0. UUIC - UUID(Universal Unique Identifier) - 기본적으로 어떤 개체(데이터)를 고유하게 식별하는 데 사용되는 16바이트(128비트) 길이의 숫자 - 이 숫자는 32개의 16진수로 구성, 4개의 그룹으로 표시되고 각 그룹은 하이픈으로 구분 - 식별자를 사용하는 목적? 식별자의 고유성을 보장하는 여러 구성요소로 구성된 특정 형식의 고유한 문자열을 만드는데 사용되는 알고리즘 - 매번 run 할때마다 바뀜 6eecfd2f-5c5a-44df-84e1-dfefac57a863 1. UUIC 예제 1 2 import uuid print(uuid.uuid4()) cs
블록체인 관련 python - [2] Flask 사용하기 - Get, Post
0. 클라이언트 -> 서버 정보 보내기 1. Get , Post 1.1 Get - 모든 파라미터를 url로 보내는 것 (눈에 보임) - 데이터 용량 제한이 있음, 보안에 취약 -> url에 붙어서 보내져야 하기 때문에 - 중요정보 포함하지 않는다. - url을 통해서 값이 넘어가기 때문에 특정한 리소스를 검색하는 경우 1.2 Post - 전달하려는 정보가 HTTP body에 포함되어 전달되는 것 (눈에 보이지 않음) - 전송되는 http 내부에 데이터 추가하여 보내는 방식이 POST - 파라미터 노출되지 않으며 데이터 용량 제한이 없음 - form을 통해 서버로 넘겨진 데이터 데이터를 데이터 베이스등에 저장
블록체인 관련 python - [1] JSON & Flask 사용하기 - 기초
#기초 1. API란? - Application Programming Inteface => 응용 프로그래밍 인터페이스 - 응용프로그램에서 사용할 수 있도록, 운영체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 만든 인터페이스 - Open API 대부분 JSON을 활용하여 데이터를 주고 받음 1.1. JSON(JavaScript Object Notation) - 경량의 Data 교환 형식 - JSON 표현식은 사람과 기계 모두 이해하기 쉬우며, 용량이 작아, 최근에는 JSON이 XML을 대체해서 데이터 전송등에 많이 사용 - 특정 언어에 종속되지 않으며, 대부분의 프로그래밍언어에서 JSON포맷의 데이터를 핸들링할 수 있는 라이브러리 제공 - 위키 정의: "키-값 쌍"으로 이루어진 데이터 오브젝트를..
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 import tensorflow as tf import numpy as np sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) x = [i for i in range(10)] print(x) #list 생성 #마지막 차원에 2개의 값으로 고정된 2차원 행렬을 만든다 y = tf.reshape(x, shape = [-1,2]).eval(session=sess) print("y.shape ", y.shape) # (5, 2) #마지막 차원에 5개의 값으로 고정된 2차원 ..
추후작성예정
[3] Keras Mnist CNN Regression
MNIST 데이터베이스 (Modified National Institute of Standards and Technology database) - 손으로 쓴 숫자들로 이루어진 대형 데이터 베이스 - 기계학습분야의 트레이닝 및 테스트에 널리 사용된다 유명한 MNIST 데이터를 사용한 코드이다. 인터넷에는 분류만 많이 있지 regression은 없어 구현해 보았다. 결과값 [[6.7332497]] 눈에 보이는 값 7 ====> 오차가 별로 나지 않는다. 전체코드 github https://github.com/YoujeongPark/mnist_regression_ex YoujeongPark/mnist_regression_ex Contribute to YoujeongPark/mnist_regression_ex ..
CNN을 통해서 기본적인 regression을 하는 방법을 설명하겠다. 기본적으로 python에서 숫자를때 차원을 제대로 고려하는 것이 중요하다. 데이터 셋은 다음과 같다. 1 2 3 # define dataset X = array([[10, 20, 30], [20, 30, 40], [30, 40, 50], [40, 50, 60]]) y = array([40, 50, 60, 70]) Colored by Color Scripter cs 위의 데이터 셋은 차원을 아는 것이 중요하다. X데이터의 경우 차원이 (4,3,1) Y데이터 경우 차원이 (4,)이 도출된다. 왼쪽 4라는 숫자를 맞춰주어야 한다. 1 2 print("X.shape", X.shape) #X.shape (4, 3, 1) print("Y.sha..
케라스를 이용하여 하는 mlp 기본 예제 코드이다. 기본적인 데이터는 다음과 같다. X : [10,20,30] -> Y : [40,50] 1 2 X = array([[10, 20, 30], [20, 30, 40], [30, 40, 50], [40, 50, 60]]) y = array([[40, 50],[50,60],[60, 70],[70,80]]) cs 100개의 뉴런을 사용하여 output을 두개 도출한다. 이때 데이터는 3개이기 때문에 input_dim = 3으로 도출되고 Dense(2)로 설정한다. optimizer은 adam으로 설정하였고 회귀이기 때문에 loss는 mse로 설정하였다. 1 2 3 4 5 6 7 # define model model = Sequential() model.add(De..