준비PC - 삼성 USB 드라이버 설치 : https://developer.samsung.com/android-usb-driver단말기 - 개발자 옵션 활성화 : '설정' → '태블릿정보' → '소프트웨어 정보' → '빌드번호' 7회 이상 선택단말기 - USB 디버깅 활성화 : 위에서 활성화된 개발자 옵션에서 USB 디버깅 활성화연결1USB 포트로 PC와 단말기 연결 2연결 확인adb devices*) 오류 1adb devices로 확인 시 연결 안될 경우PC - 장치관리자 : SAMSUNG Android Phone 활성화 상태 확인*) 오류 2USB 연결 시 단말기 연결 정보가 안뜨는 경우정상 연결 시 아래와 같음위 USB 설정에서 용도 설정을 다른 것으로 바꿔가며 설정을 바꿔보면 연결 정보가 뜸위 U..
필요한 파일dockerhttps://www.docker.com/products/docker-desktop/ msi 파일(Window 설치용)https://github.com/WithSecureLabs/drozer/releases/tag/2.4.4apk 파일(단말기 설치용)https://labs.withsecure.com/tools/drozer (drozer-agent.apk) Drozer 실행참고블로그 : https://dev.to/olivestem/how-to-install-drozer-using-docker-nmm단말기Drozer Agent 설치adb install drozer-agent.apk포트 연결adb forward tcp:31415 tcp:31415Windowmsi 파일 설치 https:/..
1. 문자열 데이터 수집사내 데이터를 기반으로 진행한 프로젝트로, 데이터는 공유할 수 없음.2. 텍스트 전처리1) 한국어와 영어 분리re 활용# 한글과 영어를 분리korean_text = re.findall(r"[가-힣]+", text)english_text = re.findall(r"[a-zA-Z]+", text)print("Korean:", korean_text)print("English:", english_text) 한국어는 konlpy 라이브러리를 활용하여 불용어 처리, 토큰화를 진행한다.한국어의 경우, 띄어쓰기만으로는 형태소 분리가 어렵고, 단순하게 문맥을 파악하기 쉽지 않다.konlpy는 JAVA의 패키지를 사용하므로 jdk 설치 후 사용 가능, 불용어 처리 시 Okt 라이브러리를 사용대용량 ..
Streamlit에서 echart를 활용하여 데이터 시각화 하기Apache ECharts는 직관적이고 대화형이며 사용자 정의가 가능한 차트를 상용 제품에 쉽게 추가할 수 있는 강력한 무료 차트 및 시각화 라이브러리입니다. https://echarts.apache.org/examples/en/index.html Examples - Apache ECharts echarts.apache.org 1. streamlit-echarts 설치pip install streamlit-echarts 2. 간단한 예제 - bar 그래프import streamlit as stfrom streamlit_echarts import st_echartsoption = { 'xAxis': { 'type': 'category',..
AIP, DRM 보안 정책 모두 가능한 것으로 확인하였습니다.회사의 보안 정책으로, 분석을 진행할 Excel 파일이 잠겨있는 경우,아래의 코드를 사용하여 Pandas DataFrame으로 파일을 확인할 수 있습니다.pip install xlwings import xlwings as xwdata = xw.Book('파일경로')df_sheet1 = data.sheets(1).used_range.options(pd.DataFrame).value 위의 경우 엑셀 파일이 열리면서 데이터를 읽어온다엑셀 파일을 열지 않으면서 데이터를 읽으려면 app을 먼저 선언해야한다app 선언 후 visible을 False로 적용app = xw.App(visible=False)data = xw.Book('파일 경로')df = da..
타이타닉 생존율 예측import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snspath=r'./train_final.csv'train_final = pd.read_csv(path)path=r'./test_final.csv'test_final = pd.read_csv(path)train_final.columnsfeature_names = ['Age_s', 'Fare_s', 'Pclass_2', 'Pclass_3', 'Sex_male', 'Embarked_Q', 'Embarked_S', 'Name_c_Master', 'Name_c_Mr', 'Name_c_W..