gemma license	2024/6
76	70	Command R+ (04-2024)	1190	-1	80880	Cohere	CC-BY-NC-4.0	2024/3
76	86	Llama-3.1-Tulu-3-8B	1185	-1.1	3074	Ai2	Llama 3.1	Unknown
77	70	Qwen2-72B-Instruct	1187	-1	38874	Alibaba	Qianwen LICENSE	2024/6
77	58	GPT-4-0314	1186	-1	55966	OpenAI	Proprietary	2021/9
77	84	Ministral-8B-2410	1182	-0.8181818182	5115	Mistral	MRL	Unknown
79	85	Aya-Expanse-8B	1180	-1.2	10405	Cohere	CC-BY-NC-4.0	Unknown
79	72	Command R (08-2024)	1180	-1.2	10842	Cohere	CC-BY-NC-4.0	2024/8
80	70	DeepSeek-Coder-V2-Instruct	1178	-1	15757	DeepSeek AI	DeepSeek License	2024/6
81	75	Claude 3 Haiku	1179	-1	122349	Anthropic	Proprietary	2023/8
81	84	Jamba-1.5-Mini	1176	-0.7142857143	9273	AI21 Labs	Jamba Open	2024/3
81	100	Meta-Llama-3.1-8B-Instruct	1176	-1.333333333	52616	Meta	Llama 3.1 Community	2023/12
90	69	GPT-4-0613	1163	-1	91644	OpenAI	Proprietary	2021/9
90	84	Qwen1.5-110B-Chat	1161	-1	27441	Alibaba	Qianwen LICENSE	2024/4
90	99	Yi-1.5-34B-Chat	1157	-1	25139	01 AI	Apache-2.0	2024/5
90	85	Reka-Flash-21B-online	1156	-1	16024	Reka AI	Proprietary	Online
90	118	QwQ-32B-Preview	1153	-0.7	3413	Alibaba	Apache 2.0	Unknown
91	84	Mistral-Large-2402	1157	-1	64935	Mistral	Proprietary	Unknown
92	92	Llama-3-8B-Instruct	1152	-0.6666666667	109121	Meta	Llama 3 Community	2023/3
92	107	InternLM2.5-20B-chat	1149	-1	10599	InternLM	Other	2024/8
94	89	Command R (04-2024)	1149	-2	56393	Cohere	CC-BY-NC-4.0	2024/3
94	92	Mistral Medium	1148	-0.75	35564	Mistral	Proprietary	Unknown
94	92	Reka-Flash-21B	1148	-1	25819	Reka AI	Proprietary	2023/11
94	95	Granite-3.1-8B-Instruct	1142	-0.75	3302	IBM	Apache 2.0	Unknown
95	88	Mixtral-8x22b-Instruct-v0.1	1147	-1	53787	Mistral	Apache 2.0	2024/4
95	89	Qwen1.5-72B-Chat	1147	-1	40668	Alibaba	Qianwen LICENSE	2024/2
96	107	Gemma-2-2b-it	1144	-0.75	49031	Google	Gemma license	2024/7
104	86	Gemini-1.0-Pro-001	1131	-1.25	18798	Google	Proprietary	2023/4
104	99	Zephyr-ORPO-141b-A35b-v0.1	1127	-0.875	4865	HuggingFace	Apache 2.0	2024/4
105	101	Qwen1.5-32B-Chat	1125	-0.75	22769	Alibaba	Qianwen LICENSE	2024/2
105	110	Granite-3.1-2B-Instruct	1119	-1	3381	IBM	Apache 2.0	Unknown
106	107	Phi-3-Medium-4k-Instruct	1123	-1	26105	Microsoft	MIT	2023/10
106	120	Starling-LM-7B-beta	1119	-1.25	16676	Nexusflow	Apache-2.0	2024/3
108	97	Gemini Pro	1110	-1	6558	Google	Proprietary	2023/4
109	112	Yi-34B-Chat	1111	-1	15922	01 AI	Yi License	2023/6
110	107	Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1	1114	#DIV/0!	76132	Mistral	Apache 2.0	2023/12
111	110	Qwen1.5-14B-Chat	1109	-0.8	18679	Alibaba	Qianwen LICENSE	2024/2
111	110	WizardLM-70B-v1.0	1106	-0.8571428571	8382	Microsoft	Llama 2 Community	2023/8
111	115	Meta-Llama-3.2-3B-Instruct	1103	-1	8395	Meta	Llama 3.2	2023/12
112	97	GPT-3.5-Turbo-0125	1106	-1	68893	OpenAI	Proprietary	2021/9
112	107	DBRX-Instruct-Preview	1103	-1	33740	Databricks	DBRX LICENSE	2023/12
112	114	Phi-3-Small-8k-Instruct	1102	-1	18475	Microsoft	MIT	2023/10
113	117	Tulu-2-DPO-70B	1099	-1.166666667	6661	AllenAI/UW	AI2 ImpACT Low-risk	2023/11
117	107	Granite-3.0-8B-Instruct	1093	-0.8571428571	6998	IBM	Apache 2.0	Unknown
118	113	OpenChat-3.5-0106	1091	-1.2	12989	OpenChat	Apache-2.0	2024/1
119	127	Llama-2-70B-chat	1093	-1	39615	Meta	Llama 2 Community	2023/7
120	118	Vicuna-33B	1091	-1	22943	LMSYS	Non-commercial	2023/8
120	112	Snowflake Arctic Instruct	1090	-0.75	34192	Snowflake	Apache 2.0	2024/4
120	122	Starling-LM-7B-alpha	1088	-1	10418	UC Berkeley	CC-BY-NC-4.0	2023/11
120	131	Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO	1084	-1.125	3835	NousResearch	Apache-2.0	2024/1
121	127	NV-Llama2-70B-SteerLM-Chat	1081	-1.111111111	3638	Nvidia	Llama 2 Community	2023/11
122	113	Gemma-1.1-7B-it	1084	-1	25070	Google	Gemma license	2024/2
126	117	DeepSeek-LLM-67B-Chat	1077	-1.142857143	4989	DeepSeek AI	DeepSeek License	2023/11
127	115	OpenChat-3.5	1077	-0.8571428571	8110	OpenChat	Apache-2.0	2023/11
127	118	OpenHermes-2.5-Mistral-7B	1074	-1.166666667	5088	NousResearch	Apache-2.0	2023/11
127	125	Granite-3.0-2B-Instruct	1074	-1	7191	IBM	Apache 2.0	Unknown
128	133	Qwen1.5-7B-Chat	1070	-1	4874	Alibaba	Qianwen LICENSE	2024/2
128	127	Dolphin-2.2.1-Mistral-7B	1062	-1	1713	Cognitive Computations	Apache-2.0	2023/10
129	133	Mistral-7B-Instruct-v0.2	1072	-0.8	20064	Mistral	Apache-2.0	2023/12
129	133	Phi-3-Mini-4K-Instruct-June-24	1071	-0.8333333333	12810	Microsoft	MIT	2023/10
129	110	GPT-3.5-Turbo-1106	1068	-0.8333333333	17041	OpenAI	Proprietary	2021/9
130	137	Phi-3-Mini-4k-Instruct	1066	-1.666666667	21095	Microsoft	MIT	2023/10
132	132	SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0	1062	-1	4290	Upstage AI	CC-BY-NC-4.0	2023/11
134	137	Llama-2-13b-chat	1063	-0.8	19717	Meta	Llama 2 Community	2023/7
135	133	WizardLM-13b-v1.2	1058	-1	7176	Microsoft	Llama 2 Community	2023/7
139	142	Meta-Llama-3.2-1B-Instruct	1054	-1.166666667	8524	Meta	Llama 3.2	2023/12
139	140	Zephyr-7B-beta	1053	-0.8571428571	11322	HuggingFace	MIT	2023/10
140	133	SmolLM2-1.7B-Instruct	1046	-0.7142857143	2374	HuggingFace	Apache 2.0	Unknown
140	133	MPT-30B-chat	1045	-1	2647	MosaicML	CC-BY-NC-SA-4.0	2023/6
140	139	CodeLlama-70B-instruct	1041	-0.9411764706	1191	Meta	Llama 2 Community	2024/1
141	138	Zephyr-7B-alpha	1041	-0.9285714286	1812	HuggingFace	MIT	2023/10
142	141	CodeLlama-34B-instruct	1043	-1	7510	Meta	Llama 2 Community	2023/7
142	131	falcon-180b-chat	1034	-0.8823529412	1328	TII	Falcon-180B TII License	2023/9
145	135	Vicuna-13B	1042	-1	19774	LMSYS	Llama 2 Community	2023/7
145	142	Gemma-7B-it	1037	-1	9185	Google	Gemma license	2024/2
145	142	Phi-3-Mini-128k-Instruct	1037	-1	21630	Microsoft	MIT	2023/10
145	156	Llama-2-7B-chat	1037	-1.25	14535	Meta	Llama 2 Community	2023/7
145	136	Qwen-14B-Chat	1035	-1.142857143	5066	Alibaba	Qianwen LICENSE	2023/8
145	143	Guanaco-33B	1033	-0.8181818182	2997	UW	Non-commercial	2023/5
153	146	Gemma-1.1-2b-it	1021	-1.166666667	11344	Google	Gemma license	2024/2
155	149	StripedHyena-Nous-7B	1017	-0.875	5276	Together AI	Apache 2.0	2023/12
155	163	OLMo-7B-instruct	1015	-0.875	6500	Allen AI	Apache-2.0	2024/2
158	155	Mistral-7B-Instruct-v0.1	1008	-1	9145	Mistral	Apache 2.0	2023/9
158	157	Vicuna-7B	1005	-0.8571428571	7015	LMSYS	Llama 2 Community	2023/7
158	146	PaLM-Chat-Bison-001	1003	-1	8715	Google	Proprietary	2021/6
161	161	Gemma-2B-it	989	-0.8	4923	Google	Gemma license	2024/2
163	160	Qwen1.5-4B-Chat	988	-1.142857143	7819	Alibaba	Qianwen LICENSE	2024/2
165	165	Koala-13B	964	-1.142857143	7024	UC Berkeley	Non-commercial	2023/4
165	165	ChatGLM3-6B	955	-0.8	4764	Tsinghua	Apache-2.0	2023/10
166	164	GPT4All-13B-Snoozy	932	-0.9333333333	1789	Nomic AI	Non-commercial	2023/3
167	165	MPT-7B-Chat	928	-1	3999	MosaicML	CC-BY-NC-SA-4.0	2023/5
167	170	ChatGLM2-6B	924	-1.2	2710	Tsinghua	Apache-2.0	2023/6
167	167	RWKV-4-Raven-14B	922	-0.8888888889	4919	RWKV	Apache 2.0	2023/4
171	165	Alpaca-13B	901	-1	5865	Stanford	Non-commercial	2023/3
171	171	OpenAssistant-Pythia-12B	893	-1	6368	OpenAssistant	Apache 2.0	2023/4
172	173	ChatGLM-6B	879	-1.375	4983	Tsinghua	Non-commercial	2023/3
173	173	FastChat-T5-3B	868	-0.8888888889	4287	LMSYS	Apache 2.0	2023/4
175	176	StableLM-Tuned-Alpha-7B	840	-1	3337	Stability AI	CC-BY-NC-SA-4.0	2023/4
175	173	Dolly-V2-12B	822	-1.111111111	3483	Databricks	MIT	2023/4
177	174	LLaMA-13B	799	-0.6470588235	2445	Meta	Non-commercial	2023/2

아래 huggingface 사이트 참고

https://huggingface.co/spaces/lmarena-ai/chatbot-arena-leaderboard

Chatbot Arena Leaderboard - a Hugging Face Space by lmarena-ai

huggingface.co

3.파이썬 프로그래밍 Copilot 연동 가능한 비주얼 스튜디오 코드 다운로드해서 설치하기

suncommq — Fri, 14 Mar 2025 21:08:38 +0900

텍스트 에디터 : 비주얼 스튜디오 코드

현업에서 많이 사용하는 여러 텍스트 에디터 중에서 일반적으로 많이 사용하는 텍스트 에디터 중에 비주얼 스튜디오 코드 라는 프로그램을 설치해 보겠습니다.

비주얼 스튜디오 코드 다운로드해서 설치하기

일단 비주얼 스튜디오 코드의 설치 프로그램을 다운로드 합니다. 비주얼 스튜디오 코드 홈페이지에 접속합니다.

https://code.visualstudio.com

Visual Studio Code - Code Editing. Redefined

Visual Studio Code redefines AI-powered coding with GitHub Copilot for building and debugging modern web and cloud applications. Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows.

code.visualstudio.com

뭐 별거 없으니 특별한 설명은 하지 않고 바로 설치 완료된 다음 단계로 넘어가겠습니다.

요즘 시대에 긴 글은 머리만 아픕니다.

왜 이걸 추천 드리냐면은 요즘은 프로그래밍 할때 전문지식이 그렇게 필요가 없는 이유가 실행하자마자 copilot 연동화면이 나옵니다. 뭔지 아시겠죠? 대충 설치만 하고 살짝만 파이썬 배우고 나면 AI의 힘을 빌려 더 큰 세상으로 나갈 수 있다는 겁니다.

비주얼 스튜디오 코드를 설치하셨다면 바로 한글 언어 팩을 설치해 줍시다.

설치가 순식간에 끝납니다. 바로 restart 할 건지 물어봅니다.

벌써 설치 완료 되버렸으니 코드 한번 실행해 봅시다.

위에 파일-새 텍스트 파일 하나 생성합시다.

파이썬 코드를 하나 입력해 봅시다

print(“Hello”)

그리고 저장 합니다.

저장 하실때는 확장자 .py로 하셔야 됩니다. 이건 기본이니까.

혹시 확장자 설치 하겠냐고 나오면 설치 하시면 됩니다.

조금 설명드리자면 이거를 설치하면 파이썬 코드를 입력할 때 자동 완성 기능을 사용할 수 있습니다. 설치하는게 좋겠죠.

이제 코드를 실행해 봅시다.

자, 여기서 팁 하나 알려드릴께요.

파이썬 실행 하기 위해서 명령프롬프트 열때 디렉토리를 가서 파일을 열어야 되지요. 무슨 말인지 모르시면 코드를 작성하고 그냥 실행하면 코드는 실행 안되지요.

반드시 명령어와 함께 실행해야하고 명령프롬프트에서 그 위치로 가서 하게되는데

그 디렉토리 위치에서 명령프롬프트 창을 열기위해서

파일이 위치한 곳에서 shift 키를 누르고 마우스 오른쪽 클릭 합니다.

그럼 그 위치로 가서 프롬프트창이 열린다는 거지요. 뭐 별거 아닙니다.

코드를 입력해 봅시다.

2025.03.14 - [파이썬 프로그래밍] - 명령 프롬프트(Windows Command Prompt)에서 자주 사용하는 기본적인 명령어와 그 용도

명령 프롬프트(Windows Command Prompt)에서 자주 사용하는 기본적인 명령어와 그 용도

1. 파일 및 디렉터리 관리dir : 현재 디렉터리에 있는 파일과 폴더 목록을 표시합니다.cd [경로] : 디렉터리를 변경합니다. 예: cd Documentscd .. : 상위 디렉터리로 이동합니다.mkdir [폴더 이름] : 새 폴

suncommq.tistory.com

명령 프롬프트(Windows Command Prompt)에서 자주 사용하는 기본적인 명령어와 그 용도

suncommq — Fri, 14 Mar 2025 20:18:58 +0900

명령프롬프트에서 help를 입력하세요

1. 파일 및 디렉터리 관리

dir : 현재 디렉터리에 있는 파일과 폴더 목록을 표시합니다.
cd [경로] : 디렉터리를 변경합니다. 예: cd Documents
cd .. : 상위 디렉터리로 이동합니다.
mkdir [폴더 이름] : 새 폴더를 생성합니다.
rmdir [폴더 이름] : 폴더를 삭제합니다(비어 있어야 함).
del [파일 이름] : 파일을 삭제합니다.

2. 시스템 정보 확인

ipconfig : 네트워크 설정(예: IP 주소)을 확인합니다.
ping [도메인/주소] : 네트워크 연결 상태를 테스트합니다.
systeminfo : 컴퓨터의 시스템 정보를 출력합니다.
tasklist : 현재 실행 중인 프로세스 목록을 표시합니다.
taskkill /PID [PID 번호] /F : 특정 프로세스를 강제로 종료합니다.

3. 파일 작업

copy [원본 경로] [대상 경로] : 파일을 복사합니다.
move [파일 이름] [새 경로] : 파일을 이동합니다.
type [파일 이름] : 텍스트 파일의 내용을 명령 프롬프트에서 표시합니다.

4. 디스크 작업

chkdsk [드라이브:] : 디스크의 상태를 점검합니다.
diskpart : 디스크 파티션을 관리합니다.
format [드라이브:] : 드라이브를 포맷합니다.

5. 도움말 및 명령어 설명

help : 사용 가능한 명령어의 목록을 표시합니다.
[명령어] /? : 특정 명령어의 사용법과 옵션을 확인합니다. 예: dir /?

2.파이썬을 공부하기 위해 준비해야 할 것들

suncommq — Fri, 14 Mar 2025 18:51:57 +0900

2025.03.14 - [파이썬 프로그래밍] - 파이썬을 시작 하기 전에 읽어보는 간단한 설명

파이썬을 시작 하기 전에 읽어보는 간단한 설명

파이썬이 프로그래밍 언어라는 것은 다들 아실겁니다. 그런데 프로그래밍 언어를 처음 접하는 입문자라면 ‘프로그래밍이 무엇인가’ 대한 개념 정리가 안 되어 있을지도 모릅니다.용어나 개

suncommq.tistory.com

파이썬 프로그래밍을 공부하기 위해서는 프로그래밍을 할 수 있는 환경이 필요합니다.

가장 기본적인 컴퓨터 한대 쯤은 다들 가정에 있을테니 그다음 필요한 것이 코드를 작성할 수 있는 텍스트 에디터와 그 코드를 실행할 수 있는 코드 실행기 입니다. 우리는 파이썬을 공부하기 위해서 파이썬 코드를 입력할 수 있는 텍스트 에디터와 파이썬 코드를 실행할 수 있는 도구인 파이썬 인터프리터가 필요합니다.

파이썬 설치하기

즉시 파이썬을 설치해 봅시다. 자, 여기서 저는 파이썬 버전 3.10.6을 권장합니다. 한걸음 앞서 우리는 파이썬만 공부하지는 않을 것입니다. 즉, 우리의 최종 목표는 이 파이썬 프로그래밍을 공부한 후에는 스테이블 디퓨전이라든지 생성형 AI 모델을 활용한 영상 제작에 있으니 다음 단계를 원활하게 진행하기 위해서 스테이블 디퓨전 버전 1.5, XDSL 등 모두 통용할 수 있는 파이썬 버전 3.10.6 을 설치합시다.

파이썬 설치 프로그램 다운받기

일단 웹 브라우저로 파이썬 공식 홈페이지에 접속하여 Downloads 메뉴를 클릭합니다. 윈도우 운영체제가 설치된 컴퓨터에서 접속하면 자동으로 윈도우 전용 파이썬 다운로드 화면이 나옵니다.

https://www.python.org/downloads/

Download Python

The official home of the Python Programming Language

www.python.org

파이썬 홈페이지 캡처화면

화면 중간 쯤에서 스크롤을 내려서 Python 3.10.6 항목을 선택합니다

Python 3.10.6 항목을 선택합니다

다음 화면에서 Python windows 64bit 버전을 다운받습니다.

Python windows 64bit 버전을 다운받습니다.

파이썬 설치 프로그램 실행

다운 받은 설치 프로그램을 실행하고 하다에 있는 Add Python 3.10 to PATH를 체크 하고

Install launcher for all user(recommended) 역시 체크 하시고 Install Now를 클릭해 파이썬을 설치 합니다.

설치하면서 사용자 계정 컨트롤 등 화면이 나오면 모두 예를 선택하시면 됩니다.

Add Python 3.10 to PATH 는 프로그램의 실행 경로에 파이썬을 추가한다는 의미입니다. 체크 후 설치해야 이후에 명령 프롬프트에서 python, 또는 py 라고 입력해서 파이썬을 실행할 수 있습니다. 만약 체크하지 않고 설치하셨다면 다시 설치해야 합니다.

새로 설치한 파이썬을 실행해 봅시다.

파이썬 인터렉티브 쉘

다음과 같이 프롬프트 >>> 에 코드를 입력하면 곧바로 실행 결과를 볼 수 있습니다. 컴퓨터와 상호 작용하는 공간이라는 의미로 인터렉티브 셀 이라고 부르며 한 마디씩 주고 받는 것처럼 대화한다고 해서 대화형 셸이라고 부르기도 합니다.

자 프롬프트에 1 + 1 를 입력해봅시다

2 라고 답변합니다.

“Hello” * 3 을 입력해 보시다

HelloHelloHello 라고 출력합니다.

hello 출력

텍스트 에디터 사용하기 : 파이썬 IDLE 에디터

대화형 셀은 간단한 실행 결과 등을 확인할 때 활용하면 편리합니다. 그러면 긴 코드를 입력하거나 코드를 저장해야 할 때는 어떻게 할까요?

일반적으로 텍스트 에디터 프로그램을 사용합니다. 글자를 적을 수 있는 모든 종류의 프로그램을 말하며 메모장도 텍스트 에디터이므로 파이썬 프로그래밍을 할 수 있습니다.

그래도 최대한 프로그래밍 언어를 쉽게 작성 할 수 있도록 도와주는 텍스트 에디터를 사용하면 좋겠죠. 먼저 파이썬과 함께 설치되는 IDLE 에디터 사용 방법을 알아봅시다.

파이썬 IDLE 에디터에서 코드 작성하고 실행하기

파이썬은 기본적으로 간단한 통합 개발 환경으로 IDLE을 제공합니다. 텍스트 에디터를 따로 설치할 수 없는 상황이거나 간단하게 테스트 목적으로 사용할 경우에는 IDLE로 개발할 수 있습니다.

Python IDLE은 기본적으로 인터렉티브 셸 처럼 파이썬 코드를 입력하고 실행 결과를 곧바로 살펴볼 수 있습니다. 프롬프트에서 명령을 입력하는 방법은 바로 앞에서 설명한 파이썬 인터렉티브 쉘과 동일하므로 여기서는 긴 코드를 입력할 때 파일을 만들어 실행하는 방법을 설명하겠습니다.

[File] - [New File] 메뉴를 선택합니다.

새 창이 나타나면 print(“hello”) 를 입력하고 저장을 해봅시다.

이어서 [Run] - [Run Module] 메뉴 또는 단축키 F5를 눌러봅시다.

파이썬 코드가 실행 됩니다.

1.파이썬을 시작 하기 전에 읽어보는 간단한 설명

suncommq — Fri, 14 Mar 2025 18:34:29 +0900

파이썬이 프로그래밍 언어라는 것은 다들 아실겁니다. 그런데 프로그래밍 언어를 처음 접하는 입문자라면 ‘프로그래밍이 무엇인가’ 대한 개념 정리가 안 되어 있을지도 모릅니다.

용어나 개념이 입문자에게는 다소 어려울 수 있지만, 한번 읽고 잊어 버리더라도 아는 것과 모르는 것에는 큰 차이가 있습니다.

컴퓨터 프로그램

컴퓨터 프로그램이란 ‘컴퓨터가 무엇을 해야 할지 미리 작성한 진행 계획’입니다.

우리는 메신저에서 1)친구를 지정하고, 2)메시지를 입력하고, 3) 전송 버튼을 누르면 메시지가 전달됩니다.

이는 sns 프로그램에 ‘친구를 지정하고, 메시지를 입력하고, 전송 버튼을 누르면 친구에게 글을 전송해야 해!’ 라는 프로그램이 작성되어 있기 때문입니다.

프로그래밍 언어

다음 내용을 순서대로 읽고 맨 마지막에 무엇을 해야 하는지 생각해 볼까요?

1) 공책의 오른쪽 위에 a라고 적습니다.

2) a 옆에 10이라고 적습니다.

3) 공책에 왼쪽 위에 b라고 적습니다.

4) b 옆에 20이라고 적습니다.

5) 공책의 오른쪽 아래에 c라고 적습니다.

6) a 옆에 있는 숫자와 b 옆에 있는 숫자를 더해서 c 옆에 적습니다.

7) 만약 c 옆에 적혀 있는 숫자가 15보다 크면 일어나서 “15보다 크다!” 라고 외칩니다.

8) 만약 c 옆에 적혀 있는 숫자가 15보다 작으면 일어나서 “15보다 작다!” 라고 외칩니다.

a = 10

b = 20

a + b = c

c > 15 , “15보다 크다!” , c<15 , “15보다 작다!”

우리의 뇌는 금세 “15보다 크다!” 를 외칠 수 있을 것 입니다.

하지만 제아무리 성능이 좋은 컴퓨터 라도 위의 내용을 이해하지 못합니다.

컴퓨터가 이해할 수 있는 값은 오로지 0과 1로 이루어진 이진 숫자 입니다.

‘공책의 오른쪽 위에 a라고 적는다 + 옆에 10이라고 적는다’ 를 이진 숫자

(binary code)로 표기하면

01100111 11000111 01000101 11111100 00010000 00000000 00000000가 됩니다.

이진 숫자는 쉽게 말해서 컴퓨터를 위한 언어이죠.

과거에는 이진 숫자를 입력해서 프로그램을 만들었습니다. 이진 숫자로 이루어진 코드를 이진 코드 라고 부릅니다. 하지만 이러한 이진 숫자로 프로그램을 만드는 것은 우리 사람에게는 너무 비효율적입니다. 그래서 사람이 이해하기 쉬운 언어로 프로그램을 만들자는 생각을 하게 됩니다. 이런 목적으로 만든 것이 프로그래밍 언어 입니다. 프로그래밍 언어는 쉽게 말해서 사람을 위한 언어입니다. 그리고 프로그래밍 언어로 작성한 프로그램을 소스 코드 라고 합니다.

그런데 문제는 프로그래밍 언어를 컴퓨터가 이해할 수 없다는 것입니다. 이 문제를 해결하기 위해서 프로그래밍 언어를 이진 숫자로 변환해 주는 코드 실행기를 만들었습니다. 코드 실행기는 일종의 번역기입니다. 사람의 언어를 컴퓨터 언어로 번역을 해주는 것이지요.

이러한 프로그래밍 언어 덕분에 사람들은 컴퓨터에게 쉽게 명령을 내리고 원하는 결과를 얻을 수 있게 되었습니다.

프로그래밍 언어, 파이썬

파이썬은 1991년 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이 발표한 프로그래밍 언어입니다. 1989년 크리스마스가 있던 주에 연구실이 닫혀서 심심하던 차에 만들기 시작했다고 합니다.

파이썬이라는 이름은 영국의 6인조 코미디 그룹 ‘몬티 파이썬’에서 가져왔고, 로고는 Python 이라는 영어 단어가 뜻하는 ‘비단뱀’을 모티프로 만들어졌습니다.

파이썬은 초보자가 쉽게 배울 수 있는 프로그래밍 언어이기 때문에 파이썬으로 컴퓨터 프로그램을 만드는 방법을 이해하면 다른 프로그래밍 언어로도 쉽게 프로그램을 만들 수 있습니다.

앞서 파이썬은 초보자가 배우기에 쉬운 언어라고 했습니다. 그렇다면 최근에 파이썬 프로그래밍 언어를 많이 사용하는 이유가 그것뿐일까요?

파이썬의 장점을 간단하게 정리하면 다음과 같습니다.

문법이 간단해서 배우기 쉽습니다.
많은 사람이 사용하고 있어서 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.
대부분의 운영체제(윈도우, 맥, 리눅스)에서 같은 방법으로 사용할 수 있습니다.

파이썬이 인기 있는 이유

첫째, 비전공자도 쉽게 배울 수 있는 언어 입니다.

일단 문법이 간단해서 배우기 쉽습니다. C 언어 등의 프로그래밍 언어는 문법이 복잡해서 컴퓨터 공학을 공부하는 학생들도 어렵게 느끼는 경우가 많습니다. 하지만 파이썬은 단순한 문법을 가지고 있어 배우기 쉽습니다. 따라서 비전공자도 쉽게 배울 수 있습니다.

둘째, 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.

많은 사람이 사용하므로 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다. 기본적인 데스크톱 애플리케이션부터 시작해서 웹 서버, 해킹 도구, IoT(Internet of Things), 인공지능 등에 모두 활용할 수 있습니다.

셋째, 대부분의 운영체제에서 동일하게 사용됩니다.

대부분의 프로그래밍 언어는 운영체제가 제한적입니다. 그리고 여러 운영체제에서 사용할 수 있어도 사용 방법이 조금씩 다른 경우가 있습니다. 하지만 파이썬 프로그래밍 언어는 모든 운영체제에서 같은 방법으로 사용할 수 있습니다.

물론 단점도 있습니다.

느립니다.

파이썬 프로그래밍 언어는 일반적으로 C언어보다 10~350배 정도 느립니다. 프로그래밍 언어는 대부분 ‘쉽게 사용할 수 있다’ 라는 성질과 ‘빠르다’ 라는 성질이 반비례합니다. 파이썬은 쉽게 사용할 수 있는 대신 느리고, C 언어는 어려운 대신 빠릅니다. 그래서 일반적으로 거대한 게임을 만들 때는 C, C++, C# 등의 프로그래밍 언어를 사용합니다.

하지만 최근에는 컴퓨터 성능이 너무 좋아져서 게임 등과 같이 연산이 많이 필요한 프로그램이 아니라면 프로그래밍 언어의 속도 차이를 크게 느낄 수 없습니다. 따라서 쉽게 사용할 수 있는 프로그래밍 언어(파이썬, 루비, 자바스크립트 등)가 인기를 끌고 있습니다.

머신러닝, 딥러닝처럼 고정적인 연산을 많이 하는 프로그램은 전체적인 프로그램을 파이썬으로 만들고, 고정적인 연산 부분만 C 언어로 만들어 활용하기도 합니다. 게임처럼 연산을 많이 하는 프로그램, 성능이 좋지 않은 컴퓨터를 사용할 수밖에 없는 프로그램(소형 장치)을 제외하면 파이썬으로 모든 것을 할 수 있습니다.

2025.03.14 - [파이썬 프로그래밍] - 파이썬을 공부하기 위해 준비해야 할 것들

파이썬을 공부하기 위해 준비해야 할 것들

2025.03.14 - [파이썬 프로그래밍] - 파이썬을 시작 하기 전에 읽어보는 간단한 설명 파이썬을 시작 하기 전에 읽어보는 간단한 설명파이썬이 프로그래밍 언어라는 것은 다들 아실겁니다. 그런데

suncommq.tistory.com

스테이블 디퓨전에서 ControlNet 활용법: 이미지 세부 사항을 제어하는 방법

suncommq — Fri, 14 Mar 2025 18:26:58 +0900

2025.03.14 - [스테이블 디퓨전] - ControlNet을 알아보자 >>> ControlNet은 무엇인가?

ControlNet을 알아보자 >>> ControlNet은 무엇인가?

스테이블 디퓨전에서 ControlNet은 텍스트-이미지 변환 모델에 추가적인 조건을 부여하여 더 정교하고 제어된 이미지 생성을 가능하게 하는 신경망 구조입니다. 이 모델은 기존의 생성 모델에 "잠

suncommq.tistory.com

ControlNet이란?

ControlNet은 스테이블 디퓨전에서 **특정한 가이드(제어 조건)**를 통해 이미지의 세부 사항을 조정할 수 있도록 도와주는 확장 모델입니다. 일반적인 txt2img 또는 img2img 방식보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있는 장점이 있습니다.

ControlNet의 주요 기능:

스케치를 정밀한 이미지로 변환
특정 포즈나 자세를 반영하여 캐릭터 생성
배경 구조를 유지하면서 스타일 변경
실제 사진을 활용하여 유사한 그림 생성

ControlNet을 활용하면 원하는 이미지의 구조를 손쉽게 컨트롤할 수 있어 게임 캐릭터 제작, 일러스트 생성, 광고 디자인 등에 매우 유용합니다.

ControlNet의 주요 입력 타입

ControlNet은 다양한 입력 조건을 활용할 수 있으며, 대표적인 것들은 다음과 같습니다.

입력 타입	설명
Canny	이미지의 엣지를 감지하여 윤곽을 유지
Depth	깊이 맵을 활용하여 입체감 유지
Pose (OpenPose)	인물의 포즈를 반영하여 새로운 캐릭터 생성
Sketch (Scribble)	간단한 스케치를 정밀한 이미지로 변환
Line Art	만화 스타일의 선화를 기반으로 컬러 이미지 생성
Segmentation	이미지 영역을 분리하여 색상 또는 스타일 변경
MLSD	건축물이나 직선 구조를 유지

1. 스케치(Scribble) → 디테일한 이미지 변환

입력: 간단한 스케치 → 출력: 정밀한 일러스트

프롬프트: a beautiful anime girl, vibrant colors, highly detailed, ultra HD
ControlNet: Scribble (스케치 입력)

활용 예시: 러프한 스케치를 정교한 그림으로 변환하여 웹툰 제작, 캐릭터 디자인에 활용 가능

2. 포즈(OpenPose) → 동일한 포즈의 캐릭터 생성

입력: 특정 포즈 이미지 → 출력: 원하는 스타일로 변환된 캐릭터

프롬프트: a fantasy warrior, wearing armor, cinematic lighting
ControlNet: OpenPose (포즈 유지)

활용 예시: 댄서, 액션 캐릭터, 포즈 기반 일러스트 제작

3. Canny(엣지 감지) → 동일한 구조의 새로운 스타일 생성

입력: 사진 속 건물 윤곽 → 출력: SF 스타일의 건축물

프롬프트: a futuristic city with neon lights, cyberpunk theme
ControlNet: Canny (엣지 감지)

활용 예시: 기존 사진을 활용한 창의적인 건축 디자인, 게임 배경 제작

4. Depth(깊이 맵) → 입체감 유지한 스타일 변환

입력: 사진 속 건물 윤곽 → 출력: SF 스타일의 건축물

프롬프트: fantasy castle, detailed textures, dramatic lighting
ControlNet: Depth (깊이 맵 유지)

활용 예시: 사진을 기반으로 새로운 일러스트 스타일 구현, 실사 게임 배경 제작

스테이블 디퓨전에서 효과적인 프롬프트 작성법

suncommq — Fri, 14 Mar 2025 17:32:09 +0900

스테이블 디퓨전에서 프롬프트(prompt)는 원하는 이미지를 생성하는 핵심 요소입니다. 좋은 프롬프트를 작성하면 더 정밀하고 만족스러운 이미지를 얻을 수 있습니다.

효과적인 프롬프트 작성법

핵심 주제 명확히 하기
- 이미지의 중심이 되는 키워드를 먼저 작성
- (예: a cyberpunk city, a beautiful anime girl, a futuristic warrior)
스타일과 분위기 추가
- 원하는 스타일이나 분위기를 명확히 기술
- (예: realistic, cinematic lighting, hyper-detailed, fantasy style, vibrant colors)
카메라 앵글 및 구성 추가
- (예: close-up shot, wide-angle, portrait, bird’s-eye view, dynamic composition)
조명 및 색감 조절
- (예: soft lighting, golden hour, neon glow, moody atmosphere, high contrast)
아티스트 이름 및 참고 스타일 활용
- 특정 아티스트 스타일을 참고하여 결과 개선 가능
- (예: art by Greg Rutkowski, Studio Ghibli style, Pixar style)
세부 요소 추가
- 작은 디테일까지 추가해 세밀한 이미지 조정
- (예: intricate patterns, detailed background, fine textures, ultra HD)
네거티브 프롬프트 활용 (-Negative Prompt-)
- 원하지 않는 요소를 제외
- (예: blurry, low-quality, extra fingers, watermark, bad anatomy, distorted)

예제 프롬프트

1. 현실적인 인물 (Realistic Portrait)

a highly detailed portrait of a beautiful woman, photorealistic, UHD, cinematic lighting, high contrast, soft shadows, natural skin texture, by Greg Rutkowski

2. 사이버펑크 도시 (Cyberpunk City)

a futuristic cyberpunk city at night, neon lights, rain-soaked streets, ultra-detailed, cinematic composition, Blade Runner style

3. 애니메이션 스타일 캐릭터 (Anime Girl)

a cute anime girl with long silver hair, red eyes, wearing a futuristic suit, highly detailed, vibrant colors, cinematic lighting, art by Makoto Shinkai, Studio Ghibli

4. 판타지 풍경 (Fantasy Landscape)

a majestic floating island with waterfalls, glowing plants, magical atmosphere, ultra-detailed, artstation trending, fantasy style, 4K

5. 네거티브 프롬프트 예제

blurry, low-quality, watermark, extra fingers, distorted face, low resolution, bad anatomy, artifacts

핵심 주제 → 스타일 & 조명 → 세부 요소 추가 → 네거티브 프롬프트 활용 순으로 작성
명확하고 구체적인 프롬프트일수록 원하는 이미지를 쉽게 얻을 수 있음
여러 번 시도하며 프롬프트를 조정하는 것이 중요

스테이블 디퓨전에서 텍스트에서 이미지 생성(txt2img)과 이미지 변환(img2img)의 차이점

suncommq — Fri, 14 Mar 2025 16:57:18 +0900

1. 텍스트에서 이미지 생성(txt2img)

설명: 텍스트 프롬프트를 입력하면 AI가 완전히 새로운 이미지를 생성하는 방식입니다.
입력: 텍스트 프롬프트 + 랜덤 시드
출력: 입력된 텍스트를 기반으로 생성된 완전히 새로운 이미지
특징:
- 처음부터 랜덤 노이즈에서 이미지를 생성
- 창의적이고 자유로운 이미지 생성 가능
- 프롬프트에 따라 세밀한 컨트롤 가능
사용 예시:
- "A futuristic city at sunset with flying cars" (미래 도시를 창조적으로 생성)

프롬프트 : A futuristic city at sunset with flying cars

2. 이미지 변환(img2img)

설명: 기존 이미지를 기반으로 프롬프트에 맞게 변형하여 새로운 이미지를 생성하는 방식입니다.
입력: 기존 이미지 + 텍스트 프롬프트 + 노이즈 정도(denoising strength)
출력: 원본 이미지의 형태를 어느 정도 유지하면서도, 프롬프트에 따라 변형된 이미지
특징:
- 원본 이미지를 활용하여 스타일 변환이나 특정 요소 추가 가능
- denoising strength 값을 조정하여 변화 정도를 설정 가능 (높을수록 원본에서 멀어짐)
- 이미지의 구조를 유지하면서도 분위기, 스타일, 색감 등을 조정 가능

denoising strength = 0.3	denoising strength = 0.4	denoising strength = 0.5

denoising strength = 0.6	denoising strength = 0.7	denoising strength = 0.8

denoising strength = 0.9

사용 예시:
- 흑백 이미지를 컬러로 변환
- 실사 이미지를 애니메이션 스타일로 변환
- 러프한 스케치를 세밀한 그림으로 변환

비교 요약

기능	txt2img	img2img
입력	텍스트 프롬프트	이미지 + 텍스트 프롬프트
생성 방식	랜덤 노이즈에서 새 이미지 생성	기존 이미지에서 변형
원본 이미지 유지	없음	부분적으로 유지 가능
활용	창작, 새로운 이미지 생성	스타일 변경, 리터칭, 디테일 강화

따라서,

창의적인 새로운 이미지를 만들고 싶다면 → txt2img
기존 이미지에서 변형하거나 스타일을 변경하고 싶다면 → img2img

스테이블 디퓨전 프리 프로세서의 역할을 이해한다.

suncommq — Fri, 14 Mar 2025 16:02:59 +0900

2025.03.14 - [스테이블 디퓨전] - ControlNet을 알아보자 >>> ControlNet은 무엇인가?

ControlNet을 알아보자 >>> ControlNet은 무엇인가?

suncommq.tistory.com

프롬프트:

"Taekwon V, giant robot, heroic pose, detailed mechanical design, vibrant colors, anime style, standing in a futuristic cityscape, glowing eyes, dynamic lighting, cinematic atmosphere"

네거티브:

"low quality, blurry, distorted, unrealistic proportions, watermark"

프롬프트로 생성된 원본 이미지

프리 프로세서 canny 적용

canny로 추출해서 img2img로 생성한 이미지

프롬프트:

"A young boy riding a bicycle through a sunny park, wearing a red helmet and a blue backpack, surrounded by green trees and flowers, cheerful and dynamic pose, realistic lighting, detailed and vibrant colors, cinematic composition"

네거티브:

"blurry, low quality, distorted proportions, overexposed, abstract"

프롬프트로 생성한 자전거 타는 소년

depth 적용

depth로 추출해서 생성한 이미지

두번째 자전거 타는 소년은 좀 무섭다...

프롬프트:

"A cute white rabbit sitting on green grass, surrounded by colorful flowers, soft sunlight shining through the trees, realistic fur texture, highly detailed, warm and vibrant colors, photorealistic style"

네거티브:

"blurry, low quality, overly dark, abstract, unrealistic proportions"

아증맞은 토끼

scibble 적용한 토끼사진

scibble 적용한 이미지로 img2img로 재생성 해보자.

어?!

털만 그려놨네;;;; 그래도 꽃은 칼라로 해놨네요.....

프롬프트로 생성한 여자 원본사진

openpose로 추출

openpose를 적용하여 새로운 이미지 생성

ControlNet을 알아보자 >>> ControlNet은 무엇인가?

suncommq — Fri, 14 Mar 2025 14:45:54 +0900

스테이블 디퓨전에서 ControlNet은 텍스트-이미지 변환 모델에 추가적인 조건을 부여하여 더 정교하고 제어된 이미지 생성을 가능하게 하는 신경망 구조입니다. 이 모델은 기존의 생성 모델에 "잠긴" 가중치와 "학습 가능한" 가중치를 결합하여, 원래 모델의 성능을 유지하면서도 새로운 조건을 학습할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 특징:

조건부 제어: ControlNet은 텍스트 프롬프트 외에도 추가적인 입력(예: 스케치, 포즈, 외곽선 등)을 기반으로 이미지를 생성할 수 있습니다.
모듈형 설계: 기존 모델의 구조를 변경하지 않고, 추가적인 모듈을 통해 확장 가능.
효율적인 학습: 소규모 데이터셋으로도 학습이 가능하며, 원래 모델의 성능을 손상시키지 않습니다

pexels 홈페이지 다운로드 사진

ControlNet의 openpose 파라미터로 인물의 자세를 추출할수 있다.

openpose로 인물의 자세를 추출한다

스테이블 디퓨전 WebUi에서 openpose를 적용

스테이블 디퓨전 WebUI에서 ControlNet 설치하기

ControlNet을 설치하려면 ControlNet 본체와 프리 프로세서 모델을 나눠 설치해야 합니다.

우선 WebUI에서 Extensions 탭에서 본체를 다운로드 합니다.

URL에 주소 입력하고 Install을 클릭합니다.

https://github.com/mikubill/sd-webui-controlnet.git

GitHub - Mikubill/sd-webui-controlnet: WebUI extension for ControlNet

WebUI extension for ControlNet. Contribute to Mikubill/sd-webui-controlnet development by creating an account on GitHub.

github.com

설치가 완료되면 체크 업데이트를 누르고 적용을 시키나서 WebUI를 리스타트 합니다.

적용을 하고 WebUI를 리스타트 합니다

그 다음 프리 프로세서 모델을 다운로드 합니다. ControlNet은 여러 베이스 모델별로 다른 모델이 있기 때문에 각자 맞는 버전을 다운받으셔야 됩니다. 여기서 초보자가 착각하는 것 중 하나가 WebUI와 SD 버전 1.5, 2.0, SDXL 등을 구별 못한다는 것인데요. WebUI와 SD 버전은 다른겁니다. WebUI는 단순히 모델을 사용하기 위한 프로그램이 입니다. 메모장, 워드 같은 프로그램을 말하는 거구요. SD버전이 바로 모델 버전입니다. 이 SD 모델이란거는 Stability AI에서 개발한 모델을 말합니다. SD 1.5, SD 2.0, SDXL 등.

아래 링크를 타고 가셔서 프리 프로세서 모델을 다운로드 합니다.

https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main

lllyasviel/sd_control_collection at main

Detected Pickle imports (3) "torch.HalfStorage", "torch._utils._rebuild_tensor_v2", "collections.OrderedDict" What is a pickle import?

huggingface.co

diffusers_xl_canny_full.safetensors 다운로드

diffusers_xl_canny_full.safetensors 를 다운받고

*스테이블 디퓨전 루트 디렉터리/extensions/sd-webui-controlnet/models ←이 위치로 프리 프로세스 모델을 이동시킨다

스테이블 디퓨전 루트 디렉터리/extensions/sd-webui-controlnet/models

ControlNet 설치 완료

이제 ControlNet 설치가 완료 되었으므로 각 파라미터를 설명 드리겠습니다.

ControlNet Unit

여기서 편집할 이미지를 업로드 합니다. unit 0 ,unit 1, unit 2 각 각 다른 탭에서 각자 이미지 별로 편집하고 싶을때 사용합니다.

Single Image/Batch/Multi-inputs

Single Image 이거는 이미지를 한장 한장 업로드 할때 사용합니다.

Batch는 해당 폴더로 경로 지정을 해서 여러 장을 한꺼번에 업로드 처리 합니다

Multi-inputs 이거는 폴더와 상관 없이 여러 이미지를 한꺼번에 다 넣고 처리할때 사용합니다.

Enable 이것을 선택하셔야 Controlnet이 작동합니다.

Low VRAM : VRAM 이 부족할때 사용하며, 그 대신에 속도가 느려집니다.

Pixel Perfect : 프리 프로세서의 해상도를 자동 설정하도록 합니다. 초기 설정이 On으로 되어있습니다.

Allow Preview : 쉽게 말하면 미리보기 기능입니다. 이것을 선택 한 다음 프리 프로세서 모델을 선택하고

위에 폭탄그림 아이콘을 클릭하면 미리보기로 생성됩니다.

Effective Region Mask : 입력 이미지에서 마스크 처리한 부분을 업로드할 때 사용합니다.

Control Type

여기서 프리 프로세서 종류를 선택합니다.

선택을 하시면 아래 프리프로세서와 모델이 자동 설정 됩니다.

Preprocessor/Model

위에 메뉴와 같다 보시면 되고 프리프로세서 모델을 선택할 수 있습니다.

Control Weight 이것은 가중치 설정입니다.

Starting Control Step / Ending Control Step

이것은 0.1, 0.2, 1 등 백분율 단위로 사용합니다.

예를 들어 Starting을 0.1로 하고 Ending을 0.2로 설정하면

ControlNet이 10%에서 생성 시작했다가 20%에서 종료합니다.

Control Mode

프롬프트의 압력의 밸런스를 적용합니다.

나의 생성 이미지 프롬프트를 중시할것이냐 아니면 ControlNet 기능을 중시할것이냐 그걸 말하는 겁니다.

Resize Mode

이건 img2img 탭에서 사용하는 파라미터와 같은 것인데

쉽게 설명하면

단지 이미지 사이즈를 변경할것이냐 아니면 사이즈를 변경하면 상실하는 부분이나 이미지가 커질때 어떻게 처리할것이냐

그것을 선택하는 겁니다. 단지 사이즈를 바꾼다. 사이즈 바뀐 부분은 짤리거나 새로 생성한다. 줄이면 줄인다. 늘릴때는 새로운 이미지가 생성되거나 하는 겁니다.

자 ControlNet 부분에서 설치하고 설명까지 마치었습니다.

다음 포스팅은 프리 프로세서를 적용했을때 이게 뭔지 한번 적용해 보겠습니다. 감사합니다

구글, 오픈 소스 온디바이스 모델 '젬마3' 한번 PC에 설치해서 사용해 보겠습니다.

suncommq — Fri, 14 Mar 2025 02:36:56 +0900

구글 뉴스 검색 캡처사진

구글의 오픈소스 온디바이스 모델 젬마3(Gemma 3)는 최신 기술을 활용한 경량화된 인공지능 모델입니다. 이 모델은 단일 GPU나 TPU에서도 실행 가능하며, 다양한 하드웨어 환경에서 높은 성능을 발휘하도록 설계되었습니다.

주요 특징:

다양한 매개변수 크기: 10억, 40억, 120억, 270억 개의 매개변수 버전으로 제공되어, 사용자가 하드웨어 성능에 맞는 모델을 선택할 수 있습니다.
멀티모달 기능: 텍스트, 이미지, 짧은 비디오를 분석할 수 있으며, 140개 이상의 언어를 지원합니다.
확장된 컨텍스트 창: 최대 128,000개의 토큰을 처리할 수 있어, 이전 모델보다 훨씬 더 많은 데이터를 다룰 수 있습니다.
안전성: 유해 콘텐츠를 감지하고 차단하는 기능을 갖춘 '실드젬마2(ShieldGemma2)'와 함께 제공됩니다.

젬마3는 구글의 제미나이 2.0(Gemini 2.0) 기술을 기반으로 개발되었으며, 오픈소스 커뮤니티에서 쉽게 접근 가능하도록 설계되었습니다. 이 모델은 AI 연구자와 개발자들이 다양한 애플리케이션을 구축하는 데 도움을 줄 수 있도록 설계되었습니다.

젬마3의 각 버전은 매개변수 수에 따라 이름이 다소 간단하게 구분됩니다.

아래는 예상되는 각 버전의 이름입니다:

Gemma3-1B: 10억 개의 매개변수 모델
Gemma3-4B: 40억 개의 매개변수 모델
Gemma3-12B: 120억 개의 매개변수 모델
Gemma3-27B: 270억 개의 매개변수 모델

아래는 제가 언급한 젬마3 모델 정보들을 보기 쉽게 정리한 표입니다:

모델 이름	매개변수 수	용도 및 특징
Gemma3-1B	10억 개	리소스가 제한된 환경에서 간단한 작업에 적합
Gemma3-4B	40억 개	중간 수준의 작업을 수행하며, 적은 자원으로 높은 성능 제공
Gemma3-12B	120억 개	정교한 작업 및 큰 데이터셋 처리에 적합
Gemma3-27B	270억 개	복잡한 작업 및 최고 성능 요구 애프리케이션에 적합

자 그럼 일단, Hugging Face 홈페이지에 가봅시다.

hugging face gemma3 검색

저는 GPU가 8GB라 저사양이므로 Gemma3-12B가 적합할 것으로 보이네요.

모델 사용하는 방법은 엄청 쉽습니다. 오픈소스이기 때문에

이제 뭐 설치하고 그럴필요도 없어요.

GPT4ALL 프로그램을 사용하면 마우스 클릭만으로 바로 사용할 수 있습니다.

아래 링크로 GPT4ALL 설치링크 걸어놨습니다. 별거 없습니다.

2025.03.13 - [오픈소스 모델] - GPT4ALL 모든 오픈소스 AI 모델을 무제한으로 사용할 수 있는 프로그램을 소개합니다.

GPT4ALL 모든 오픈소스 AI 모델을 무제한으로 사용할 수 있는 프로그램을 소개합니다.

GPT4All: 로컬에서 공개된 모든 오픈소스 모델을 쉽게 사용할 수 있다. 단, 라이센스를 반드시 확인하자.1. GPT4All이란?GPT4All 개요GPT4All은 로컬에서 실행 가능한 오픈소스 AI 모델로, 인터넷 연결 없

suncommq.tistory.com

링크 타고 들어가셔서 원하시는 버전 링크를 복사하기 하세요.

모델 링크를 복사해 줍니다.

그 다음 GPT4ALL을 실행하고 모델 검색합니다.

Model 탭에서 - Add Model 클릭

hugging face에서 복사한 모델 링크를 붙여넣기

hugging face에서 복사한 모델 링크를 붙여넣기 하시면 됩니다. 간단하죠. 그리고 다운받고 실행만 하면 끝입니다.

얼마나 편합니까

여러가지가 주욱 나오네요.

여러가지가 주욱 나오네요. 아무거나 해봅시다. 저는 밑에 f16 지원에 21.9GB 선택했습니다.

용량 크고 제 PC가 똥컴이라 다운받는라 시간 좀 걸렸습니다.

Chat 탭 가셔서 모델 선택하시면 됩니다.

자, 설치 다됬네요. 모델 선택하고 바로 돌려봅시다.

여기서 잠깐,

모델은 기본적으로 입력 방법이나 프롬프트가 정해져 있고요, 그리고 제가 빼먹은 게 하나 있는데 꼭 라이선스를 확인하세요.

입력 방법을 알아보는데는 copilot이 좋습니다.

copilot 한테 가서 물어봅시다.

마이크로소프트 copilot 한테 프롬프트 입력 방법을 물어봅시다.

그냥 편하게 입력하면 된다는 거 같습니다.

그러면 영문으로 번역기 돌려가면서 원하시대로 입력해 봅시다.

엉?! 그런데 에러가 나네요.

에러 메세지가 나오네요.

아마도 지원 형식이 다른것 같네요.

다른 시도를 해볼께요.

...................................................................................................................................................................................

모델 형식이 달라서 시도 해봐야 소용 없는 일이었네요.음....

그렇다면 파이썬으로 실행 시킬수 밖에 없네요.;;;

포기할 순 없다...!

또 다른 방법을 시도해 보겠습니다.

gemma3 폴더를 만들어 줍니다.

cmd, gemma3 위치에서 명령어 실행 :

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers@v4.49.0-Gemma-3

git 명령어 실행

파이썬 소스 작업해 봅니다

api로 접근 금지 해놨네요

접근 허가 필요

역시 구글이네요. 이건 말만 오픈소스지 파일 변환 해놓고 api로 접근 허가 받아서 파일 변환 시킨 다음에

하게끔 되있네요. 정말 거지 같네요. 안 쓰겠습니다 저는....

오늘 뉴스에 좋다고 나왔길래 알려 드릴려고 기쁨 마음에 포스팅 하면서 저도 해봤는데

이 모델 아무리 좋아도 안쓰겠습니다.

좋게 포스팅하려고 시작했다가 욕만 먹게 됬네요.

차라리 메이드 인 차이나 deep seek 오픈소스가 100배 낫네요.

읽어 주셔서 감사합니다.

오픈소스 gpt4all을 사용하면 AI를 활용해 NVIDIA 주가 분석도 가능하다.

suncommq — Thu, 13 Mar 2025 22:52:19 +0900

2025.03.13 - [오픈소스 모델] - GPT4ALL 모든 오픈소스 AI 모델을 무제한으로 사용할 수 있는 프로그램을 소개합니다.

GPT4ALL 모든 오픈소스 AI 모델을 무제한으로 사용할 수 있는 프로그램을 소개합니다.

suncommq.tistory.com

오픈소스 GPT4ALL 설치 방법은 위에 링크로 걸어 놓았습니다.

gpt4all을 사용하여 오픈소스 모델인 DeepSeek-R1-LIama-8B를 가지고 일반인이 모르는 매우 상세한

주가 분석도 가능한 것으로 여겨집니다.

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

언넝 가서 LS머트리얼즈 분석을 요청해야겠습니다. 저는 이만...

GPT4ALL 모든 오픈소스 AI 모델을 무제한으로 사용할 수 있는 프로그램을 소개합니다.

suncommq — Thu, 13 Mar 2025 21:31:15 +0900

GPT4ALL

GPT4All: 로컬에서 공개된 모든 오픈소스 모델을 쉽게 사용할 수 있다. 단, 라이센스를 반드시 확인하자.

1. GPT4All이란?

GPT4All 개요

GPT4All은 로컬에서 실행 가능한 오픈소스 AI 모델로, 인터넷 연결 없이 개인 컴퓨터에서 AI 챗봇을 사용할 수 있도록 설계되었습니다. OpenAI의 GPT 모델과 유사하지만, 완전히 무료이며 개인정보 보호가 뛰어나다는 장점이 있습니다.

무료 & 오픈소스: 누구나 다운로드하고 사용할 수 있습니다.
로컬 실행 가능: 인터넷 없이도 AI와 대화할 수 있습니다.
다양한 AI 모델 지원: LLaMA, Mistral, GPT-J 등 여러 모델을 실행할 수 있습니다.
프라이버시 보호: 모든 데이터가 로컬에서 처리되므로 개인 정보 보호에 강점이 있습니다.

gpt4all 홈페이지 메인화면 캡처이미지

2. GPT4All 설치 방법

(1) 시스템 요구 사항

GPT4All은 CPU 또는 GPU에서 실행할 수 있으며, 원활한 실행을 위해 다음과 같은 시스템 사양이 권장됩니다.

운영체제: Windows, macOS, Linux
RAM: 최소 8GB (권장 16GB 이상)
CPU: 4코어 이상 (AMD Ryzen 또는 Intel i5/i7 추천)
GPU (선택 사항): NVIDIA GPU (CUDA 지원 시 속도 향상)

(2) GPT4All 다운로드 및 설치

① 공식 사이트 접속

GPT4All 공식 홈페이지

② 최신 버전 다운로드

운영체제에 맞는 설치 파일을 다운로드합니다.

Windows: .exe 파일 다운로드
macOS: .dmg 파일 다운로드
Linux: .AppImage 파일 다운로드

③ 설치 실행

다운로드한 파일을 실행하고 설치 마법사 안내에 따라 진행하면 쉽게 설치할 수 있습니다.

④ AI 모델 다운로드

설치 후 처음 실행하면 사용할 AI 모델을 선택하여 다운로드해야 합니다.
추천 모델:

Mistral 7B: 가장 최신의 강력한 AI 모델
LLaMA 2 13B: 정교한 언어 이해 능력 제공
GPT-J: 가벼우면서도 강력한 성능

gpt4all 에서 공개된 모든 오픈소스 모델을 설치하고 사용할 수 있습니다

3. GPT4All 사용법

(1) 기본 사용법

GPT4All 프로그램을 실행합니다.
채팅창에서 AI와 자유롭게 대화합니다.
프롬프트를 입력하면 AI가 답변을 생성합니다.
필요한 경우 모델을 변경하여 다양한 답변 스타일을 테스트할 수 있습니다.

(2) 고급 기능 활용

프롬프트 엔지니어링: 원하는 답변을 유도하는 질문을 입력합니다.
API 활용: GPT4All을 Python에서 사용하려면 gpt4all 패키지를 설치하여 API로 호출할 수 있습니다.
AI 모델 변경: 여러 모델을 다운로드하여 비교하며 사용할 수 있습니다.
로컬 데이터 학습: 개인 문서를 로드하여 AI가 맞춤형 응답을 제공하도록 설정할 수 있습니다.

4. GPT4All을 활용한 다양한 사용 사례

개인 비서로 활용

일정 관리
이메일 초안 작성
메모 및 아이디어 정리

코딩 도우미

Python, JavaScript, C++ 등의 코드 설명
오류 디버깅 도움
알고리즘 문제 해결

콘텐츠 제작 지원

블로그 글쓰기 보조
마케팅 문구 생성
번역 및 요약 기능 활용

오프라인 AI 챗봇

인터넷 없이 AI 챗봇 활용 가능
회사 내부 문서 분석 및 자동 응답 시스템 구축

5. FAQ (자주 묻는 질문)

Q1. GPT4All이 ChatGPT보다 좋은가요?

ChatGPT는 클라우드 기반으로 최신 데이터를 제공하지만, GPT4All은 로컬에서 실행되므로 보안과 개인정보 보호가 뛰어납니다.

Q2. 무료인가요?

네, 완전 무료이며 오픈소스입니다.

Q3. 한글 지원이 되나요?

기본적으로 영어에 최적화되어 있지만, Mistral 7B 모델 등을 사용하면 한글도 원활하게 지원됩니다.

Q4. 속도가 느린데 어떻게 해결할 수 있나요?

GPU 가속을 사용하거나 더 가벼운 모델을 선택하면 속도가 개선됩니다.

스테이블 디퓨전 설치시 대표적인 오류를 총 정리 요약했습니다. 영어버전이라 죄송합니다.

suncommq — Thu, 13 Mar 2025 21:03:44 +0900

Stable Diffusion WebUI Installation Errors & Solutions Summary

1. Python-related errors

Error 1: Python version is not correct

cmd>>>

This Python version (3.x.x) is unsupported.

Solution

Stable Diffusion WebUI recommends Python 3.10.x.

1)Uninstall existing Python

2).Download and install Python 3.10.

Official download

3).Re-run after installation

2. Error related to virtual environment (venv)

Error 2: venv virtual environment problem

cmd>>>

AttributeError: module 'importlib._bootstrap' has no attribute ‘ SourceFileeloder’

Solution

!) Delete existing venv and re-create it

cmd>>>

rm -rf venv

python -m venv venv

2) Reinstall

cmd>>>

venv\Scripts\activate # (Windows)

source venv/bin/activate # (Linux/Mac)

pip install -r requirements.txt

3. Torch/PyTorch related errors

Error 3: PyTorch not installed or version error

cmd>>>

No module named 'torch'

Solution

Reinstall PyTorch.

CUDA 11.8 (NVIDIA GPU):

cmd>>>

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

CUDA 12:

cmd>>>

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

If you don't have a GPU (CPU only):

cmd>>>

pip install torch torchvision torchaudio

Check the installation:

py>

import torch

print(torch.__version__)

print(torch.cuda.is_available()) # If True, GPU is available

4. Errors related to xformers (speed optimization package)

Error 4: Problem installing xformers

cmd>>>

No module named 'xformers'

Solution

Install xformers manually.

cmd>>>

pip install xformers

Check installation:

py>

import xformers

print("xformers installed successfully")

5. CUDA related errors

Error 5: CUDA related execution error

cmd>>>

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.

Solution

1) Add an option to save VRAM when running

cmd>>>

python launch.py --medvram --disable-nan-check

2) In more severe cases:

cmd>>>

python launch.py --lowvram

3) If that doesn't work, add the --opt-sdp-attention option

6. WebUI execution error

Error 6: Port conflict while running WebUI

cmd>>>

OSError: [Errno 98] Address already in use

Solution

1) Check running processes

Windows: netstat -ano | findstr :7860
Linux: lsof -i :7860

2) End the process

Windows: taskkill /PID [PID] /F
Linux: kill -9 [PID]

3) Use a different port when running WebUI:

cmd>>>

python launch.py --port 7870

7. Model download error

Error 7: Checkpoint model is missing or corrupted

cmd>>>

ERROR: Model not found: model.ckpt

Solution

1. Download the model directly

Save to the models/Stable-diffusion folder

8. Requirements installation error

Error 8: Requirements.txt installation error

cmd>>>

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement

Solution

1) update the package to the latest version

cmd>>>

pip install --upgrade pip setuptools wheel

2) Install requirements again

cmd>>>

pip install -r requirements.txt

9. Black screen or no UI after execution

Error 9: UI not visible after execution

Solution

1) Check the correct URL

Check if you accessed http://127.0.0.1:7860 after execution

2) Delete browser cache and try again

Chrome: Ctrl + Shift + R

3) Run on a different port

cmd>>>

python launch.py --port 8000

10. Update error

Error 10: git pull problem during update

cmd>>>

error: Your local changes to the following files would be overwritten

Solution

1) Revert the changed files to the original and update

cmd>>>

git reset --hard

git pull

2) If that doesn't work, update manually

cmd>>>

rm -rf stable-diffusion-webui

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

11.Couldn't launch python, exit code 9009

Error 11 :

Couldn't launch python

exit code: 9009

Solution

When I open the webui-user.bat I got this error

'CALL C:\python\python.exe -c "import sys; print(sys.executable)"' is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file. Creating venv in directory venv using python Unable to create venv in directory venv

exit code: 9009

stderr: '-m' is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file.

Launch unsuccessful. Exiting. Press any key to continue . . .

Is there anything wrong when I install python or anything else?

Uninstall Python, install it again, don't forget to check the "PATH" box when installing, then when editing the .bat, write this:

Here's an example:

set PYTHON=C:\Users\You\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe

스테이블 디퓨전으로 고품질 강아지 이미지를 생성하는 데 적합한 프롬프트를 예시

suncommq — Thu, 13 Mar 2025 19:16:14 +0900

프롬프트 예시 1: 따뜻하고 자연스러운 이미지

a cute golden retriever puppy sitting on a grassy field under soft sunlight, detailed fur texture, bright and vibrant colors, shallow depth of field, ultra high-resolution, cinematic composition, photorealistic, adorable expression

따뜻하고 자연스러운 이미지

프롬프트 예시 2: 실내에서 포근한 모습

a small fluffy dog sleeping peacefully on a cozy blanket in a warmly lit room, detailed fur, soft textures, natural lighting, ultra-realistic, cozy and warm atmosphere, subtle details of the surroundings

실내에서 포근한 모습

프롬프트 예시 3: 초상화 스타일

a portrait of a majestic husky with blue eyes, facing the camera, ultra-detailed fur with realistic lighting, vibrant contrast, dramatic background bokeh, studio photography style, symmetrical composition

초상화 스타일

네거티브 프롬프트

low quality, ((blurry)), distorted features, ((multiple dogs)), overlapping animals, extra limbs, unrealistic anatomy, duplicate subjects, extra heads, poorly drawn, asymmetry, unnatural colors, artifacting, grainy texture, oversaturation, poorly lit

팁:

Resolution: 512x512에서 시작하고, 업스케일 기능으로 1024x1024 이상의 해상도로 업그레이드하세요.
Sampler: Euler_a 또는 DPM++과 같은 샘플러를 사용해 균형 잡힌 결과를 얻으세요.
Steps: 40~50 범위로 설정해 디테일을 살립니다.
CFG Scale: 7~10 범위로 조정하여 결과를 제어합니다.

Provides download links organized by Stable Diffusion model series

suncommq — Thu, 13 Mar 2025 18:52:40 +0900

Provides download links organized by Stable Diffusion model series

Stable Diffusion 1.x Series

Stable Diffusion 1.4: Released on August 22, 2022, as the first official version.

Stable Diffusion 1.5: Released on October 20, 2022, as an improved model of version 1.4.

Stable Diffusion 2.x Series

Stable Diffusion 2.0: Released on November 24, 2022, supporting a resolution of 768x768 and using the OpenCLIP-ViT/H text encoder. This version includes a depth-guided model for structure-preserving img2img and form condition synthesis.

Stable Diffusion 2.1: Released on December 7, 2022, supporting resolutions of 512x512 and 768x768. This model was fine-tuned with less restrictive NSFW filtering of the LAION-5B dataset.

Stable unCLIP 2.1: Released on March 24, 2023, supporting image transformation and mixing tasks based on CLIP ViT-L and ViT-H image embeddings.

Stable Diffusion 3.x Series

Stable Diffusion 3.0: Released in June 2024, as the first model in the 3.x series. This model was improved based on community feedback.

Stable Diffusion 3.5: Released on October 22, 2024, as the latest version, including multiple variant models.

Stable Diffusion 3.5 Large: The most powerful model with 8.1 billion parameters, suitable for professional use cases at a resolution of 1 megapixel.

Stable Diffusion 3.5 Large Turbo: A distilled version of the 3.5 Large model, generating high-quality images in 4 steps, making it faster.

Stable Diffusion 3.5 Medium: A model with 2.5 billion parameters, capable of running on consumer hardware and generating images at resolutions between 0.25 and 2 megapixels.

Stable Diffusion 1.x Series Base Models

Model Name	Base Model	Download Link
ChilloutMix	Stable Diffusion 1.5	Download Link
henmix_real	Stable Diffusion 1.5	Download Link
AbyssOrangeMix	Stable Diffusion 1.5	Download Link
Anything V3	Stable Diffusion 1.5	Download Link
Waifu Diffusion	Stable Diffusion 1.4	Download Link
F222	Stable Diffusion 1.5	Download Link
Breakdomain	Stable Diffusion 1.5	Download Link
ProjectYung	Stable Diffusion 1.5	Download Link
Analog Diffusion	Stable Diffusion 1.5	Download Link
Protogen V2.2	Stable Diffusion 1.5	Download Link

Stable Diffusion 2.x Series Base Models

Model Name	Base Model	Download Link
Realistic Vision V2.0	Stable Diffusion 2.1	Download Link
Analog Madness	Stable Diffusion 2.1	Download Link
InkedAnime	Stable Diffusion 2.1	Download Link
Mo-Diffusion	Stable Diffusion 2.1	Download Link
ReinaMix	Stable Diffusion 2.1	Download Link
Dreamlike Photoreal 2.0	Stable Diffusion 2.1	Download Link
Deliberate 2	Stable Diffusion 2.1	Download Link
ComfyUI	Stable Diffusion 2.1	Download Link
OrangeMix	Stable Diffusion 2.0	Download Link
NeverEndingDream	Stable Diffusion 2.1	Download Link

Stable Diffusion 3.x Series Base Models

Model Name	Base Model	Download Link
3D-Effect V3.0	Stable Diffusion 3.0	Download Link
RealArt V3.0	Stable Diffusion 3.0	Download Link
UltraAnime 3.0	Stable Diffusion 3.0	Download Link
EpicPortrait 3.5	Stable Diffusion 3.5	Download Link
FutureArt 3.5	Stable Diffusion 3.5	Download Link
PhotoBlender 3.5	Stable Diffusion 3.5	Download Link
MagicMix 3.5	Stable Diffusion 3.5	Download Link
HyperReal V3.5	Stable Diffusion 3.5	Download Link
GalaxyMix 3.5	Stable Diffusion 3.5	Download Link
FusionArt 3.5	Stable Diffusion 3.5	Download Link

Additional Models

Model Name	Base Model	Download Link
CyberArt	Stable Diffusion 2.1	Download Link
FantasyMix	Stable Diffusion 1.5	Download Link
AnimeFever	Stable Diffusion 1.4	Download Link
DarkFantasy	Stable Diffusion 1.5	Download Link
RealisticFusion	Stable Diffusion 2.0	Download Link
ArtMix V2	Stable Diffusion 1.5	Download Link
CoolAnime	Stable Diffusion 1.4	Download Link
PhotoReal V2	Stable Diffusion 2.1	Download Link
DreamFusion	Stable Diffusion 2.1	Download Link
ColorPop	Stable Diffusion 1.5	Download Link
StyleFusion	Stable Diffusion 2.1	Download Link
DynamicMix	Stable Diffusion 1.5	Download Link
NatureArt	Stable Diffusion 2.1	Download Link
UrbanMix	Stable Diffusion 1.5	Download Link
EpicScene	Stable Diffusion 1.4	Download Link
HyperFusion	Stable Diffusion 2.0	Download Link
PhotoBlend V3	Stable Diffusion 3.0	Download Link
FantasyWorld	Stable Diffusion 1.5	Download Link
ComicFusion	Stable Diffusion 2.0	Download Link
EpicRealism	Stable Diffusion 3.5	Download Link

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torchesde==0.2.5 (from versions: 0.2.5, 0.2.6) ERROR: No matching distribution found for torchsde==0.2.5 Please suggest a way to resolve this error.

suncommq — Thu, 13 Mar 2025 18:32:24 +0900

The issue here is that you're trying to install a package named torchsde (not torchesde) with version 0.2.5, but the PyPI repository only has versions up to 0.2.6 available.

Here are some possible solutions:

Update your pip: Make sure you have the latest version of pip installed by running: pip install --upgrade pip Then try installing again with the same command.
Install a different version: Try installing the package with a specific version that is available on PyPI, like this: pip install torchsde==0.2.6 (if you don't need exactly 0.2.5)
Check for typos: Double-check your spelling and make sure it's indeed torchsde, not torchesde.
Try a different package name: If the above steps fail, try searching PyPI to see if there is another package with a similar name that you might be looking for.
Check dependencies: If none of the above works, it's possible that your project has unmet dependencies or conflicts between packages. Try running pip install -r requirements.txt (if you have a requirements.txt file) to ensure all required packages are installed.

To resolve this issue, try one of these solutions and see if they help!

Torch is not able to use GPU" error in Table Diffusion can be frustrating. Here are some steps you can try to resolve the issue

suncommq — Thu, 13 Mar 2025 18:30:56 +0900

A very specific error!

The "Torch is not able to use GPU" error in Table Diffusion can be frustrating. Here are some steps you can try to resolve the issue:

1. Check your CUDA version and Torch installation

Make sure that: * Your CUDA version matches the one required by PyTorch (usually specified in requirements.txt or setup.py). You can check your CUDA version using nvcc --version. * You have installed the correct version of PyTorch (pip install torch torchvision) and its dependencies.

2. Verify GPU availability

Run:

command

nvidia-smi

to ensure that your system recognizes a compatible NVIDIA GPU. If you don't see any GPUs listed, it might be due to a driver issue or an incompatible CUDA version.

3. Update PyTorch with the correct backend

Try running:

python

This will attempt to use your GPU for computations.

4. Check Table Diffusion code

Review the setup.py or requirements.txt file of the project you're working on, and ensure that: * The correct PyTorch version is specified. * There are no conflicting dependencies (e.g., multiple versions of Torch).

5. Try a different CUDA device

If your system has multiple GPUs, try running with a specific GPU index using torch.device("cuda:1" if torch.cuda.is_available() else "cpu"). This can help identify whether the issue is related to a particular GPU.

6. Reinstall PyTorch and dependencies

As a last resort: * Uninstall PyTorch (pip uninstall torch torchvision) * Remove any cached packages (pip cache purge or pip install --force-reinstall) * Install PyTorch again with the correct version (pip install torch torchvision==<version>)

If none of these steps resolve the issue, please provide more details about your environment (OS, CUDA version, Torch version), and I'll be happy to help you investigate further!

저사양 PC에서 활용할 수 있는 더 많은 LoRa 모델 다운로드 링크

suncommq — Thu, 13 Mar 2025 18:29:53 +0900

저사양 PC에서 활용할 수 있는 더 많은 LoRa 모델을 정리했습니다. 아래는 추가 모델과 그 정보를 포함한 표입니다:

LoRa 이름	특징	적용 모델 (버전 포함)	다운로드 링크
LoRA-FFL	빠른 파인튜닝과 적은 리소스로 고효율 학습 가능.	BERT, GPT 계열 모델	LoRA-FFL
EfficientNet LoRa	저사양 환경에서도 고효율 성능 발휘, 이미지 생성 및 변환 작업에 적합.	EfficientNet, ResNet	EfficientNet LoRa
Sparse LoRa	파라미터 수를 줄이면서 성능 최적화, 저사양 기기에서 메모리 사용량을 낮춤.	Vision 및 NLP 모델	Sparse LoRa
Image LoRA	이미지 전용 학습에 적합하며, 경량화된 파라미터로 빠르게 학습 가능.	Stable Diffusion, Waifu Diffusion	Image LoRA
CustomLoRA for Style	스타일 변환 및 이미지 필터링에 특화된 경량 모델.	Stable Diffusion 1.5, Dreamlike 1.0	CustomLoRA

저사양 PC에서 활용할 만한 VAE 모델 다운로드

suncommq — Thu, 13 Mar 2025 18:28:13 +0900

아래는 저사양 PC에서 활용할 만한 VAE 모델을 정리한 표입니다:

VAE 이름	특징	적용 모델 (버전 포함)	다운로드 링크
Stable Diffusion VAE Lite	경량화된 VAE로, 저사양 환경에서도 빠르게 작동 가능.	Stable Diffusion 2.1 Lite	Stable Diffusion VAE Lite
Waifu Diffusion VAE	애니메이션 스타일 이미지 생성에 최적화된 VAE.	Waifu Diffusion 1.4	Waifu Diffusion VAE
SD 1.4 Default VAE	기본적인 이미지 생성 작업에 적합하며, 안정적인 성능 제공.	Stable Diffusion 1.4	SD 1.4 Default VAE
Dreamlike VAE	예술적이고 독창적인 이미지 생성에 적합한 VAE.	Dreamlike Diffusion 1.0	Dreamlike VAE
OpenJourney VAE	텍스트 기반 이미지 생성에 최적화된 VAE로, 저사양에서도 실행 가능.	OpenJourney 2.0	OpenJourney VAE

저사양 컴퓨터를 위한 스테이블 디퓨전 모델 추천

suncommq — Thu, 13 Mar 2025 18:22:50 +0900

저사양 컴퓨터를 위한 스테이블 디퓨전 모델 추천

저사양 PC에서 활용할 수 있는 ControlNet 모델

suncommq — Thu, 13 Mar 2025 18:21:17 +0900

아래는 저사양 PC에서 활용할 수 있는 ControlNet 모델을 정리한 표입니다:

ControlNet 이름	특징	적용 모델 (버전 포함)	다운로드 링크
ControlNet Canny	이미지의 외곽선을 기반으로 세부적인 제어 가능.	Stable Diffusion 1.5, 2.1	ControlNet Canny
ControlNet OpenPose	인체 자세를 감지하여 이미지 생성 시 활용 가능.	Stable Diffusion 1.5, 2.1	ControlNet OpenPose
ControlNet Depth	깊이 정보를 기반으로 이미지의 구조를 제어 가능.	Stable Diffusion 1.5, 2.1	ControlNet Depth
ControlNet Scribble	간단한 스케치를 기반으로 이미지를 생성.	Stable Diffusion 1.5, 2.1	ControlNet Scribble
ControlNet Segmentation	이미지의 세그먼트 정보를 활용하여 세부적인 제어 가능.	Stable Diffusion 1.5, 2.1	ControlNet Segmentation

파이썬으로 만드는 조작 가능한 초급 액션 게임 - Pygame으로 배우는 실전 게임 개발

suncommq — Thu, 13 Mar 2025 18:09:21 +0900

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

1. 파이썬 액션 게임 코드 (Pygame 기반)

아래는 pygame 라이브러리를 활용한 액션 게임 예제입니다. 플레이어가 버튼(키보드 입력)을 이용해 캐릭터를 움직이고 적을 회피하는 간단한 액션 메커니즘을 포함합니다.

코드:

import pygame
import random

# 초기화
pygame.init()

# 화면 설정
screen_width, screen_height = 800, 600
screen = pygame.display.set_mode((screen_width, screen_height))
pygame.display.set_caption("액션 게임")
clock = pygame.time.Clock()

# 색상
WHITE = (255, 255, 255)
BLACK = (0, 0, 0)
RED = (255, 0, 0)
BLUE = (0, 0, 255)

# 플레이어 설정
player_size = 50
player_pos = [screen_width // 2, screen_height - player_size * 2]
player_speed = 10

# 적 설정
enemy_size = 50
enemy_pos = [random.randint(0, screen_width - enemy_size), 0]
enemy_speed = 7

# 게임 루프
running = True
while running:
screen.fill(WHITE)

for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.QUIT:
running = False

# 키 입력 처리
keys = pygame.key.get_pressed()
if keys[pygame.K_LEFT] and player_pos[0] > 0:
player_pos[0] -= player_speed
if keys[pygame.K_RIGHT] and player_pos[0] < screen_width - player_size:
player_pos[0] += player_speed
if keys[pygame.K_UP] and player_pos[1] > 0:
player_pos[1] -= player_speed
if keys[pygame.K_DOWN] and player_pos[1] < screen_height - player_size:
player_pos[1] += player_speed

# 적 이동
enemy_pos[1] += enemy_speed
if enemy_pos[1] > screen_height:
enemy_pos[0] = random.randint(0, screen_width - enemy_size)
enemy_pos[1] = 0

# 충돌 처리
if (enemy_pos[0] < player_pos[0] < enemy_pos[0] + enemy_size or enemy_pos[0] < player_pos[0] + player_size < enemy_pos[0] + enemy_size) and (enemy_pos[1] < player_pos[1] < enemy_pos[1] + enemy_size or enemy_pos[1] < player_pos[1] + player_size < enemy_pos[1] + enemy_size):
print("Game Over")
running = False

# 화면 그리기
pygame.draw.rect(screen, BLUE, (player_pos[0], player_pos[1], player_size, player_size))
pygame.draw.rect(screen, RED, (enemy_pos[0], enemy_pos[1], enemy_size, enemy_size))

pygame.display.flip()
clock.tick(30)

pygame.quit()

파이썬은 간단한 코드로 복잡한 게임을 만들 수 있는 강력한 도구입니다. 특히 pygame 라이브러리를 활용하면 실제로 조작 가능한 액션 게임을 쉽고 빠르게 개발할 수 있습니다. 이 블로그에서는 초보자와 중급 개발자를 위한 고급스러운 액션 게임을 구현하며, 플레이어와 적의 움직임, 충돌 처리, 키보드 입력 등을 다룹니다.

주요 특징:

플레이어 조작: 키보드를 사용해 실시간으로 캐릭터를 움직일 수 있음.

적 생성 및 충돌 처리: 적을 생성하고, 충돌 시 게임 종료.

버튼 설정 가능: 좌/우/상/하 방향키로 자유로운 이동.

사용자가 예상할 수 있는 주요 오류 사항

코드를 실행하기 전에, 사용자가 자주 겪을 수 있는 문제와 해결 방법을 정리했습니다:

1. pygame 모듈 설치 오류

문제: "ModuleNotFoundError: No module named 'pygame'"

원인: pygame 라이브러리가 설치되지 않음.

해결 방법:

pip install pygame

2. 해상도 관련 충돌

문제: 창 크기(screen_width, screen_height)를 초과하는 값으로 캐릭터나 적을 배치했을 때.

해결 방법: 값 설정 시 화면 크기를 초과하지 않도록 제한.

3. 충돌 검사 오류

문제: 충돌 로직(if 조건)이 제대로 작동하지 않음.

원인: enemy_pos와 player_pos 좌표 계산 실수.

해결 방법: 항상 좌표와 크기 값을 정확히 확인하고 테스트할 것.

4. 프레임 속도 관련 렉

문제: clock.tick(30)을 조정하지 않으면 게임이 너무 빠르거나 느리게 작동.

해결 방법: 적절한 FPS 값을 설정(권장: 30~60).

모델 이름	특징	최소 요구 사양	모델 링크
Stable Diffusion Lite	경량화된 모델로, 저사양 환경에서도 빠르게 실행 가능.	GPU: 4GB VRAM, RAM: 8GB	Stable Diffusion Lite 모델 링크
Waifu Diffusion	애니메이션 스타일 이미지 생성에 특화된 모델.	GPU: 4GB VRAM, RAM: 8GB	Waifu Diffusion 모델 링크
SD 1.4	기본적인 이미지 생성 작업에 적합하며, 안정적인 성능 제공.	GPU: 4GB VRAM, RAM: 8GB	SD 1.4 모델 링크
Dreamlike Diffusion	예술적이고 독창적인 이미지 생성에 적합한 모델.	GPU: 4GB VRAM, RAM: 8GB	Dreamlike Diffusion 모델 링크
OpenJourney	텍스트 기반 이미지 생성에 최적화된 모델로, 저사양에서도 실행 가능.	GPU: 4GB VRAM, RAM: 8GB	OpenJourney 모델 링크

suncommq 님의 블로그

내가 만든 GPT가 생성한 수학교재 - 다항식의 연산

1) 다항식의 정의와 표기

2) 다항식의 덧셈과 뺄셈

3) 다항식의 곱셈

분배법칙(FOIL)과 일반 곱셈

항등식: 이항정리(선택적으로 소개)

4) 다항식의 나눗셈과 나머지

예시: 장항 나눗셈

조립제법(인수 x−r)

5) 그래프로 보는 다항식

예: 이차함수 y = x² − 5x − 12

인터랙티브: y = ax² + bx + c

6) 연습 문제

7) 파이썬으로 다항식 계산·그래프 그리기(학습용)

내가 만든 gpt가 생성한 연주 연습 블로그 포스팅 사이버펑크 - I Really Want to Stay at Your House

1) 4마디 코드 진행(인트로/벌스 질감)

2) 연습 포인트

3) 기타 스트로크/핀거링 예시

4) 간단 피아노 보이싱(루트 위치)

멜론에 등록된 ai로 제작한 내 앨범

AI로 음악 만들어서 음반 발매 및 저작권 등록성공

chatgpt + ai song maker

<경축>드디어 구글 블로그스팟 애드센스 승인되었습니다.

저 감동 받았습니다. 오늘 치킨 시킵니다.

블로그 글이 검색엔진에 표시가 안될때 약간 다른 방법이 있습니다.

구글 크롤링이 잘 안될때 직접 ping을 보내어 검색엔진이 인식하게 하는 방법이 있습니다.

Ping 서비스 사용 방법:

웹사이트의 트래픽을 늘리는 방법 : 가장 중요한 외부 유입 증가방법 공유합니다.

웹사이트의 트래픽 늘리는 방법

파이썬 NumPy 라이브러리 설치 방법

파이썬 NumPy 라이브러리 설치 방법

파이썬으로 제작한 이미지 프롬프트 제조기 소스를 무료배포합니다.

코딩 없이 웹사이트 제작 WYSIWYG 에디터와 RocketCake 소개

코딩 없이 웹사이트 제작 WYSIWYG기반 에디터와 RocketCake 소개

파이썬 : 프로그래밍에서 가장 필수적인 라이브러리 정리

파이썬 필수 라이브러리 정리

파이썬에서 pip?? 이게 뭐지?

파이썬 pip 설명 및 사용법

파이썬 코드 HTML로 쉽게 변환하기: 블로그 포스트 제작 위한 무료 배포 프로그램

파이썬 코드 HTML로 쉽게 변환하기: 블로그 포스트 제작 위한 무료 배포 프로그램

이 프로그램은 파이썬으로 제작 되었습니다. 오류 사항을 보고 하여주시면 감사하겠습니다.

AI Kissing Video Generator

초보자를 위한 AI 이미지 생성 프롬프트 보조 프로그램 : 무료배포

블로그에서 iframe을 쉽게 삽입할 수 있도록 간단한 프로그램을 제작했습니다.

네이버 블로그,티스토리, 워드프레서 등에서 iframe을 쉽게 삽입할 수 있도록 간단한 프로그램을 제작했습니다.

파이썬으로 제작하였으며 마음껏 사용하셔도 상관없습니다.

※사용방법※

구글 docs로 작성후 iframe으로 소스코드만 넣는경우

SEO 최적화하면서 Google Docs 내용 활용하는 방법

블로그를 더욱 풍성하게 만드는 피드 활용법: 티스토리, 블로그스팟 양쪽으로 피드 연동 가이드

두개의 사이트 또는 3개의 사이트가 연동되어야 하므로 순서대로 설명드리겠습니다.

1. 티스토리 블로그에 RSS URL 주소 파악하기

2. 이 상태로 해놓고 나서 블로그스팟으로 넘어 갑니다.

그리고 레이아웃 저장 하신 후에 블로그스팟을 확인해 봅니다.

3. 이제 블로그스팟은 피드가 적용 되었으니 티스토리로 넘어갑니다.

이상으로 블로그에 피드 설정하는 방법 포스팅 완료입니다. 감사합니다.

파이썬 주요 모듈(module) 상세 설명

5.파이썬, Visual Studio Code, GitHub Copilot 연동 및 모듈 활용 학습법

파이썬 자료와 자료 처리: 심층 해설 및 Visual Studio Code 활용법

1. 자료형의 중요성: 왜 자료형을 알아야 할까요?

2. 기본 자료형 심층 분석

3. 복합 자료형 심층 분석

4. VS Code 활용 심화

5. 자료형 변환

4.파이썬 자료와 자료 처리: Visual Studio Code 활용을 위한 기초

1. 자료란 무엇일까요?

2. 자료를 처리하는 방법

3. 가장 일반적으로 쓰이는 자료형

4. VS Code에서 자료형 확인 및 활용

5. 추가 학습 자료

요즘 AI만 있으면 코딩 암꺼두 몰라두 게임 만들수 있어요

구글에서 색인된 글이 다시 삭제되는 이유를 드디어 이제야 알았습니다.

Google AI Studio에서 Gemma 3.27B 모델 사용하기: 단계별 가이드

Google AI Studio에서 Gemma 3.27B 모델 사용하기: 단계별 가이드

스테이블 디퓨전 WebUI, 파이썬 버전 호환성 완벽 정리! (3.10.6이 최적?)

스테이블 디퓨전 WebUI, 어떤 파이썬 버전을 사용해야 할까요?

왜 파이썬 3.10.6을 추천할까요?

다른 파이썬 버전을 사용하고 있다면?

관련 링크