상황- pythonanywhere 유료 요금제 사용 중 (5달러)- pythonanywhere의 Database인 MySQL은 유료 요금제 사용 시 외부에서 접근이 가능하다.  무료 버전 사용 시 pythonanywhere에서 돌리는 코드에서만 데이터베이스에 접근이 가능하다.- 외부에서 pythonanywhere의 데이터베이스에 접근하는 파이썬 코드환경 설정- sqlclient 설치- sshtunnel 설치파이썬 코드import MySQLdbimport sshtunnel# 타임아웃 설정sshtunnel.SSH_TIMEOUT = 30.0sshtunnel.TUNNEL_TIMEOUT = 30.0# SSH 터널 설정with sshtunnel.SSHTunnelForwarder( ('ssh.pythonanyw..

유니스트는 정보가 타대에 비해 적은 것 같다. 컴퓨터공학과 면접 정보는 거의 없는 것 같고.면접 보기 전에 정보를 얻고 싶었는데 아무리 찾아도 나오지 않아서 힘들었다.면접 기본 정보1. 영어 면접이다.기본이 영어고 경우에 따라 한국어로 할 수도 있다고는 들었다. 서류 합격 메일에도 그렇게 적혀 있었지만 나는 회의실에 입장했을 때부터 면접이 끝나고 나갈 때까지 오로지 영어로만 했다.2. 온라인 면접이다.해마다, 과마다 달라질 수도? 난 코로나도 아니었는데 줌에서 온라인 면접을 봤다.3. 교수님이 세 분 들어오신다.유니스트는 서류 제출하고 나서 최소 3지망, 최대 5지망까지 희망 연구실을 적어서 내야 한다. (제출하라고 메일이 옴.) 여기 적어낸 교수님이 들어오시는 듯. 난 3지망까지만 적어내서 그 세 분이..

상황- Django 백엔드 프로젝트를 pythonanywhere 무료 요금제로 배포함- Chat GPT API를 연동함- api key 발급 받아서 넣어줬는데 인식 못하는 오류 발생 (로컬에서 테스트할 땐 잘됐음)# 원래 코드from openai import OpenAI, api_keyopenai.api_key = '발급받은 api key'client = OpenAI() 시도해본 것- OPENAI_API_KEY를 시스템 환경변수로 등록해서 settings.py 에서 가져오는 방법  에러 로그에서 그렇게 하라길래 했는데 실패- 환경변수로 가져온 api key를 OpenAI 안에 파라미터로 삽입from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key=settings.OPENAI..

에러RateLimitError: Error code: 429 - {'error': {'message': 'You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For more information on this error, read the docs: https://platform.openai.com/docs/guides/error-codes/api-errors.', 'type': 'insufficient_quota', 'param': None, 'code': 'insufficient_quota'}}상황1. 2024년 9월2. 크레딧 유료 결제 이미 한 상태3. 크레딧 유료 결제 후 api key 발급받음4. 충전한 크레딧..

구조체를 정의하고 초기화하기 struct 키워드 입력하고 명명할 구조체명 입력 중괄호 안에 필드(field)라 불리는 각 구성요소들의 타입과 접근할 수 있는 이름 정의 struct User { username: String, email: String, sign_in_count: u64, active: bool, } 정의한 구조체를 사용하려면, 각 필드의 값을 명세한 instance 생성 구조체를 정의할 때 필드들의 순서가 정의한 필드의 순서와 같을 필요는 없다. let user1 = User { email: String::from("someone@example.com"), username: String::from("someusername123"), active: true, sign_in_count: 1,..

더보기 RNN 참고 문서 Neural Network와 마찬가지로 IBM에서 제공한 위 문서를 참고했다. RNN Learn how recurrent neural networks use sequential data to solve common temporal problems seen in language translation and speech recognition. 1. RNN이란? a type of artificial neural network which uses sequential data or time series data. commonly used for ordinal or temporal problems language translation natural language processing (nl..