Python 개발 공부 1일차

Study/Coding_Python|2019. 6. 19. 11:19
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어제 개발 다짐을 하고 뭘 할까~ 뭘 만들어 볼까? 계속 고민을 하던 중 제가 필요한 어플을 만들어보자 하고 생각했습니다. 

그래서 생각했던 어플은 구글 캘린더를 PC application으로 편하게 사용하며, 연동도 되고, 메모도 사용할 수 있는 걸 만들어 보자!!!

 

(뭔가 생각만...)

 

가장 먼저 UI를 디자인 하고 기능을 생각할지? 기능을 먼저 생각하고? UI를 생각할지?

UI는 어떻게 만들지? design application은 있을까?

이런 고민들을 엄청 많이 했어요. 

 

기능들이 복잡해서 일단은 심플하게 UI를 생각했습니다. 

 

 

이렇 구성으로 UI를 만들 예정이예요.. 그리고 calendar와 task와 메모가 연동이 되면 좋겠더라구요. (뭔가 어려울듯 싶지만요..ㅎㅎ)

 

처음부터 너무 어려운 프로젝트를 하는건 아닌지 고민도 되었습니다. 

하지만 일단은 시작했으니 무라도 썰어야죠?! ㅎㅎ

 

고민을 하면서 기능 부분을 생각 했어요!

 

  • Google calendar
    • Google API 호출
    • 등록 수정 / 삭제 기능 추가
    • Sync 시간 설정 /  수동 Sync 기능 추가
    • 프로세스 바를 이용한 진행상태 확인
    • Task 및 메모로 연동 (메모도 task 및 calendar와 연동)
  • Google Task
    • Google calendar와 연동(버튼을 이용하여 calendar와 메모에 집어 넣기)
    • 완료된 일정 아래 부분에 표시하기 (월/주/일)
    • Dead-line 쉽게 설정할 수 있도록 고민해서 개발해보기
  • Memo
    • Memo history 확인할 수 있도록 설정
    • 설정 시간별 자동 저장할 수 있는 tread 개발(DB를 무엇으로 사용할 것인지 고민 중입니다.)
    • Google calendar 및 Task에 연동하기

이렇게 기능들을 고민해 보았습니다. 

기능들을 고민한 뒤 어떻게 구글 캘린더 api를 사용할 것인가? 검색을 해 보았죠~

 

https://developers.google.com/calendar/quickstart/python

 

이곳에 들어가셔서 구글 아이디로 로그인하시고 python api를 사용하는 방법을 확인하시면 될것 같습니다. 

자!! 그럼 UI를 만드는 방법을 찾아보았습니다. 

 

python UI를 쉽게 만드는 방법으로는 anaconda를 설치하실때 이미 설치되어 있는 designer.exe파일을 실행 시켜서 사용하시면 쉽게 UI를 제작하실 수 있어요. 

 

anaconda python GUI designer.exe 파일

저도 한번 사용을 해보 았습니다.  그런데 저는 시간이 걸리더라도 뭔가 기초를 탄탄하게 하고 싶다는 생각이 들었어요.

그래서 저는 GUI도 내가 직접 코딩해서 만들어보자 생각이 들었습니다. 

그래서 GUI를 담당하는 PyQt5 라이브러리를 검색하다가 좋은 사이트를 발견했어요. 

 

https://wikidocs.net/21849

 

위키독스

온라인 책을 제작 공유하는 플랫폼 서비스

wikidocs.net

이곳에 들어가시면 PyQt5를 이용해서 UI를 만들 수 있도록 한글로 쉽게 작성되어 있습니다. 

 

삽질의 시작이 이곳에서부터 시작할 것 같습니다. ㅎ

 

열정은 많은데 머리가 안따라가네요....

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개발을 처음 시작하려고 합니다.

Study/Coding_Python|2019. 6. 18. 10:31
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저는 개발을 대학교 2학년때 처음 시작했어요. 

 

당시 Extjs라는 웹페이지 내에 윈도우 xp가 있던 신기한 프로그램을 따라 했었죠.. 

 

당시에는 아무런 생각도 없이 무조건 오픈소스를 찾고 복사해서 짜맞춰보고 실행 되게 하고.. 오류 제거하고.. 

 

이것만 주구장창 했던것 같습니다. 프로젝트를 맞치고 한동안 네트워크 공부에 전념했습니다. 

 

그리고 다시 찾아온 프로그래밍.. 무조건 일이 닥치는데로 오픈 소스를 이용해서 프로그램을 다시 짜 맞추기 시작했고 .. 

 

당시에는 C#을 통해 개발을 했습니다.  

 

나이가 지긋하신 사수분이 계셨는데 C#그래프 그릴때 framework를 사용하지 않고.. 단순 점으로만 프로그래밍 하느라.. 상당히 애를 먹었습니다. 

 

하지만.. 그걸로 또 끝이 나버렸습니다... 뭔가 확실하게 하지 못하고 DB쪽도 뭔가 애매하게... (지금은 기억도 나지 않음)

 

소켓 통신(당시에는 serial 통신)도 기억에 가물가물하고.. 그러네요.. 

 

지금은 Deep learning을 공부하고 있습니다. 일단 책을 보면서 기본 개념을 익히고.. 인터넷에서도 자료를 찾아 읽고 있습니다. 

 

프로그래밍 언어는 python을 사용해보려고 하구요.. 

 

예전에 포스팅을 많이 했었는데.. 다 삭제한게 너무너무 아쉽네요... 

 

혹시나 같이 공부하시거나.. 제 사수가 되어주시거나.. 같이 프로젝트를 해보실 분이 있으시면 

 

heatolab@naver.com 으로 언제든지 메일 부탁드립니다. 

 

참고로 저는 서울에서 현재 직장생활 중이며, 퇴근후 시간이 프리한 상태입니다. 

 


 

그럼 제가 공부하는 방법을 생각했는데 이 길이 맞을지 모르겠네요. 

 

1. 일단 프로그램 공부를 위해 프로젝트 하나를 기획한다. 

2. 프로젝트에 대한 오픈 소스를 조합하면서 무작정 코딩을 시도해본다. 

3. 함수들을 onenote에 정리하며, 사용방법에 대해 정리한다. 현재 노트는 원노트를 사용하고 있습니다. 

4. 프로젝트 진행 중 소스에 대한 내용을 기술 문서와 같이 정리한다. 

5. 시간이 걸리겠지만 나만의 결과보고서를 작성해본다. 

 

저는 현재 국책기획 담당을 하고 있어서.. 문서 작성에도 나중에 도움이 될만한게 있을거 같아 함께 시도해보려고 합니다. 

 

이 블로그에 저만의 프로젝트를 한번 진행해보며 날마다 포스팅을 하도록 노력해봐야겠네요. 

 

 

그럼 연락도 기다리고!! 한번 시작해보겠습니다.. 먼저 프로젝트 하나 정해야겠네요. ㅎㅎ 

 

뭐가 좋을까요? 의견도 달아주세용~~

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Python '_'(언더스코어) 의미

Study/Coding_Python|2019. 6. 17. 17:53
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파이썬 ' _ ' 이 특수문자를 많이 보셨을 겁니다. 

underscore, _ 이렇게 표현하죠~

 

타 언어에서 언더스코는 스네이크 표기법 & 변수나 함수명에서 많이 사용 되었습니다. 

 

파이썬에서는 for _ in range() 에서 많이 사용되 코딩하시는 분들은 많이 익숙하시라 생각됩니다. 

 

언더스코어에는 5가지 경우가 있습니다. 

 

1. 인터프리터에서 마지막 값을 저장할때

2. 값을 무시하고 싶을때

3. 변수나 함수명에 특별한 의미 또는 기능을 부여할때

4. 국제화 / 지역화 함수로써 사용할 때

5. 숫자 리터럴값의 자릿수 구분을 위한 구분자로 쓸때

 

 

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Visual studio 2019 - Python

Study/Coding_Python|2019. 5. 29. 17:40
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Cookiecutter 사용

 

먼저 자세한 설명은 아래의 링크에 있어요. 

 

https://docs.microsoft.com/ko-kr/visualstudio/python/using-python-cookiecutter-templates?view=vs-2019

 

Python과 함께 CookieCutter 템플릿 사용 - Visual Studio

Visual Studio는 Python 코드용 템플릿을 검색하고 해당 템플릿으로 프로젝트를 만들기 위한 그래픽 Cookiecutter 확장을 지원합니다.

docs.microsoft.com

 

일단 cookiecuttersms visaul studio 2017이상에 설치되어 있답니다. 

저도 이번에 처음본거라서 그동안 몰랐네요. (저는 2015만 사용했었거든요.)

2019가 나온지 오랜 시간이 지나고 프로그래밍좀 다시 공부해볼까 하고 2019를 설치했습니다. 

 

cookiecutter 사용시 요구사항

1. python 3.3이상(32비트 or 64비트)

2. Anaconda3 4.2이상 (32비트 or 64비트)

3. python 인터프리터 사용하지 못하는 경우 새로운 인터프리터를 설치해줘야 합니다. 

 

 

JSON 예제

{
    "site_name": "web-app",
    "python_version": ["3.5.2", "2.7.12"],
    "use_azure": "y",

    "_visual_studio": {
        "site_name": {
            "label": "Site name",
            "description": "E.g. <site-name>.azurewebsites.net (can only contain alphanumeric characters and `-`)"
        },
        "python_version": {
            "label": "Python version",
            "description": "The version of Python to run the site on"
        },
        "use_azure" : {
            "label": "Use Azure",
            "description": "Include Azure deployment files",
            "selector": "yesno",
            "url": "https://azure.microsoft.com"
        }
    }
}

 

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Deep Learning 구조도

Study/Deep Learning|2019. 5. 13. 18:06
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딥러닝을 공부하면 할수록 더욱 머리속이 아파지고 있네요.. 

 

점점 공부는 하는데? 뭔가 더 헷갈려요..

 

일단 Deep learning 제대로 정리하기 책을 읽고 있습니다. 

 

아울러

파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문

 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝·딥러닝까지 체계적으로 배우기

 

머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 책도 함께 보고 있어요. 

 

먼저 구조부터 확인할게요. 

 

가장 큰 분류

계층형 신경망(Hierarchical neural network:[HNN]) / 자기부호화(autoencoder: [AE]) / 제약 볼츠만 머신(restricted Boltzmann machine: [RBM]) 

 

 

 

 

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Machine Learning 용어 정리

Study/Deep Learning|2019. 4. 17. 00:27
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먼저 공부하고 있는 순으로 계속해서 정리하도록 하겠습니다. 

 

- 인코딩  원소만 1 하고  외에는 0으로 나타내는 표기법
평균 제곱오차(mean squared error, MSE)

1/2 sigma k는 (yk - tk)의 제곱 

각 원소의 출력(추정값)과 정답 레이블(참 값)의 차(yk -tk)를 제곱한 후 그 총합을 구하는 것

오버피팅(overfitting)  데이터셋에만 지나치게 최적화된 상태(매우 중요)
범용능력 아직 보지 못한 데이터(훈련 데이터에 포함되지 않는 데이터)로도 문제를 올바르게 풀어내는 능력
딥러닝 종단간 기계학습(end to end machine learning) <- 이렇게도 불리더군요. 
손실함수(loss function) 신경망 합습에서 사용하는 지표(신경망도 '하나의 지표' 기준으로 최적의 매개변수 값을 탐색함)
교체 엔트로피 오차(cross entropy error, CEE)  E = -sigma k  tklogyk
미니배치 mini batch 데이터가 많을 경우 데이터 일부를 추려 전체의 '근사치'로 이용(일부만 골라서 학습) 그 일부를 미니 배치라 함
수치미분 \
   

#평균제곱오차알고리즘(python) 

def mean_squared_error(y, t):
	return 0.5 * np.sum((y-2)**2)

#교차엔트로피오차알고리즘(python)

def cross_entropy_error(y, t):
	delta = 1e-7
    return -np.sum(t * np.log(y + delta))

#수치미분(numerical differentiation)

def numerical_diff(f, x):
	h = 1e-4 #0.0001
    return (f(x+h) - f(x-h)) / (2*h)

## '해석적 미분'은 우리가 수학시간에 배운 미분이고, '수치미분'은 이를 '근사치'로 계산하는 방법임

 

 

 

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FT232R USB UART 문제 해결방법

Study/Coding|2014. 10. 23. 16:14
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프로그래밍을 하면서 난관에 부딛쳤던게 FT232R USB UART 드라이버가 잡히다가

갑자기 안잡히기 시작한 것입니다. 


Driver를 최신으로 해서 업데이트를 해 봐도 도저히 안되었었는데요.. 


구글링을 계속하면서 다음과 같은 방법을 찾았습니다. ㅠㅠ 얼마나 감동인지.. 


먼저 아래의 드라이버를 다운로드 해주셔야 합니다. ㅎ




CDM20802 WHQL Certified.zip



압축 파일을 해제하시고요~^^

 

 

컴퓨터 우측 마우스 누르시면 관리 가셔서 장치 관리자를 클릭하시면 위와 같은 화면이 나옵니다.

 

FT232 USB UART 드라이버 보이시죠? 아무리 자동 업데이트, 드라이버 업데이트 해도 잡히지 않습니다.

 

 

더블 클릭하셔서 드라이버 업데이트를 누르시면 됩니다.

 

 

 

드라이버 업데이트에서 수동으로 소프트웨어 찾아보기를 누르시면 됩니다.

 

 

여기서 압축 풀었던 폴더로 가시는게 아니라 드라이버 목록을 직접 선택해 주셔야 합니다.

다들 드라이버 폴더로 가서 설치하시는 경우가 많은데 100날 해도 안되네요..ㅋ

 

 

 

모든 장치 찾기를 검색을 합니다.

 

 

 

 

그럼 드라이버 파일 찾는게 나오는데 여기서 찾아보기 누르신 후에

압축 해제 하셨던 폴더에 들어가셔서 ftdibus 파일을 클릭해주셔야 합니다.

 

 

열기를 하시면 다음과 같은 화면이 나오는데요.

 

여기에서 USB Serial Converter 를 선택해 주시고 다음을 누르시면 됩니다.

A,B,C,D 는 누르시지 마시구요~^^

 

 

 

그럼 USB Serial Converter를 찾았다고 나오네요!! 성공입니다!! ㅎㅎ

 

 

 

드라이버 setup이 모두 완료된 것이 아닙니다.

다음은 USB Serial Port까지 설치해 주셔야 합니다.

 

위에서 진행했던 방법과 모두 동일하게 진행 하신 후에 마지막은 아래 그림과 같이

 

USB Serial port를 선택해 주시면 됩니다.

 

 

 

ftdibus파일을 여시면 conveter 종류가 여러개 나오는데 가장 아래에 보시면 USB Serial port를 찾으실 수 있습니다.

 

그리고 다음을 누르게 되면 아래의 그림과 같이 Port 셋업이 완료 된것을 확인 하실 수 있습니다.

 

 

 

이로써 모든 드라이버 설치가 완료되었습니다.

 

여기까지 따라 오시느라 고생하셨습니다. ^^ 즐거운 프로그래밍 되세요~^^

 

 







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MAC pro 레티나 구매

카테고리 없음|2014. 9. 18. 21:30
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기다리고 기다리던 맥프로가 내손에 왔습니다. 

오자마자 ios 업데이트를 하고

이것저것 설치를 했어요.




G마켓에서 150만원 가량에 구매를 했습니다. 

워낙 중고도 가격이 안떨어지는 맥프로라 믿고 구매했습니다. 


SSD:256G RAM:8G

가격면에서 다리가 후덜덜 했지만

12개월 할부로 구매를 해버렸습니다. ㅠ


이제부터 MAC O/S에대한 공부와 ios 프로그래밍 공부도 같이 해보려합니다. 

그래서 맥에어보다는 맥프로로 갔습니다. 


또한 제가 그래픽 관심이 있어

이쪽 분야 포스팅도 계속해서 해 나갈 예정입니다. 


맥프로를 구매하게 허락해주신 와이프님께 감사를 드리며..


감사합니다. 


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미래융합기술포럼 및 성과전시회

Study/Technology Issues|2012. 11. 28. 08:37
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미래융합기술포럼 및 성과전시회가 11월 26~27일 이틀간 무사히 막을 내렸다.

서울 코엑스 3층에서 다양한 기술들을 만날 수 있었다.

또한 다양한 볼거리와 요즘 기술 동향을 파악할 수 있었다. .

우리도 조그마한 부스에 기술들을 전시하였다. 

하지만 다리가 너무 아팠다. 오랜만에 구두를 신고 하루 종일 서 있느라.. 정말 누가 발바닥을 찌지는 줄 알았다.ㅠ 









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