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Python 프로그래밍 1. Python이란 무엇인가?Python은 고급 프로그래밍 언어로서, 다양한 소프트웨어 개발에 사용됩니다. 간결하고 이해하기 쉬운 문법을 가지고 있어 프로그래머가 코드를 빠르고 효율적으로 작성할 수 있도록 돕습니다. 귀도 반 로섬에 의해 1991년에 처음 출시된 이후, Python은 그의 유연성과 다기능성 덕분에 급속도로 인기를 얻었습니다. Python Web Site- https://www.python.org/ 2. Python의 장점가독성Python의 문법은 매우 직관적이고 사용자 친화적입니다. 이로 인해 프로그래머들은 코드를 더 빠르고 쉽게 작성하고 이해할 수 있습니다. Python의 가독성은 주로 그 간결하고 직관적인 문법에서 나옵니다. 이로 인해 코드가 마치 영어 문장처럼 읽히며, 이해하기 쉽.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 10.
PDF 파일을 이용한 인터랙티브 질의응답 시스템 구축하기 오늘날 정보를 취득하고 이해하는 방식이 급격히 변화하면서, 문서로부터 직접 정보를 추출하고 질문에 답하는 시스템의 필요성이 더욱 증가하고 있습니다. 이러한 필요를 충족시키기 위해, 우리는 PDF 문서를 직접적으로 활용할 수 있는 인터랙티브 질의응답 시스템인 ChatPDF를 소개합니다. 이 시스템은 사용자가 업로드한 PDF 파일에 기반하여 질문에 답할 수 있도록 설계되었습니다. 주요 기능1. PDF 파일 업로드 및 텍스트 추출사용자는 웹 인터페이스를 통해 PDF 파일을 업로드할 수 있습니다. 업로드된 파일은 PyPDFLoader를 사용하여 텍스트로 변환됩니다.def pdf_to_document(uploaded_file): temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory() .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 8.
네트워크 프로그래밍 기초: 유니캐스트, 브로드캐스트, 멀티캐스트의 이해와 실습 예제 네트워크 프로그래밍에 관심이 있는 분들을 위해, 일상적인 네트워크 상호작용에서 흔히 사용되는 세 가지 데이터 전송 방식인 유니캐스트(Unicast), 브로드캐스트(Broadcast), 멀티캐스트(Multicast)를 Python을 사용해 간단하게 구현하는 방법을 소개하고자 합니다. 이 글은 네트워크 개발자 또는 관심 있는 개발자들이 기본적인 네트워크 통신을 이해하고 실제 코드로 어떻게 구현되는지 배울 수 있는 기회를 제공합니다. 유니캐스트 (Unicast)유니캐스트는 네트워크에서 한 장치에서 다른 한 장치로 데이터 패킷을 직접 전송하는 방식입니다. 가장 흔한 통신 방식으로, 웹 서핑, 이메일 전송 등 대부분의 인터넷 활동이 유니캐스트를 통해 이루어집니다.서버 코드:import socketdef unica.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 6.
네트워킹에서 데이터 전송 방식 이해하기: 유니캐스트, 브로드캐스트, 멀티캐스트의 차이점 네트워킹에서 데이터를 전송하는 세 가지 기본적인 방식은 유니캐스트(Unicast), 브로드캐스트(Broadcast), 그리고 멀티캐스트(Multicast)입니다. 이 세 방식은 데이터 패킷이 하나 이상의 목적지에 전달되는 방법에 따라 구분됩니다. 이들 각각의 특징과 용도를 블로그 포스팅에 활용할 수 있도록 상세히 설명해 드리겠습니다. 1. 유니캐스트 (Unicast)유니캐스트는 가장 일반적인 형태의 데이터 전송 방식으로, 한 개의 송신자가 한 개의 수신자에게 데이터를 전송하는 방식입니다. 이 방식은 특정 대상과 1:1로 통신할 때 사용되며, 인터넷에서 흔히 볼 수 있는 데이터 전송 방식입니다. 예를 들어, 웹 서버에서 클라이언트 컴퓨터로 웹 페이지를 보내는 경우가 유니캐스트 전송의 예입니다.특징효율성: .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 6.
OpenCV를 사용한 사람 감지 및 객체 감지: HOG vs YOLOv3 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 OpenCV는 널리 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 특히, 사람의 위치를 감지하거나 객체를 식별하는 데 사용될 수 있습니다. 이번 포스트에서는 OpenCV를 사용하여 사람을 감지하는 두 가지 방법을 비교하고자 합니다: HOG(Histogram of Oriented Gradients)와 YOLOv3(You Only Look Once). HOG 먼저, HOG 방법은 이미지의 그래디언트 방향을 계산하여 사람을 감지합니다. 다음은 HOG를 사용하여 사람을 감지하는 간단한 Python 코드입니다.# 필요한 라이브러리를 임포트합니다import cv2# 이미지 파일 경로image_path = 'your_image.jpg'# 이미지 파일을 읽어옴image = cv2.imread.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 4.
Unity 프로그램 분석: 게임 개발의 뒷면 살펴보기 Unity는 게임 개발자들 사이에서 널리 사용되고 있는 플랫폼입니다. 그러나 이러한 게임들이 어떻게 만들어지는지에 대한 이야기는 종종 간과되곤 합니다. 오늘은 Unity로 개발된 게임 프로그램을 분석하여, 그 뒷면을 살펴보고자 합니다. 게임 오브젝트와 씬 구조 Unity에서는 모든 것이 게임 오브젝트로 구성됩니다. 이들이 어떻게 씬(Scene)에 배치되고 상호 작용하는지를 살펴보면 게임의 전반적인 구조를 이해할 수 있습니다.게임 오브젝트 (Game Objects):Unity에서 모든 것은 게임 오브젝트로 구성됩니다. 캐릭터, 장애물, 카메라, 조명 등 모든 요소는 게임 오브젝트로 표현됩니다.각 게임 오브젝트는 위치, 회전 및 크기와 같은 변형(Transform)을 가집니다. 이를 통해 오브젝트의 위치와 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 3.
Unity 6 Preview와 함께 게임 개발 Unity 6 Preview, 이전의 2023.3 Tech Stream으로 알려졌던 버전이 다운로드 가능해졌습니다. 이 릴리스는 올해 말 출시 예정인 Unity 6의 개발 사이클의 마지막 단계를 표시합니다. 새로운 명명 규칙 소개지난 11월 Unite 컨퍼런스에서 우리는 소프트웨어 릴리스의 새로운 명명 규칙을 공개했습니다. 이에 대한 자세한 내용은 최근 포럼 게시물에서 확인하실 수 있습니다. Unity 6 Preview는 Tech Stream 릴리스의 구조를 유지하며, 개발자들이 발견하거나 프로토타이핑 단계에 있는 프로젝트에서 새롭고 업데이트된 기능을 미리 사용할 수 있도록 전면 지원을 제공합니다.Unity 6 Preview를 선택해야 하는 이유는?Unity 6 Preview는 성능 향상과 워크플로우 최.. 공감수 0 댓글수 2 2024. 5. 2.
실시간 네트워크 응답성 테스트 및 시각화: Python을 활용한 방법 네트워크 성능은 사무실이나 홈 오피스 환경에서 중요한 요소 중 하나입니다. 특히, 실시간 서비스나 크리티컬한 애플리케이션을 운영하는 경우, 네트워크 응답성은 서비스 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 네트워크 응답성을 테스트하고, 결과를 분석 및 시각화하는 방법을 소개하고자 합니다. 1. 네트워크 응답성 테스트 자동화Python의 subprocess 모듈을 활용하여 ping 명령을 자동화하고, 연속적인 성공을 측정하는 스크립트를 개발할 수 있습니다. 이 스크립트는 특정 IP 주소에 대해 지정된 횟수만큼 ping을 성공적으로 수행할 때까지 계속합니다. 다음은 해당 기능을 수행하는 코드의 간략한 예입니다:def ping_test(ip_address, required_s.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 2.
주가 예측 모델: 주식 투자의 미래를 예측 주식 시장은 그 변동성으로 인해 많은 투자자들에게 도전과 기회를 제공합니다. 이러한 변동성 속에서 미래의 주식 가격을 예측하려는 다양한 기술적 접근 방법들이 개발되었습니다. 이번 포스팅에서는 주식 가격을 예측하는 데 사용되는 대표적인 주가 예측 모델 네 가지에 대해 소개하고 각각의 장단점을 비교해 보겠습니다.1. 선형 회귀 모델선형 회귀 모델은 가장 기본적인 주가 예측 방법 중 하나입니다. 이 모델은 과거 주가 데이터를 바탕으로 미래의 가격을 예측하는 데 사용됩니다. 변수들 간의 선형 관계를 이용하여 예측을 수행하므로, 계산이 단순하고 결과를 해석하기 쉽습니다. 그러나, 주식 시장의 복잡한 비선형 패턴을 잡아내기에는 한계가 있습니다.선형 회귀 모델의 구조선형 회귀는 데이터 포인트들 사이의 최적의 선형 관.. 공감수 0 댓글수 2 2024. 5. 1.
NAT (Network Address Translation) 의 개념 네트워크 주소 변환(NAT, Network Address Translation)은 인터넷 프로토콜(IP) 주소를 변환하는 과정으로, 보통 네트워크 경계에서 사용됩니다. 주로 라우터나 방화벽에서 수행되며, 여러 장비가 한 개의 공용 IP 주소를 공유하여 인터넷에 접속할 수 있게 해줍니다. 이는 IP 주소의 부족 문제를 해결하고, 내부 네트워크의 보안을 강화하는 데에도 도움이 됩니다. NAT의 주요 기능IP 주소의 효율적 사용: NAT는 한정된 공개 IP 주소를 많은 내부 네트워크 장치들이 공유할 수 있게 해줍니다. 따라서 각 장치마다 독립적인 공개 IP 주소를 할당할 필요가 없어지며, IP 주소 부족 문제를 완화할 수 있습니다.보안 강화: 내부 네트워크의 실제 IP 주소가 외부에 노출되지 않기 때문에, 외.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 30.
[주가] 하이브와 검색 트렌드 투자의 세계에서 정보는 금과 같습니다. 최근 우리는 구글 검색 트렌드를 통해 대중의 관심사가 주가에 미치는 영향에 대해 새로운 통찰을 얻을 수 있었습니다. '하이브'라는 회사의 주가와 특정 키워드의 검색량 간의 상관관계를 분석함으로써, 정보의 흐름이 시장에 어떻게 반영되는지를 살펴보았습니다. 그래프 이미지를 기반으로 분석을 수행하기 위해, 우선 이미지의 주요 특징을 살펴보겠습니다.그래프 관찰 사항:그래프에는 '하이브'와 여러 검색 키워드에 대한 데이터가 표시되어 있습니다.각 데이터 시리즈는 다른 색상으로 표시되어 구별 가능합니다.데이터는 시간에 따른 추세를 보여주는데, x축은 시간을 나타내고 y축은 스케일링된 값으로, 0에서 1 사이의 값으로 조정된 것으로 보입니다.'하이브'와 각 키워드의 검색 추세를 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 29.
브리지(Bridge) 모드: 네트워크 성능 향상의 핵심 요소 네트워크가 복잡해지면서 효율적인 데이터 흐름 관리가 더욱 중요해지고 있습니다. 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 되는 기술 중 하나가 바로 "브리지 모드"입니다. 이 글에서는 브리지 모드가 무엇이고, 네트워크 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다.브리지 모드란?브리지 모드는 네트워크를 효율적으로 관리하고 최적화하는 데 필수적인 역할을 하는 데이터 링크 계층(계층 2)의 장치입니다. 이 장치는 특히 서로 다른 물리적 네트워크 세그먼트를 연결하여 하나의 동질적인 네트워크처럼 작동하도록 만드는 역할을 합니다. 네트워크 내의 데이터 트래픽을 관리하는 브리지는 데이터 패킷이 필요로 하는 정확한 위치로만 전달되도록 보장함으로써, 불필요한 데이터 전송을 줄이고 전체 네트워크의 효율성을 높입니다.계층.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 29.
파이썬을 활용한 종합 금융 데이터 분석 프로젝트 금융 시장의 동향을 파악하기 위해 다양한 데이터 소스를 통합하고 분석하는 것은 트레이더와 투자자에게 매우 중요합니다. 본 프로젝트에서는 파이썬을 사용하여 주식 데이터, Google Trends, 그리고 공시 정보를 분석하고 시각화하여 시장 예측에 활용합니다.사용된 도구 및 라이브러리FinanceDataReader: 주식 데이터를 가져옵니다.Pytrends: Google Trends 데이터를 검색합니다.TensorFlow와 Keras: 주식 가격 예측 모델을 구축합니다.OpenDartReader: 공시 정보를 조회합니다.Matplotlib: 데이터 시각화를 수행합니다.Scikit-learn: 데이터 전처리와 모델링을 위한 도구입니다. 데이터 통합 및 분석 프로세스주식 데이터 로딩: FinanceDataRe.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 29.
다양한 딥러닝 프레임워크 소개: TensorFlow와 PyTorch 이외 다른 프레임워 AI 모델링에 관심이 많은 분들은 주로 TensorFlow와 PyTorch를 사용하는 경우가 많습니다. 하지만 이 외에도 여러 가지 유용한 도구들이 있어, 이 글에서는 그 대안들을 자세히 소개하고자 합니다.1. Keras: 초보자 친화적인 신경망 APIKeras는 Python으로 작성된 고수준의 신경망 API로, 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano와 같은 다양한 백엔드를 지원하며, 모델의 빠른 프로토타이핑을 가능하게 합니다. Keras는 그 자체로도 강력하지만 TensorFlow 2.0 이상에서는 기본적으로 내장되어 더욱 통합된 경험을 제공합니다.2. Scikit-learn: 전통적인 머신러닝에 최적화Scikit-.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 29.
삼성전자 주가 예측: LSTM 신경망을 활용한 접근 (확장판) 모델 재사용성: 기존 모델 불러오기와 새 모델 훈련금융 시장의 빠른 변화에 효과적으로 대응하기 위해서는 머신 러닝 모델의 효율적인 관리와 재사용이 중요합니다. 이미 훈련된 모델을 저장하고 재사용하는 기능은 불필요한 자원 소모를 줄이고, 더 빠르게 예측 결과를 도출할 수 있게 합니다.모델 불러오기만약 samsung_stock_model.h5 파일이 존재하면, load_model 함수를 사용하여 저장된 모델을 불러옵니다. 이 접근 방법은 계산 비용을 크게 절감하며, 일관된 예측 결과를 제공합니다. 이미 검증된 모델을 재사용함으로써, 새로운 데이터에 대한 신속한 예측이 가능해집니다.if os.path.exists(model_path): print("Loading existing model...") .. 공감수 0 댓글수 1 2024. 4. 26.
삼성전자 주가 예측: LSTM 신경망을 활용한 접근 신 러닝 기술의 발전으로 시장 데이터의 숨겨진 패턴을 파악하고 미래의 주가를 예측할 수 있는 가능성이 커지고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Python을 사용하여 삼성전자 주가를 예측하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망 모델을 구축하는 과정을 공유하고자 합니다. 데이터 수집주가 예측 모델을 개발하기 위해 먼저 과거 주가 데이터가 필요합니다. FinanceDataReader는 주식, 환율 등 다양한 금융 데이터를 쉽게 가져올 수 있는 파이썬 라이브러리입니다. 아래 코드를 통해 삼성전자의 주가 데이터를 2003년부터 현재까지 수집할 수 있습니다.import FinanceDataReader as fdr# 삼성전자 주식 코드: 005930df = fdr.DataReader('005930.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 4. 25.
Python에서 BLIP 모델을 사용하여 이미지 캡셔닝 수행하기 최근 인공지능 기술의 발전은 멀티모달 데이터, 즉 이미지와 텍스트를 동시에 처리할 수 있는 시스템을 가능하게 했습니다. BLIP(Bootstrapping Language-Image Pre-training) 모델은 이러한 멀티모달 데이터를 통합하여 이미지와 관련된 텍스트를 생성하거나 해석하는 데 특히 유용합니다. 이 블로그 게시물에서는 Python 환경에서 BLIP 모델을 사용하여 이미지 캡셔닝을 수행하는 방법을 단계별로 안내합니다. 1. 환경 설정먼저, 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. Python 환경에서 transformers와 torch 라이브러리를 설치하기 위해 다음 명령어를 실행하세요:pip install transformers torch 2. 모델 및 프로세서 로딩Hugging Face의 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 25.
KOSPI 상위 50개 주식과 삼성전자의 상관관계 분석 금융 시장의 트렌드를 분석하고 투자 기회를 포착하는 하나의 방법은 주요 주식 간의 상관관계를 파악하는 것입니다. 본 포스트에서는 Python과 FinanceDataReader를 활용하여 삼성전자와 KOSPI 상장 주식 중 상위 50개의 상관관계를 분석하는 방법을 설명합니다.필요한 도구이 분석을 수행하기 위해 필요한 Python 라이브러리는 다음과 같습니다:FinanceDataReader: 금융 데이터를 쉽게 다운로드할 수 있게 도와주는 라이브러리입니다.Pandas: 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는 데 사용됩니다.Matplotlib 및 Seaborn: 데이터를 시각화하는 데 사용됩니다.설치 방법먼저, 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 통해 설치할 수 있습니다:pip install .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 25.
글로벌 금융 지수의 동향과 상관 관계 분석 금융 시장의 다양한 지수들은 시장의 건강과 추세를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 블로그 포스트에서는 한국의 주요 지수(KOSPI, KOSDAQ, KOSPI 200)와 미국의 주요 지수(Dow Jones, NASDAQ, S&P 500 등), 그리고 기타 글로벌 지수(예: 상해 종합지수, 항셍지수, 닛케이 225 등)를 포함하여 여러 글로벌 금융 지수의 변동성과 상관 관계를 분석해보겠습니다. 이를 위해 파이썬과 FinanceDataReader 라이브러리를 활용할 예정입니다. 데이터 수집 및 시각화먼저, 필요한 파이썬 라이브러리를 설치합니다. FinanceDataReader, pandas, matplotlib, 그리고 seaborn을 사용할 것입니다. 설치는 간단하게 pip 명령어를 통해 진행할 수 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 25.
Python을 이용한 주식 수익률 분석 및 시각화 현대의 투자자들은 기술을 활용하여 주식 시장 데이터를 분석하고, 그 중에서도 가장 수익성이 높은 주식을 식별하려고 합니다. 본 블로그 포스트에서는 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 나스닥 주식 중에서 1년 동안 가장 좋은 수익률을 보인 주식을 찾고, 이를 시각화하는 방법을 설명하겠습니다. 필요한 도구와 라이브러리 이 프로젝트를 수행하기 위해 다음의 도구와 라이브러리가 필요합니다: Python: 프로그래밍 언어 yfinance: Yahoo Finance API에 액세스할 수 있는 Python 라이브러리 Matplotlib: 데이터 시각화를 위한 라이브러리 Pandas: 데이터 분석을 위한 라이브러리 데이터 가져오기 첫 번째 단계는 Yahoo Finance로부터 주식 데이터를 가져오는 것입니다. 이를 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 22.
Python에서 API 키 보호하기: 안전한 프로그래밍 API 키는 각종 웹 서비스와의 통신을 가능하게 해 주는 중요한 자원입니다. 그러나 이 키가 외부에 노출되면 보안 문제로 이어질 수 있습니다. 따라서 안전하게 API 키를 관리하는 것은 매우 중요합니다. Python 환경에서 API 키를 보호하는 몇 가지 방법을 소개하겠습니다. 1. 환경 변수 사용하기 API 키를 소스 코드에 직접 삽입하지 말고, 환경 변수로 관리하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 코드를 공유할 때 API 키를 노출하지 않을 수 있습니다. Python에서는 os 모듈을 사용해 환경 변수를 쉽게 불러올 수 있습니다: import os api_key = os.getenv('API_KEY') 1.1 구현 방법 1.1.1 운영체제의 환경 설정에 API 키를 저장합니다. 예를 들어, 윈도우에서는 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 22.
Anaconda로 Python 환경 설정하기 1. Anaconda란 무엇인가? Anaconda는 데이터 과학, 기계 학습 프로젝트를 위한 Python과 R의 배포판으로, 과학적 계산과 데이터 처리, 데이터 분석에 필요한 여러 라이브러리와 도구들을 포함하고 있습니다. Conda라는 강력한 패키지 관리자와 환경 관리자를 사용하여, 다양한 패키지들을 쉽고 효과적으로 관리할 수 있습니다. 2. Anaconda 설치하기 Anaconda 설치는 매우 간단합니다. Anaconda 공식 웹사이트(https://www.anaconda.com/products/distribution)에서 운영체제에 맞는 인스톨러를 다운로드받아 실행만 하면 됩니다. 설치 과정에서 'Add Anaconda to my PATH environment variable' 옵션은 기본적으로 선택.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 21.
CodePen CodePen은 프론트엔드 디자이너와 개발자가 HTML, CSS, JavaScript 코드를 작성하고 테스트할 수 있는 온라인 코드 편집기 및 오픈 소스 학습 환경입니다. 웹 개발을 시작하는 사람들에게 유용한 리소스이며, 경험 많은 개발자들에게도 코드를 빠르게 프로토타이핑하고 공유하는 데 이상적인 도구입니다. 다음은 CodePen에 관한 블로그 포스트를 작성할 때 포함할 수 있는 몇 가지 주요 포인트입니다: 기능 소개: 라이브 미리보기: 코드를 작성하는 동안 실시간으로 결과를 볼 수 있습니다. 자동 저장: 작업 내용이 자동으로 저장되어 언제든지 이전 상태로 돌아갈 수 있습니다. 템플릿 사용: 다양한 템플릿을 사용하여 새 프로젝트를 쉽게 시작할 수 있습니다. 협업: 다른 사용자와 코드를 공유하고 협업할 수.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 19.
AI Chat Bot 비교 chat bot 은 인간 사용자와 언어를 사용하여 상호 작용하도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다. 해당 컴퓨터 프로그램을 AI 라 부르기도 합니다. 이러한 Chat Bot 들은 고객 서비스, 마케팅 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 앞으로 더욱 우리 삶의 중요한 부분으로 차지할 것으로 예상 됩니다. 이 글에서는 ChatGPT, Jurassic-1 Jumbo, Copilot, LaMDA, Bard 등 최근 주목받는 챗봇들을 비교해 살펴보고, 각 챗봇의 특징과 활용 가능성을 분석합니다. 1. ChatGPT: 현실적인 텍스트 생성과 창의적인 콘텐츠 제작 OpenAI에서 개발한 ChatGPT는 유창하고 현실적인 텍스트 생성 능력으로 유명합니다. 단순히 질문에 답변하는 것을 넘어 시, 코드, 대본, 악곡,.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 17.
Linux 시스템의 부팅 시간 확인하기 Linux 시스템에서는 /proc/uptime 파일을 통해 시스템이 얼마나 오랫동안 실행되고 있는지 확인할 수 있습니다. 이 파일의 첫 번째 숫자는 시스템이 부팅된 후 총 시간(초 단위)을 나타냅니다. 예를 들어, /proc/uptime 파일의 내용이 262507.25 1050006.50라면 첫 번째 숫자인 262507.25가 부팅된 후의 총 시간을 의미합니다. 이를 일, 시간, 분, 초로 변환해 보겠습니다. 일 단위 계산: 262507.25를 86400으로 나누면 3.04일이 됩니다. 즉, 3일. 시간 단위 계산: 0.04 * 24 = 0.96시간, 즉 약 0시간. 분 단위 계산: 0.96 * 60 = 57.6분, 즉 약 58분. 초 단위 계산: 0.6 * 60 = 36초. 따라서, 시스템은 약 3일 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 31.
OpenCV와 Unity 간의 좌표 매핑 OpenCV와 Unity 간의 이미지 처리 및 화면 표시 작업은 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있습니다. 이러한 작업 중 하나는 이미지나 화면을 여러 영역으로 분할하고, 각 영역에 특정 작업을 수행하는 것입니다. 이 글에서는 OpenCV에서의 이미지 분석 결과를 Unity 화면에 정확하게 매핑하는 방법에 대해 설명합니다. 해결 방법 1. 이미지 분할 먼저, 이미지를 여러 영역으로 분할해야 합니다. OpenCV에서는 Rect 클래스를 사용하여 분할 영역을 정의하고, Mat 클래스를 사용하여 각 영역을 나타낼 수 있습니다. 분할된 각 영역은 특정 x, y 시작 좌표와 너비, 높이를 가집니다. 2. 좌표 변환 OpenCV에서 분석된 특정 지점의 좌표를 Unity 화면 좌표로 변환하려면 다음 단계를 수행해야 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 31.
[CHATGPT] ChatGPT를 사용하여 PDF 분석하기 ChatGPT는 인상적인 자연어 처리 능력으로 많은 인기를 끌고 있지만, 자체적으로 PDF 파일을 직접 읽거나 분석하는 기능은 갖추고 있지 않습니다. 하지만 우리는 PDF의 텍스트를 추출하고, 그것을 ChatGPT에 입력으로 제공하는 방식으로 이 문제를 해결할 수 있습니다. 이 포스트에서는 그 과정을 단계별로 설명하겠습니다. 1단계: PDF에서 텍스트 추출 Python의 PyPDF2, PDFMiner 등의 라이브러리를 사용하여 PDF에서 텍스트를 추출할 수 있습니다. PyPDF2 라이브러리를 사용하는 방법은 아래 코드와 같습니다: import PyPDF2 # PDF 파일 열기 with open('your_file.pdf', 'rb') as file: reader = PyPDF2.PdfFileReader(.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 21.
OPEC/ORB 데이터로 ARIMA 시계열 예측 모델 만들기 시계열 데이터는 시간 순서대로 발생한 데이터를 말합니다. 이러한 데이터는 주가, 날씨, 월별 매출액 등 다양한 분야에서 발생하며, 이런 데이터를 분석하면 미래의 트렌드를 예측하는 데 도움이 됩니다. OPEC/ORB 데이터를 사용해 ARIMA라는 시계열 예측 모델을 만들어 보겠습니다. 이 데이터는 Quandl이라는 플랫폼에서 가져왔습니다. ARIMA란 무엇인가? ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)는 시계열 데이터 분석을 위한 통계 모델입니다. ARIMA는 다음 세 가지 요소로 구성됩니다: AR(Autoregressive): 이전 관찰값의 영향을 설명하는 요소입니다. 예를 들어, 오늘의 주가가 어제의 주가에 얼마나 의존하는지를 설명. I(Integrated).. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 16.
[Python] 공공 데이터를 활용한 파이썬 CSV 파일 분석(법정동 코드 확인 하기) 공공 데이터 포털에서 제공하는 CSV 데이터를 활용하여 파이썬의 pandas 라이브러리를 사용해 특정 조건에 따른 데이터를 추출하는 방법을 소개하겠습니다. '시도명', '시군구명', '읍면동명', '리명' 조건에 따른 '법정동코드'를 찾는 예제로 진행해 보겠습니다. 1. 공공 데이터 포털에서 CSV 데이터 다운로드 먼저 공공 데이터 포털에서 필요한 데이터를 찾아 CSV 파일 형식으로 다운로드 받습니다. 다운로드 받은 CSV 파일은 파이썬 코드가 있는 동일한 디렉토리 내에 위치시키는 것이 관리하기 편합니다. https://www.data.go.kr/ 2. 필요한 라이브러리 설치 이제 pandas 라이브러리를 설치해야 합니다. pandas는 데이터 분석에 매우 유용한 파이썬 라이브러리입니다. 설치는 아래와 .. 공감수 0 댓글수 1 2023. 6. 14.
[Python] for Quants Quant는 정량 분석을 위한 엔터프라이즈 소프트웨어 애플리케이션입니다. Quant는 SciPy와 DomainModel을 결합합니다. Quant에는 교환, 기호, 시장, 가격 이력, 가격 프로세스, 이미지, 책, 다양한 유형의 계약, 가격 책정자, 가격 설정 및 보고서가 있는 도메인 모델이 포함되어 있습니다. Quant에는 일반적인 방식으로 계약을 표현하고 평가하기 위한 도메인별 언어(Quant DSL)가 있습니다. Quant는 웹 사용자 인터페이스와 기계 클라이언트용 API를 가지고 있습니다. Quant는 유연한 역할 기반 액세스 컨트롤러를 보유하고 있습니다. 웹 관리 인터페이스와 사이트 설정 및 관리를 지원하는 명령줄 프로그램이 있습니다. 새로운 가격 프로세스, 맞춤형 계약 유형 및 대체 가격 책정자.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 29.

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