매우 정확하지 않을 수 있음... https://github.com/boyskier/pharyngitis/tree/a6fad18a6287657c38f1c3566ed93a5a8567c4b7 https://github.com/boyskier/pharyngitis/blob/a6fad18a6287657c38f1c3566ed93a5a8567c4b7/main.py 목차 1. 이론 설명 2.
코드 설명 1. 이론 설명 주요 변경사항: DB를 이용해서 환자가 업로드한 사진의 관리 기존의 코드에서는 DB를 사용하지 않고 disc에 이미지를 저장하는 방법으로 data를 관리했다.
이를 DB를 이용해서 관리하도록 수정했다. 왜 DB를 사용해야 할까?
(아주 잘 와닿지는 않는다...) 메타데이터의 저장(이미지뿐만아니라 환자정보, 진단 확률 등을 같이 저장해야 하므로), 동시에 여러명이 같은 정보에 접근, 수정하는 경우 DB로 하지 않으면 문제가 생길 수 있음, 큰 규모의 데이터 관리 및 탐색이 용이 등....
#
AI
#
RDBMS
#
requests
#
server
#
sql
#
tensorflow
#
web
#
바이너리파일
#
이진파일
#
python
#
mysql
#
backendserver
#
DB
#
decorator
#
deeplearning
#
flask
#
host
#
localhost
#
medicalAI
#
인공지능
원문 링크 : Flask로 서버만들기 - 2 : DB 활용하기