코인넷 직원(?)

1. Mining -> Exchange -> Business 

Bitcoin 하루 거래량이 하루 100억이 넘어감

비트 코인 보유량 1위 중국 2위 미국


2. 비트코인 이용 사업 사례 - 중국 여행을 위한 한국 앱 서비스

(1) 무료 와이파이

(2) 지도

(3) 쇼핑 결제 시스템

(4) 비트 코인(전자지갑) 결제 시스템

(5) 중국 마케팅 업체(쥔진통)를 이용해서 마케팅 함

(6) but 해킹 당함, 어플리케이션 오작동

(7) 앱을 설치한 사람은 꽤 있으나 중국 고객 사용자 미비


3. 국내 시장

Xcoin 비트코인 하루 거래량 100억 돌파

2014년 여름~가을

1bitcoin 가격 : 60~70만원

Korbit, Xcoin 

현재는 20~25만원 정도이고 거래량은 20억 정도 됨

거래자 큰손은 다단계(?)

SPC - K90

홍콩에서 4200억 사기 사건 발생 10분의 1은 우리나라 고객

SNS에서 마이코인으로 검색하면 결과가 뜸


5. 향 후 우리는?? 

지금은 투기 세력이 많이 빠졌으므로 건전한 발전이 가능한 상황

블럭체인을 이용한 보안 인증 사업이 많아질 것이다.


Q&A

(1) 금융 법적으로 문제 - 실물 거래가 생길시에 세금을 매기겠다.

정부가 좋아하지 않음. 환전할 때 보고할 것

익명성 보장이 되지 않음

(2) without banking system이 확산될 경우 패러다임 변화 가능성이 있는가?

아프리카는 은행이 없기 때문에 권장하는 추세임

우리나라나 선진국은 은행이 있기 때문에 새로운 패러다임을 싫어함

3년~5년 후에 사용이 될 수 있다.

(3) 어떤 사업 아이템이 있을까?

bitcoin 보관 사업, bitcoin 인증 사업, 소상공인들에 대한 transaction fee, bitcoin atm기를 수입해서 사용

중국에서는 은행 atm처럼 생김

coin plug atm기 고려대학교/삼성동 세도나 커피숍/다른 한군데에 설치되어 있음 돈을 찾거나 송금 가능

(4) 인터넷 전문 은행은 2000억 자본금 요구

뱅킹 시스템 - 기본으로 한 전자화폐 사업이 주가 될 확률이 높다.

인터넷 전문 은행 - 핀테크 - 위드아웃 뱅킹 시스템 - 금산 분리법 - 대부 등록 필요할 것





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http://nolboo.github.io/blog/2014/08/10/the-best-way-to-learn-python/

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1. 탭 자동 완성

쉘에서 입력을 하는 동안 <Tab>을 누르면 네임스페이스에서 그 시점까지 입력한 내용과 맞아떨어지는 변수를 자동으로 찾아준다.

2. 자기 관찰

<?> : 변수 이름 앞이나 뒤에 ? 기호를 붙이면 그 객체에 대한 일반 정보를 출력

<??> : 가능한 경우 함수의 소스코드를 보여줌

<*>도 사용 가능

3. %run 명령어

%run ipython_script_test.py : python ipython_script_test.py 와 동일하게 실행

%run -i 대화형 네임스페이스에 미리 선언된 변수에 접근해야 할 때


4. %debug

에러가 났을 때 예외가 발생한 시점의 스택 프레임 정보를 보여줌

%run -d : 스크립트를 실행하기 전에 디버거를 먼저 실행함

디버거 명령과 같은 변수가 있다면 !를 변수 이름 앞에 붙여서 내용 확인 가능


5. 쉽게 디버깅 하는 법

(1) set_trace()

def set_trace():

from IPython.core.debugger import Pdb

Pdb(color_scheme='Linux').set_trace(sys._getframe().f_back)

 함수를 정의 해 둔 후 문자가 생기는 곳 바로 위에 set_trace()코드를 넣으면 멈추고 살펴볼 수 있음


(2) debug()

def debug(f, *args, **kwargs):

from IPython.core.debugger import Pdb

pdb = Pdb(color_scheme = 'Linux')

return pdb.runcall(f, *args, **kwargs)

def f(x, y, z=1):

tmp = x + y

return tmp / z


debug(f, 1, 2, z=3)

과 같은 방식으로 코딩하면 됨


6. 코드 시간 측정

% time method1 = [x for x in strings if x.startswith('foo')]

%timeit method2 = [x for x in strings if x[:3] == 'foo']

%timeit은 여러번 실행 후 평균 시간 값을 return해줌


7. 기본적인 프로파일링 : 각 함수에서 소모된 시간을 기록

cProfile은 프로그램이나 임의의 코드 블록을 실행하면서 각 함수에서 소모된 시간을 계속 기록한다.

cprof_example.py

import numpy as np

from numpy.linalg import eigvals


def run_experiment(niter=100):

    K = 100

    results = []

    for _ in xrange(niter):

        mat = np.random.randn(K, K)

        max_eigenvalue = np.abs(eigvals(mat)).max()

        results.append(max_eigenvalue)

    return results

some_results = run_experiment()

print 'Largest one we saw: %s' % np.max(some_results)

python -m cProfile -s cumulative cprof_example.py

주의 : ipython notebook에서 실행할 때는 !를 맨 앞에 붙이고 실행해야 함!!

%run -p -s cumulative cprof_exaple.py


8. IPython HTML 노트북

ipython notebook --pylab=inline

실행 시 UTF-8 에러 날 경우 아래 사이트 참조

http://stackoverflow.com/questions/15526996/ipython-notebook-locale-error 


Posted by 공놀이나하여보세
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1. 파이썬이 데이터 분석을 위해 사용되는 이유

(1) 데이터 분석과 대화형 데이터 조사, 데이터 시각화에 사용 가능

(2) C, C++, 포트란 코드와 통합이 쉬움

(3) 간단하게 프로토 타입을 만들 수 있음


2. 파이썬의 단점

(1) 느림

(2) 멀티스레드가 힘듬 - GIL(Global Interpreter Lock) : 인터프리터가 한 번에 하나의 파이썬 바이트 코드 명령만 실햄됨

(3) OpenMP와 통합은 가능


3. 필수 라이브러리

(1) Numpy : 과학 계산용 파운데이션 패키지

(2) pandas : 구조화된 데이터를 빠르고 쉬우면서도 다양한 형식으로 가공할 수 있는 풍부한 자료 구조와 함수를 제공, 데이터 분석 환경으로 만드는데 꼭 필요

(3) matplotlib : 그래프나 2차원 데이터 시각화를 생성하는 유명한 라이브러리

(4) IPython : 표준 과학 꼐산용 파이썬 도구 모음에 포함된 컴포넌트

(5) ScyPy : 과학 계산 컴퓨팅 영역의 여러 기본 문제를 다루는 패키지 모음


4. 설치 방법

- 윈도우, OS X, 리눅스

- EPD가 안되므로 Anaconda를 설치해야함

아래 사이트 참조

https://medium.com/@younggun/anaconda-fe67e9c9709d





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도덕경 - 노자 63장

철학 2015. 2. 9. 10:31

난 항상 무슨 어려운 일을 해야할 때가 되면 어떻게 시작해야할 지 몰라 이리저리 방법을 찾는데 의외로 쉬운 것 부터 하나씩 하다보면 일이 풀릴 때가 많이 있었다. 

작은 것부터 쉬운 것 부터 하나씩 해 보자.


도덕경 - 노자 63장


爲無爲 위무위

무위로 행하고

 

事無事 사무사

무사로 일하며

 

味無味 미무미

무미를 즐기세요.

 

大小多少 대소다소

작은 것을 크게 여기고 적은 것을 많다 하세요.

 

報怨以德 보원이덕

원한을 덕으로 갚으세요.

 

圖難於其易 도난어기이

어려운 일은 쉬운 것부터 꾀하고

 

爲大於其細 위대어기세

큰 일은 작은 것부터 꾸리세요.

 

天下難事 천하난사

천하의 어려운 일은

 

必作於易 필작어이

반드시 쉬운 것에서 일어나고

 

天下大事 천하대사

천하의 큰 일은

 

必作於細 필작어세

반드시 작은 것에서 일어나게 됩니다.

 

是以聖人 시이성이

이로써 성인은

 

終不爲大 종불위대

끝내 큰 것을 도모하지 않습니다.

 

故能成其大 고능성기대

고로 능히 그 큰 것을 이루게 됩니다.

 

夫輕諾必寡信 부경락필과신

무릇 가벼운 허락은 필경 믿음이 부족하게 되고

 

多易必多難 다이필다난

용이한 것이 많으면 필경 어려움이 많을 것입니다.

 

是以聖人猶難之 시이성인유난지

이로써 성인은 그러한 것을 오히려 어렵게 여겨서

 

故終無難矣 고종무난의

고로 끝내 어려움이 없게 되는 것입니다.

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Michel Petrucciani - September Second / Trio in T…: http://youtu.be/3USdlTbivu8

September Second - Michel Petrucciani Trio in Tokyo
내가 재즈를 좋아하게끔 만들어준 곡
원래 클래스나 뉴에이지 피아노 음악을 좋아했었는데 재즈는 나에게 신선함을 주었다
대부분의 클래식처럼 단조롭게 흘러가는 것이 아니라 정해진 코드의 흐름 속에서도 연주자의 기분에 따라 통통 튀며 순간 순간 예측할 수 없는 곳으로 왔다갔다 하는 Michele Petrucciani의 재즈는 내 삶의 모토이기도 하다
Michel Petrucciani가 여러군데서 라이브를 했지만 1997년 도쿄에서 공연한 라이브 앨범은 정말 다 좋다
특히 내가 제일 좋아하는 곡은
Home - Michel Petrucciani Trio in Tokyo

http://youtu.be/xvIuuKVwY_8

앞의 3분 정도는 지나치게 평화로운데 이것은 10분 정도의 이 곡의 전주에 불과하다 그 후는 화려함의 그 자체이다

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넷플릭스 2016년 한국 진출 기사로 본 나의 생각

나도 넷플릭스 방송을 보고 있지만 넷플릭스의 장점은 7.99달러의 정액 요금을 내면 무료로 컨텐츠를 즐길 수 있다는거다
유플러스같은 iptv업체에서도 현재 티비와 폰에서 서비스를 하고 있고 플랫폼을 확장하는건 그리 어려운 일이 아니라는 생각이 들기에 어떤 기기에서나 동영상을 즐길 수 있다는건 장점이 아니다
문제는 지난 방송을 또 보기 위해서 9000원의 정액 요금 외에 추가로 돈을 지불해야한다는 것인데 이것은 넷플릭스의 7.99달러로 무제한으로 영상을 볼 수 있는 것에 비해 너무 비싸다
차라리 Hulu처럼 방송 중간 중간에 광고를 삽입하는 한이 있더라도 무제한으로 볼 수 있도록 요금제를 수정하는게 맞다
넷플릭스가 한국에 진출한다는데 한국 방송에 대해서는 추가 요금을 어떻게 산정할 지 궁금하다

관련기사 : http://www.bloter.net/archives/218539
Posted by 공놀이나하여보세
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올 여름 정말 재밌게 읽은 책

 

강신주라는 철학자에 대해 몰랐었는데 이번에 읽으면서 이 사람에 대해 다시 보게 되었다.

 

나의 20대는 절과 함께였다고 해도 과언이 아닐 정도로 절에 열심히 다녔었고 선불교에 빠져 '나는 누구인가' '진리란 무엇인가'에 대해 탐구했었다.

 

여기 블로그에 올린 글과 카테고리만 봐도 나의 20대 때 나의 관심사를 알 수 있으리라 생각이 든다.

 

강신주는 이 책을 통해 선불교에서의 풀기 힘든 화두를 하나하나 풀어준다.

내가 깨달은 사람이 아니기 때문에 이렇게 풀어준 글을 읽는 것이 화두를 참구하는 분들에게 어떤 악영향을 미칠지는 모르겠다.

 

원래 화두라는 것이 머리로 생각하는 것이 아니라 스스로에게 물어보고 스스로에게 답을 얻으면서 깨달음을 얻어야 하는 것이기 때문이다.

 

하지만 나 자신도 그렇게까지 깊이 화두를 참구하지 못하는 속인이기에 이 책을 읽게 되었다.

 

개인적으로 강신주라는 철학자가 풀어준 화두에 대한 답을 읽으며 나를 덧 씌우고 있던 여러 잡생각을 걷어낼 수 있었던 것 같다

그리고 앞으로 어떻게 살아야할 지에 대한 아니, 내가 지금 잘 살고 있는가에 대한 물음에 대한 조금이나마 해답을 얻을 수 있었다.

 

내가 불교 청년회에서 열심히 활동해야겠다고 생각하게 만든 화두는 반야심경의 이 구절이었다.

'무노사 역무노사진' (늙고 죽음도 없고 또한 늙고 죽음이 다함까지도 없느니라 - 대행스님의 뜻으로푼반야심경 해석)

 

그리고 지금도 난 나에게 묻는다.

'지금 죽어도 여한이 없을 수 있을까??' 


만약 이 대답에 yes라고 말하지 못한다면 문제가 있는 것이다.

왜냐면 우리는 언젠가 준비도 하지 못한 채 죽을 수 있으니까.

 

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버티는 삶에 관하여 - 허지웅  (0) 2015.02.08
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영화 평론가가 영화를 비평하는 것 처럼 자기의 인생을 바라보고 우리나라를 바라보고 영화를 바라본 이야기 
어떤 일이 일어났을 때의 비하인드 스토리들까지 짚어가며 얘기를 들을 수 있었기에 허지웅의 이야기든 우리나라 정치 이야기든 영화 이야기든 심도있게 들을 수 있었다 
그리고 고시원에서도 행복하게 살 수 있는 허지웅이였기에 지금도 누가 좋아하든 말든 자신만의 통찰력을 가지고 자기 목소리를 내면서 살 수 있는게 아닌가 싶다

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절오빠의 '매달린 절벽에서 손을 뗄 수 있는가?' 후기  (0) 2015.02.08
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[5] 기초 자료 구조
16. 비트마스크

17. 부분 합
배열의 각 위치에 대해 배열의 시작부터 현재 위치까지의 원소의 합을 구해 둔 배열

18. 선형 자료 구조
18.2 동적 배열(dynamic array)
- 배열의 크기를 변경하는 resize() 연산이 가능. 이 동작을 수행하는 데는 배열의 크기 N에 비례하는 시간이 걸림
- 주어진 원소를 배열의 맨 끝에 추가함으로써 크기를 1 늘리는 append() 연산을 지원. 이 동작을 수행하는 데는 상수 시간이 걸림
- 배열의 용량이 꽉 찼을 때 이것을 어떻게 증가시키느냐, 어떻게 줄이느냐가 배열의 효율성에 영향을 미침

18.3 연결 리스트
배열 원소들의 순서를 유지하면서 임의의 위치에 원소를 삽입하거나, 임의의 위치에서 원소를 삭제를 상수 시간에 할 수 있게 해줌
특정 위치의 값을 찾는 데 드는 시간은 리스트의 길이에 선형 비례함

18.4 동적 배열과 연결 리스트 비교
삽입과 삭제를 할 일이 없거나, 배열의 끝에서만 하면 될 경우에는 동적 배열이 거의 항상 더 좋은 성택
임의의 원소에 빠르게 접근할 수 있을 뿐더러, 원소들이 메모리에 연속해 배치되어 있다는 점이 CPU 캐시 효율을 높여줌

19. 큐와 스택, 데크 - 모두 O(1) 에 Push와 Pop이 이루어져야함
(1) 큐 : FIFO. 한쪽 끝에서 자료를 넣고 반대 쪽 끝에서 자료를 꺼낼 수 있음
(2) 스택 : 한쪽 끝에서만 자료를 넣고 뺄 수 있음. 함수 문맥 관리용으로 사용
(3) 데크 : 양쪽 끝에서 자료를 넣고 뺄 수 있는 자료 구조

19.2 큐와 스택, 데크의 구현
(1) 연결 리스트를 통한 구현
(2) 동적 배열을 이용한 구현
- 스택은 바로 구현 가능
- 큐, 데크는 환형 버퍼(Circular buffer) 이용

20. 문자열
(1) 문자열 검색 문제를 위한 KMP(knuth,orris_Pratt) 알고리즘
(2) 접미사 배열(suffix array)
자세히 한번 볼것 ~!!

[6] 트리
21. 트리의 구현과 순회
* 자료구조
(1) 추상형 자료 구조
a. 스택
b. 큐
(2) 탐색형 자료 구조
a. 해시
b. 트리
- 이진탐색트리, 구간트리, 힙

(3) 트리의 구성 요소
node, edge, parent, child, sibling, ancestor, descendant,
root, leaf

22. 이진 검색 트리(binary search tree)
AVL트리, 레드 블랙 트리

22.6. 균형 잡힌 이진 검색 트리: 트립
(1) 트립의 조건(자세히 한번 볼것~!!)
a. 이진 검색 트리의 조건 : 모든 노드에 대해 왼쪽 서브트리에 있는 노드들의 원소는 해당 노드의 원소보다 작고, 오른쪽 서브트리에 있는 노드들의 원소는 해당 노드의 원소보다 큽니다.
b. 힙의 조건 : 모든 노드의 우선순위는 각자의 자식 노드보다 크거나 같습니다.

23.1 우선순위 큐와 힙
- 우선순위가 가장 높은 자료가 가장 먼저 꺼내짐
(1) Heap : 가장 큰 원소를 찾는 데 최적화된 형태의 이진 트리로, 힘을 사용하면 새 원소를 추가하는 연산과 가장 큰 원소를 꺼내는 연산을 모두 O(lgN) 시간에 수행 가능
우선순위와 실제 자료의 쌍을 담는 힙을 만들고, 대소 관계를 비교할 때는 우선순위를 비교하도록 함

24. 구간 트리: 구간에 대한 질문 대답하기
특정 구간의 최소치를 찾는 문제
각 구간의 합을 트리로 구현
(1) 구간 최소 쿼리(RMQ) : 특정 구간의 최소치를 찾는 문제
(2) 펜윅 트리(Fenwick Tree, binary indexed tree)

25. 상호 배타적 집합(disjoint set)
유니온-파인드(Union-Find) 자료 구조 : 공통 원소가 없는, 상호 배타적인 부분 집합들로 나눠진 원소들에 대한 정보를 저장하고 조작하는 자료 구조
(1) 초기화 : n개의 원소가 각각의 집합에 포함되어 있도록 초기화
(2) 합치기(union) 연산 : 두 원소 a, b가 주어질 때 이들이 속한 두 집합을 하나로 합칩니다.
(3) 찾기(find) 연산 : 어떤 원소 a가 주어질 때 이 원소가 속한 집합을 반환합니다.

26. 트라이
문자열의 집합을 표현하는 트리 자료 구조로, 집합 내에서 원하는 원소를 찾는 작업을 O(M) 시간만에 할 수 있음
집합에 포함된 문자열의 접두사들에 대응되는 노드들이 서로 연결된 트리
한 접두사의 맨 뒤에 글자를 덧붙여 다른 접두사를 얻을 수 있는데 두 노드는 부모 자식 관계로 연결됨

26.4 : 트라이를 이용한 다중 문자열 검색
* 실패 함수(failure function) : 대응에 실패했을 때 어디로 가서 검색을 계속해야할지 알려주는 함수
* 아호-코라식(Aho_Corasick) 문자열 검색 알고리즘 : 각 노드의 실패 함수를 전처리 과정에서 만든 뒤, 짚더미 문자열의 글자를 순회하면서 트라이의 상태들을 서로 오가면 모든 바늘 문자열들에 대해 동시에 KMP알고리즘을 수행하는 것과 같은 효과를 얻을 수 있음
- 긴 문서에서 많은 문자열을 동시에 찾아야 하는 검색 엔진 등에서 특히 유용함

[7] 그래프
27. 그래프의 표현과 정의
그래프 G(V, E)는 어떤 자료나 개념을 표현하는 정점(vertex)들의 집합V와 이들을 연결하는 간선(edge)들의 집합 E로 구성된 자료 구조
(a) 방향 그래프
(b) 가중치 그래프
(c) 다중 그래프 : 두 정점 사이에 두 개 이상의 간선이 있을 수 있는 그래프
(d) 루트 없는 트리 : 부모 자식 관계가 없을 뿐, 간선들의 연결관계만 보면 트리와 같은 무향 그래프, 간선들의 연결 관계가 트리와 같다는 말은, 간선을 통해 두 정점을 잇는 방법이 딱 하나밖에 없다는 의미
(e) 이분 그래프 : 색이 같은 정점들 간에는 간선이 없는 그래프. 남성과 여성의 그래프로 보면 남성과 여성끼리만 이어져 있음
(f) DAG(Directed acyclic graph) : 사이클 없는 방향 그래프

28. DFS (깊이 우선 탐색 depth-first search)
그래프의 모든 정점을 발견하는 가장 단순하고 고전적인 방법
Ex1) 두 정점이 서로 연결되어 있는가 확인하기
Ex2) 연결된 부분집합의 개수 세기
28.2 위상 정렬 - 고대어 사전 문제(Dictionary)
그래프에 사이클이 있는지 확인하고, 없다면 위상 정렬 결과를 반환
28.4 오일러 서킷
- 종이에서 펜을 떼지 않고 주어진 도형의 모든 선을 정확히 한 번씩 그리고 시작점으로 돌아오는 한붓 그리기 문제
- 모든 정점들이 짝수점이어야만 오일러 서킷이 존재할 수 있음
28.4 오일러 트레일
시작점과 끝점이 다른 경로
28.6 해밀토니안 경로
그래프의 모든 정점을 정확히 한 번씩 지나는 경로

29. BFS (Breadth First Search(너비 우선 탐색))
최단 경로 풀 때 주로 사용됨
29.2 Sort Game

30. 최단 경로 알고리즘
가중치가 있는 그래프 위에서의 최단 경로

(1) 음수 사이클이 있는지 확인
(2) 단일 시작점 알고리즘과 모든쌍 알고리즘
단일 시작점 알고리즘 - 하나의 시작점에서 다른 모든 정점까지 가는 최단 거리
모든쌍 알고리즘 - 모든 정점의 쌍에 대해 최단 거리 (V*V 크기 배열)
- 플로이드의 최단 경로 알고리즘
(3) 방향 그래프와 무방향 그래프

30.2 (dijkstra)다익스트라의 최단 경로 알고리즘
가중치가 있는 그래프의 시작 정점s에서부터 다른 정점들까지의 최단 거리를 계산함
- 기본적으로는 우선순위 큐를 사용함
- 정점의 수가 적거나 간선의 수가 매우 많은 경우에는 아예 우선순위 큐를 사용하지 않고 구현






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