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[AWS] RDS mysql 로컬이랑 연결 방법 https://dev.mysql.com/downloads/workbench/ MySQL :: Download MySQL WorkbenchSelect Operating System: Select Operating System… Microsoft Windows Ubuntu Linux Red Hat Enterprise Linux / Oracle Linux Fedora macOS Source Code Select OS Version: All Windows (x86, 64-bit) Recommended Download: Other Downloads: Windows (x86, 64-bit), Mdev.mysql.com주소에서 mt sql을 설치합니다. 여기서visual C++ 2019 에러가 뜨면 visual c+.. 2024. 5. 10.
[AWS] EC2 배포 Agile방식 DevOps CI/CD Git actions 활용 git 커밋하면 자동으로 git에서 서버에 반영함  HOST IP주소 입력 SSH_PRIVATE_KEY   load -> ppk 업로드   streamlit_server.pem pem 파일로 변환  파일 열어서 나온 키값   user   ec2-user  branches : main이 push 될 때  ssh를 run-on: ubunto-latesst에서 접속  일치해야함 2024. 5. 7.
[AWS]ec2 putty 종료해도 서버 유지하는 빙법 백그라운드로 실행백그라운드 실행됐는지 프로세스 확인 ec2-user 옆에 포트번호 확인후 kill 서버 죽이기    서버 유지중 파일 수정 후  깃허브 배포해야함 2024. 4. 26.
[AWS] Streamlit Ec2 배포 , PuTTY로 리눅스 시작(1) 아마존 EC2(아마존 Elastic Compute Cloud)는 아마존 웹 서비스(AWS)의 하나로, 클라우드 컴퓨팅 서비스 중 하나이다. EC2는 사용자가 가상 컴퓨팅 리소스를 임대하고 실행할 수 있는 기능을 제공한다.EC2를 사용하면 사용자는 가상 서버(인스턴스)를 시작하고 중지하고 관리할 수 있다. 각 인스턴스는 CPU, 메모리, 스토리지 및 네트워크 용량을 포함한 가상 컴퓨팅 리소스를 제공한다. 이러한 인스턴스는 사용자가 필요한 만큼 확장하거나 축소할 수 있다.EC2는 다양한 운영 체제(예: Linux, Windows)를 지원하며, 사용자는 필요에 따라 사용할 수 있는 다양한 인스턴스 유형을 선택할 수 있다. 또한 EC2를 사용하여 애플리케이션을 호스팅하고 웹 서버, 데이터베이스 서버, 애플리케이.. 2024. 4. 25.
[python] streamlit 옵션 선택 , if문 활용 출력하기 Streamlit에서 옵션 선택을 위해 사용할 수 있는 몇 가지 함수가 있다. 주요 함수 몇 가지를 살펴보겠다.selectbox: 사용자가 목록에서 하나의 옵션을 선택할 수 있는 드롭다운 상자를 생성합니다.multiselect: 사용자가 여러 옵션을 선택할 수 있는 다중 선택 상자를 생성합니다.radio: 사용자가 여러 옵션 중 하나를 선택할 수 있는 라디오 버튼을 생성합니다.checkbox: 사용자가 옵션을 선택 또는 선택 해제할 수 있는 체크 박스를 생성합니다.이러한 함수들은 사용자가 선택할 수 있는 옵션을 제공하고, 선택된 옵션에 따라 다른 동작을 수행할 때 유용하게 사용된다. 순서 1.# 스트림릿 라이브러리를 사용하기 위한 임포트import streamlit as st# 웹 대시보드 개발 라이브러.. 2024. 4. 24.
[python] streamlit 가상환경 구축하기. Streamlitstreamlit 은 데이터 과학 및 머신러닝 프로토타이핑을 위한 오픈 소스 Python 라이브러리이다. Streamlit을 사용하면 간단한 Python 스크립트로 데이터 시각화 및 웹 애플리케이션을 손쉽게 개발할 수 있다.Streamlit을 사용하면 다음과 같은 작업을 할 수 있다:데이터 시각화: 다양한 차트 및 그래프를 사용하여 데이터를 시각화할 수 있다.대시보드 작성: 여러 차트와 입력 위젯을 조합하여 대시보드를 작성할 수 있다.머신러닝 모델 배포: 학습한 머신러닝 모델을 웹 애플리케이션으로 배포하고 사용자가 모델을 사용할 수 있도록 할 수 있다.사용자 입력 처리: 사용자의 입력을 받아 데이터 처리 및 분석에 활용할 수 있다.간단한 웹 애플리케이션 개발: Python 스크립트로 웹 .. 2024. 4. 23.

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