1. 디버거 설정

(1) General Options - Device STM32F10XXG로 설정

(2) Debugger 설정 : RDI로 설정(H-JTAG)

(3) Debugger dll 파일 등록 : c:\program files\H-Jtag\H-Jtag.dll 

(4) Output Convert : Generate additional output 체크, binary로 설정


2. 소스 컴파일

(1) microum에서 uCOS 소스 다운로드

(2) 외부 Crystal에 따른 설정 72Hz로


위 설정만 하면 바로 동작 해야하지만 나의 경우 점퍼 설정을 제대로 해주지 않아 Uart는 동작하지만 task가 생성되지 않는 문제가 발생하였다. 2시간 삽질 끝에 겨우 찾아냄 ㅜㅜ


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STM32F103ZG IAR - ST-Link Debugger 설정 법  (0) 2015.02.14
Posted by 공놀이나하여보세

원인 : Python은 기본 8bits char를 가정한다. string내부에 2byte character가 있는경우 에러 발생한다.

해결 : .encode("ENCODE_TYPE") 를 스트링 뒤에 붙이면 된다.
   (ex) fpout.write( str.encode("utf-8") ) 


출처 : http://blog.finsternis.me/m/post/556

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Posted by 공놀이나하여보세

2부 

김민경 - Financial Security & Machine Learning

1. 신제윤 금융위원장은 금융 보안을 위해 모든 금융권이 이상거래탐지시스템 구축을 환료해야 한다고 촉구했다. 전자 금융업종 규율을 재설계토록 하겠다. 

2. 보안은 클라이언트가 아니라 제공자가 마련해야한다.

3. Fraud(사기꾼) Detection Basics

(1) Outlier Detection - rule base detection, anomaly detection 

(2) Two approaches for treating input

(3) Three kinds of algorithms - 배치 방식에 대해 모델링 방식으로 디텍팅, 모델링을 사용하지 않고 데이터를 사용해서 디텍팅(조금 느림), immune system(면역 시스템에 기반한 것)

(4) Real time fraud detection - 

(5) Not worth spending $200 to stop $20 fraud

(6) The Pareto principile

(7) Resources available for fraud detection are always limited - 3%만 사용 가능

(8) If we cannot outspend??

4. Immune System
(1) 림프구 - 무과립성 백혈구의 일종으로 백혈구의 30프로임
(2) B-cell : 모양을 맞춰보고 안맞으면 죽임 

(3) T-cell : 

5. Artificial Immune  Recognition System

(1) 여러 항원들이 모여서 전체 적으로 across해서 detect함


6. MAchine laerning

(1) Supervised learning

(2) Unsupervised learning

(3) Sei-supervised learning : 지도 + 비지도학습

(4) Reinforcement learning : 강화학습 - 잘못된 것을 다시 피드백

(5) Evolutionary learning : 진화 학습

(6) Meta Learning : landmark of data for classifier 

(7) Genetic algrithm : 행위가 시작적으로 왔을 때 이상한 패턴이 나오면 디텍트함



7. Types of Anomaly

(1) Point Anomalies

(2) Contextual Anmalies

(3) Collective Anomalies


8. Association Rule Mining

(1) FP-Tree - frecate(?) pattern gross


9. Finite State Automata(FSA)

알아서 공부


10. Clustering : 데이터를 모를 때 알아서 segmentation해줌

clustering 후 가우시안 모델링을 하고 각각 커널을 넣어줌


11. Hidden Markov

- Sequence Based Algorithm : small amount of money, instance based algorithms


12. Decision Tree

Profiling?


13. SVM

최대 distance

속도가 느림, 대만대 교수 림 교수, 코세라에 강의가 있음


14. logistic regression

feture


15. Neural Network

- Feed Forward Model


16. anti-k nearest neighbor


17. Classical rule-based


18. Neural Stream

(1) Storage - hadoop : Distributed file system, mapreduce : parallel processing

(2) Algorithms - online learning, batch model, direct data, batch model, direct data

(3) Stream - Neural stream : decetralize decision process, cell base


19. A system based on profiles

기존은 rule base임

각각 사용자의 행위별로 파라미터를 만들고 그 사용자에게 서비스를 제공함 개별적으로 트레이닝 함 - hadoop이 최적이다.


Q&A

1. Hadoop이 스파크보다 좋은 이유

- 스파크(버클리에서 만듬)는 latency를 줄일 수 있다. in memory base라서 불안정하다.

- Hadoop은 안정적이다. 느리더라도 괜찮다.






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Posted by 공놀이나하여보세

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

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 


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Posted by 공놀이나하여보세

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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Posted by 공놀이나하여보세

도덕경 - 노자 63장

철학 2015.02.09 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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도덕경 - 노자 63장  (0) 2015.02.09
Posted by 공놀이나하여보세
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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Michel Petrucciani Trio in Tokyo  (0) 2015.02.08
Posted by 공놀이나하여보세
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
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Posted by 공놀이나하여보세