쵸코쿠키의 연습장

시계열 데이터 분석이란?시계열 데이터의 패턴을 파악하거나 패턴에 영향을 미치는 요소를 찾는 것을 뜻합니다. 주식 예측이 목표인 알고리즘 트레이딩도 그 중 하나라고 할 수 있습니다. 앞으로 구현해 나갈 프로젝트인 알고리즘 트레이딩도 이 시계열 데이터 모델이 적용될 것 입니다. 시계열 데이터 분석의 대표적인 목표는 아래와 같습니다. - 시게열 데이터 패턴에 영향을 미치는 요소를 찾기- 과거의 데이터가 어떻게 미래의 데이터에 영향을 미치는지 분석- 미래의 데이터를 예측 결국 최종 목표는 미래의 데이터를 예측해서 맞추는 것이라고 할 수 있습니다. 과연 미래 데이터를 예측하려면 어떻게 해야할까요? 바로 시계열 데이터가 변화하는 패턴을 찾아야 합니다. 그리고, 발견된 패턴에 영향을 주는 피쳐를 추출해야 합니다. 또..

이 글에서는 CNN(Convolutional Neural Networks)을 탐구하고, 높은 수준에서 그것들이 어떻게 두뇌의 구조에서 영감을 얻는지 살펴보기로 하겠습니다. The Brain우리는 끊임없이 주변의 세계를 분석합니다. 의식적인 노력 없이, 우리는 우리가 보는 모든 것에 대해 예측을 하고, 그것에 따라 행동합니다. 우리가 어떤 것을 볼 때, 과거에 배운 것을 바탕으로 모든 대상에 라벨을 붙입니다. 여러분은 아마 "저 아이는 의자 위에 서 있는 행복한 소년이다."라고 생각할 수 있습니다. 아니면 비명을 지른다고 생각할 수 있습니다. 또는 케이크를 망치려는 것으로 볼 수 있습니다. 이것이 우리가 하루 종일 아낌없이 하는 것입니다. 우리는 패턴을 보고, 라벨을 붙이고, 예측하고, 인지합니다. 하지만..

공분산이란? 공분산은 2개 변수의 상관 정도를 나타내는 값입니다.보통 Cov(x,y) 로 표기를 합니다.2개 변수의 방향성을 파악할 때, 보통 사용합니다. 공분산 값이 0보다 크다면, x가 커지면, y도 커집니다.반대로 0보다 작다면, x가 커지면, y는 작아집니다.0에 가깝다면, 선형 관계가 없다고 할 수 있습니다. panas를 이용해 만도의 종가와 모비스 종가의 공분산 값을 구해보겠습니다. import pandas as pdimport pandas_datareader.data as webimport datetimeimport matplotlib.pyplot as pltfrom pandas.plotting import scatter_matrix # file_name 다운로드한 주가 데이터를 저장할 파일..

시계열 데이터란? 시계열 데이터는 순서를 갖는 데이터를 의미합니다. 즉, 일정한 시간 간격을 측정되거나, 순서가 존재하는 데이터인 것입니다. 이것은 결국, 시간의 흐름에 따라 값이 변하는 데이터라 할 수 있습니다. 예를 들면 어떤 것이 있을까요? 온도 정보, 주가 정보, 환율 정보 등등이 그 예라 할 수 있습니다. 시계열 데이터는 시간의 흐름이 존재합니다. 그리고 그 흐름에 따라 변수가 변화합니다. 이 변화를 보여주는 것을 통해, 데이터에 순서가 있고, 그 값이 끊임없이 변해갑니다. 즉, 시계열 데이터가 시간이라는 독립 변수에 의해 영향을 받고, 종속변수와의 관계를 나타내는 것이라 할 수 있습니다. 시계열 데이터가 아닌 데이터를 처리하는 경우를 생각해 봅시다. 이경우에는 데이터의 순서를 변형하거나 필요에..

주식데이터를 받아오는 방법은 다양합니다. 그 중에 파이썬을 활용하여 해당 종목에 데이터를 받아오고, 저장하는 방법에 대해 알아보겠습니다. import pandas as pdimport pandas_datareader.data as webimport datetimeimport matplotlib.pyplot as pltfrom pandas.plotting import scatter_matrix # file_name 다운로드한 주가 데이터를 저장할 파일 이름# company_code 종목 코드# year1/month1/date1 데이터를 다운로드할 시작일# year2/month2/date2 데이터를 다운로드할 마감일def download_stock_data(file_name, company_code, yea..

MNIST 숫자 인식 - hidden layer 수: 3 - 각 hidden layer의 node 수: 64, 64, 64- activation: ReLU- optimizer: SGD (learning rate=0.001)- weight initialization: Xavier- batch size: 200(가) (10점) Tensorflow를 사용하여 위에 주어진 feed-forward 네트워크 구조를 구현하여 50 epoch 동 안 학습한 후, training data와 validation data의 training curve를 그리시오. (Hint: 수업 자료 마지 막 실험) (나) (10점) 모든 hidden layer의 node 수를 512로 변환한 후, (가)와 동일한 실험을 진행하고 그 결과..

음성 처리 기본 (가) (5점) Scipy.io 에 포함된 wavfile 함수를 사용해서 주어진 ‘q2.wav’ 음성 파일을 읽고, 이를 스피 커로 출력, 그리고 MatplotLib를 사용하여 화면에 파형을 그리는 python code를 작성하시오. (나) (10점) 음성 신호의 샘플링 주파수를 구하고, 그 의미에 대해 간단히 설명하시오. (다) (10점) 음성 신호의 전체 샘플 수로부터 물리적인 총 시간 (sec)이 얼마인지 구하시오 import numpy as npimport scipy.io as sioimport scipy.io.wavfileimport matplotlib.pyplot as plt import sounddevice as sd # 3-가samplerate, data = sio.wavf..

영상 처리 기본(가) (5점) MatplotLib에 포함된 imread 함수를 사용하여 주어진 ‘q1.png’ 영상 파일을 읽고, 이를 화 면에 display하는 python code를 작성하시오.(나) (10점) 영상 파일은 Red, Green, Blue의 세 가지 색으로 구성되어 있다. (가)에서 읽은 데이터로 부터 R, G, B 값의 최댓값 (R_max, G_max, B_max)과 평균값 (R_avg, G_avg, B_avg)을 구하시 오.(다) (10점) (가)에서 읽은 영상 데이터의 각 픽셀 값의 컬러를 다음과 같이 바꾸어 화면에 display 하시오. (R → G, G → B, B → R) import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.image as ..

카드 포커 게임 (가) (10점) 다음 python code를 실행하고, 각 function에 대해 자세히 설명하시오.(나) (15점) 포커 랭킹 (Royal Flush, Straight Flush, Four of a Kind, Full House, Flush, Straight, Three of a Kind, Two Pair, One Pair, High Card)을 참조해서 주어진 5장의 카드가 어떤 랭킹인지 구분하는 함수 ‘ranking()’ 코드를 추가하시오. (단, 모든 랭킹을 구분할 필요는 없 고, 위에 주어진 랭킹 중, 최소 3개에 대해서 구현해도 됨.) import random # ranking을 알려주고 리턴함def ranking(Player): if isFlush(Player.hand) i..

문제 풀이 #include #include using namespace std; string solution(int num) { string answer = ""; if( num%2 == 0 ) answer += "Even"; else answer += "Odd"; return answer;} 실행 결과정확성 테스트테스트 1 〉통과 (0.00ms, 3.72MB)테스트 2 〉통과 (0.00ms, 3.69MB)테스트 3 〉통과 (0.01ms, 3.76MB)테스트 4 〉통과 (0.00ms, 3.88MB)테스트 5 〉통과 (0.00ms, 3.8MB)테스트 6 〉통과 (0.00ms, 3.8MB)테스트 7 〉통과 (0.01ms, 3.74MB)테스트 8 〉통과 (0.00ms, 3.81MB)테스트 9 〉통과 (0.00..

강력한 연구개발(R&A) 역사는 독일 프랑크푸르트에서 열린 국제 슈퍼컴퓨팅 콘퍼런스에서 발표된 엔비디아 이사회의 중요성을 강조하고 있습니다. 이 회사는 ARM 방식의 고성능 컴퓨터에 사용할 수 있는 슈퍼컴퓨팅 하드웨어와 소프트웨어를 모두 갖추고 있으며, 2019년 말까지 이 프로젝트를 완료할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 로이터 통신과의 인터뷰에서 이안 벅 가속 컴퓨팅의 Nvidia 부사장은 이러한 움직임을 기술적으로 유럽과 일본의 HPC 연구원들이 요청한 "Heavy Lift"라고 설명했습니다. 대부분의 사람들은 ARM을 스마트폰, 태블릿, 라즈베리 파이와 같은 새로운 장치에 사용되는 기존의 x86-64 빌드에 비해 상대적으로 낮은 성능의 전력 효율의 ARM을 가장 잘 알고 있습니다. 처음에, 이..

그래픽 칩 제조업체인 Nvidia는 AMD의 Radeon 라인과 겨루는 Consumer 컴퓨팅으로 가장 잘 알려져 있습니다. 이 존경할 만한 거대 기업은 게임과 거의 관련이 없거나 전혀 없는 GPU 방식의 응용 프로그램의 증가를 무시하지 않았습니다. 2000년대 초 GPU라는 용어를 대중화하는 작업을 시작했는데, 이는 비그래픽 관련 작업에 그래픽 처리 유닛을 사용하는 것을 뜻합니다. 그러나 우리 대부분은 2010년에 GPU로 구동되는 비트코인 광업 코드가 발표되기 전까지는 비그래픽 관련 가능성을 제대로 인식하지 못했고, 그 후에 무수한 고가의 게임카드들이 판매되었습니다. 컴퓨터 기계 협회는 이공계 문제에 대한 성과, 규모, 해결 시간 등에서 획기적인 성과를 거둔 연구팀에 매년 1만 달러 이상의 고든 벨상..

View- View 객체는 Android에서 UI(사용자 인터페이스) 요소의 기본 구성요소입니다.- View는 사용자의 행동에 반응하는 간단한 사각형 박스입니다.- 예를 들어 EditText, Button, CheckBox 등이 있습니다.- View는 Android.view.View class를 가리킵니다. 모든 UI 클래스의 기본 클래스입니다. ViewGroup- ViewGroup은 보이지 않는 컨테이너입니다. View 및 ViewGroup을 보유합니다.- 예를 들어, LinearLayout은 버튼(View)을 포함하는 ViewGroup이며, 다른 레이아웃도 포함됩니다.- ViewGroup은 레이아웃의 기본 클래스입니다. ViewGroup은 다른 View를 포함할 수 있는 특수 View입니다. View..

다양한 Linux 배포판에 사전 설치된 텍스트 편집기의 최근 패치 된 취약점으로 인해 해커가 사용자가 악성 텍스트 파일을 열 때 컴퓨터를 제어 할 수 있습니다. MacOS의 최신 버전은 취약한 버전을 계속 사용하고 있지만 공격은 사용자가 기본 설정을 변경하여 모드 라인이라는 기능을 사용할 수있는 경우에만 작동합니다. Vim과 파생 NeoVim은 모델 라인에 존재하는 결함을 포함하고 있었습니다. 이 기능을 사용하면 텍스트 파일의 시작 또는 끝 부분에서 창 크기 및 기타 사용자 지정 옵션을 지정할 수 있습니다. Modeline은 사용 가능한 명령을 제한하고 운영 체제에서 분리된 샌드 박스 내에서 실행하지만 Armin Razmjou 연구원은 소스 명령이 해당 보호 기능을 우회 함을 확인했습니다. 이 연구원은 ..

Activity Lifecycle 이해 사용자가 앱에서 이동, 복귀할 때 앱의 활동 인스턴스는 라이프사이클의 다른 스테이트를 통해 전환됩니다. Activity Class는 시스템이 Activity를 생성, 중지, 재개하거나 활동이 존재하는 프로세스를 파괴하는 등 상태가 변경되었음을 Activity가 알 수 있도록 하는 많은 콜백을 제공합니다. 라이프사이클 콜백 방법 내에서 사용자가 Activity를 종료하고 다시 시작할 때 Activity이 어떻게 이루어지는지 선언할 수 있습니다. 예를 들어 스트리밍 비디오 플레이어를 구축하는 경우 사용자가 다른 앱으로 전환할 때 비디오를 일시 중지하고 네트워크 연결을 종료할 수 있습니다. 사용자가 돌아오면 네트워크에 다시 연결하여 사용자가 동일한 위치에서 비디오를 재개..

작은 LED (Light Emitting Diode)는 암흑 운전의 가장 큰 혁명에 힘을 실어주고 있습니다. 하나의 광원과 거대한 반사경을 사용하여 밤에 한 쌍의 과도한 불빛에 의존하는 대신 LED는 개별 조명의 맞춤형 샤프트를 제공하여 모든 도로 및 모든 조건에 이상적인 범위로 결합 할 수 있습니다. LED는 실내 장식, 주간 주행 등 및 테일 램프를 위해 자동차에 처음 탑재되었습니다. 이제 기본 깜박임 대신 꼬리를 가로 지르는 방향 지시등이 포함됩니다. 시그니처 LED 형상 및 번들은 이제 브랜드 식별을 위해 구식 배지 대신 사용되었으며 모든 조건에서 가시성을 향상시켜 안전성을 높였습니다. 그러나 실제 혁명과 큰 성과는 전조등입니다. 전력 요구 (EV에 좋음)를 줄이고 더 얇은 램프를 허용하며 디자이..

풀이 #include #include using namespace std; int solution(int n) { int answer = 0; for(int i=1; i

문제 #include #include using namespace std; string solution(int n) { string answer = ""; for(int i=0; i

풀이#include #include using namespace std; int solution(string s) { int answer = stoi(s); return answer;} 실행 결과정확성 테스트테스트 1 〉통과 (0.00ms, 3.78MB)테스트 2 〉통과 (0.00ms, 3.89MB)테스트 3 〉통과 (0.00ms, 3.86MB)테스트 4 〉통과 (0.01ms, 3.92MB)테스트 5 〉통과 (0.00ms, 3.79MB)테스트 6 〉통과 (0.00ms, 3.79MB)테스트 7 〉통과 (0.00ms, 3.78MB)테스트 8 〉통과 (0.01ms, 3.93MB)테스트 9 〉통과 (0.01ms, 3.8MB)테스트 10 〉통과 (0.00ms, 3.76MB)테스트 11 〉통과 (0.00ms, 3...

전기 자동차로의 전환을 유도하는 데 있어 인프라가 중요합니다. 세계 최고의 전기 자동차는 목적지에 도착하기 전에 충전할 수 없다면 여전히 효용성이 심하게 떨어집니다. Tesla는 지리적 커버리지와 사용 편의성 면에서 슈퍼차저 네트워크를 통해 탁월한 성능을 발휘했습니다. 다른 OEM의 EV를 사용한 방식은 공공 충전기의 경우 좀 더 복잡합니다. Tesla Supercharge Station보다 CCS 및 CHAdeMO DC의 급속 충전 위치가 더 많을 수 있지만 (미국 에너지부의 데이터에 따르면) 여러 서비스 공급업체 간 분리되어 있습니다. 이는 일반적으로 여러 계정에 가입하고 여러 개의 RFID 칩을 휴대하는 것을 의미합니다. 특히 장거리 운전을 하려는 경우에는 더욱 그렇습니다. 하지만 일이 좀 쉬워졌습..