핍 이해하기

MNIST 가 Keras 의 일부라는 것은, Keras 를 설치했다면 MNIST 데이터 셋을 위의 함수 mnist.load_data() 를 이용해서 쉽게 다운로드 받을 수 있다는 뜻입니다.

PIP화면을 만드는 방법 소개

요즘은 방송을 하는 이들이 참 많아졌습니다. 그만큼 영상을 편집하고 다양하게 활용하기 위해 다양한 방법을 시도하고 계십니다. 영상을 편집하고 만들 때 어떤 모습으로 만들고 싶은지 생각해 보셨나요? 많은 방향을 알고 있다면 폭 넓은 영상을 만드는것도 가능할 것입니다. 오늘은 그 중에서 PIP 화면에 대해서 말해보도록 하겠습니다. 비디오를 찍고 또 그것을 보기 좋은 영상으로 다듬기 위해서 진행하는 과정이 바로 편집이라고 할 수 있는데요, 그 안에서도 다양한 기능이 존재합니다. 그것을 다양하게 알고 있다면 전문적이고 보기 좋은 영샹을 제작하는데에 큰 도움이 될 수 있을 거예요.

• Part1: PIP 화면이란?
• Part2: 동영상 편집으로 PIP 화면을 만드는 방법
• Part3: PIP 영상의 장점·단점

Part1：PIP 화면이란?

1 PIP 화면

우선 PIP 화면이 무엇인지에 대해서 알아 보겠습니다. 이것은 메인 영상 이외에 네개 모서리 중 일부에 다른 영상을 삽입하는 것을 말하는데요, TV쇼를 보다 보면 모서리 부분에 다른 영상이 함께 실려 있는 모습을 본 적이 있으실 것입니다. 뉴스에서도 특히 많이 나오는 기술인데요, 다양한 표정을 보여주기 위해서 혹은 수화 화면을 넣기 위해서 활용되기도 하였습니다. 이것을 PIP 라고 하죠.

2 화면 속 화면

그리고 또 비슷한 방식으로 영상이 아닌 이미지를 작게 표시하는 것은 화면 속 화면라고 부릅니다. 이렇게 추가적인 요소를 영상 안에 삽입함으로써 좀 더 이해하기 쉬운 영상을 만들 수 있고 핍 이해하기 전문적으로 만들 수 잇습니다.

이렇게 여러가지 기능을 이용해서 비디오를 편집하거나 꾸민다면 전문적인 품질을 보유하고 있는 비디오를 완성시킬 수 있게 된답니다.

Part 2: 동영상 편집으로 PIP 화면을 만드는 방법

그렇다면 이러한 화면은 어떻게 해서 만들 수 있을까요? 간편한 방법을 찾으신다면 「iMyFone Filme/ 아이마이폰 필르메」을 이용하는 핍 이해하기 것이 좋습니다. 간단하게 활용할 수 있는 무료 영상 편집 프로그램인데요, PIP는 물론 PIP 화면을 만들수도 있고 다양한 기능과 효과를 통해서 영상을 꾸미는 핍 이해하기 것도 가능합니다. 초보자들도 누구나 사용할 수 있어서 큰 장점이 느껴질 수 있죠.

iMyFone Filme/ 아이마이폰 필르메의 주요 기능

- 영상 편집을 해본 적이 없는 초보자도 간편하게 영상 편집이 가능합니다.

- 텍스트를 추가하거나 오디오를 추가해서 영상을 더 풍부하게 만들 수 있습니다.

- 다양한 미디어 형식을 지원합니다.

- 각종 효과와 이팩트를 주어서 영상을 풍부하게 꾸며볼 수 있습니다.

그렇다면 iMyFone Filme/아이마이폰 필르메을 통해서 PIP화면을 만드는 방법에 대해서 알려드리겠습니다. 순서와 과정은 다음과 같습니다.

단계1:「iMyFone Filme/ 아이마이폰 필르메」를 다운로드한 후 실행시켜줍니다. 시작 후 새프로젝트 만들기를 클릭하여서 프로젝트를 생성해줍니다.미디어 라이프 패널에서 편집할 영상을 불러옵니다.

단계2:메인 화면을 타임라인으로 끌어옵니다. 이전 트랙에는 다른 트랙을 추가하고 영상 안에 PIP로 넣을 화면을 끌고옵니다. 이전 트랙에는 다른 트랙을 추가하고 영상 안에 PIP로 넣을 화면을 끌고옵니다.

단계3:클립의 양쪽 가로 폭을 조절하여서 길이를 조절합니다.클립의 양쪽 가로 폭을 조절하여서 길이를 조절합니다.

이처럼 간편한 몇 단계의 방법만으로 PIP 화면을 생성하고 편집할 수 있습니다.

아이마이폰 필르메 사용가이드 영상입니다. 참조하시길 바랍니다.

Part 3：PIP 영상의 장점·단점

이처럼 PIP 영상을 활용한다면 다양한 분야에 쓰일 수 있습니다. 하지만 단점도 존재하기 마련입니다. 그래서 이번에는 PIP영상의 장점과 단점에 대해서 말씀드리겠습니다.

• 전문적인 비디오를 생성할 수 있습니다.영상을 제작할 때 이러한 효과를 추가한다면 TV프로그램처럼 보일 정도로 전문성이 돋보일 수 있습니다. 또한 개인 방송을 하는 경우라면 화면 자체가 풍부해지고 전문성이 생기면서 시청자를 유입시키는 지름길이 되기도 합니다.
• 비디오를 더 재미있게 만들 수 있습니다.단일 영상만으로 보게 된다면 눈이 진부해질 수 있습니다. 영상 내에 두 개의 비디오를 넣게 된다면 그만큼 눈으로 보았을 때 더 화려하다는 장점이 있습니다. 그러니 매력적인 영상으로 보일 수 있겠지요.
• 영상에 대해 더 빠르게 이해할 수 있습니다.아무래도 여러가지 방면의 설명이 필요한 영상이라면 이렇게 PIP화면을 통해서 각도를 변경하거나 부가적인 설명을 넣음으로써 시청자들이 이것을 보고 이해하는 것이 어렵지 않도록 도와줄 수 있습니다.

• 이러한 PIP, PIP효과를 자주 사용하게 된다면 아무래도 눈으로 보았을 때 너무 피곤하다 라는 생각이 들 수도 있습니다. 한 영상 내에 PIP 화면만 계속해서 바뀐다거나 여러 군데에 두고 틀어둔다면 정신이 사납다고 생각할 수 있기 때문인데요, 아무리 시청자를 끌어모은다고 할지라도 시청자가 계속 보고 싶지 않은 영상이라면 좋은 결과를 불러오기는 힘들 수 있습니다. 때문에 적당한 편집을 하는 것이 효율적일 수 있습니다.

이렇게 이번 글에서는 PIP 화면이 무엇인지 또 어떻게 만들 수 있는지와 장단점에 대해서도 알아볼 수 있었습니다. 「iMyFone Filme/ 아이마이폰 필르메」은 누구나 간편하게 사용할 수 있는 최고의 앱인데요, 초보자들도 PIP화면이나 PIP 화면을 자율 자재로 넣으면서 영상을 편집할 수 있도록 만들어진 도구입니다.

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Generative Adversarial Networks (GANs) 이해하기

이 문서에서는 Generative Adversarial Networks(GANs)의 개념을 설명하고, MNIST Data , Keras , Tensorflow 를 이용해 간단한 GANs 모델을 만들어 볼 것입니다. 원문 튜토리얼에 대한 번역자의 부가설명은 인용구 를 이용해 표현합니다.

• GANs
• MNIST Data
• Keras
• Tensorflow

이 튜토리얼에서는 수학없이 Generative Adversarial Networks가 무엇인지 배우고, 숫자를 생성해내는 간단한 GANs 모델을 만들어 봅시다!

GAN이 무엇인지 이해하는 가장 쉬운 방법은 우리에게 익숙한 것에 비유해보는 것입니다:

고객으로부터 와인을 사들이는 가게를 가정해봅시다.

공정한 거래가 오가면 모두 평화롭지만, 돈을 벌기 위해 가짜 와인을 파는 사악한 고객들도 있습니다. 이 핍 이해하기 경우 가게 주인은 가짜 와인과 진품 와인을 구분할 수 있어야 합니다.

여러분은 위조 와인을 팔려는 가짜 와인 위조범이 처음에는 많은 실수를 할지도 모른다고 상상할 수 있습니다. 그렇다면 가게 주인은 그 와인이 진짜가 아니라는 것을 쉽게 알아낼 것입니다.

이러한 실패로 인해, 가짜 와인 위조범은 진품 와인처럼 만들기 위해서 다른 기술을 계속 시도할 것이고 일부는 결국 성공하게 될 것입니다. 이제 가짜 와인 위조범은 자신의 특정 기술이 상점 주인이 알아차릴 수 있는 수준을 넘어갔다는 것을 알았고, 이 기술을 바탕으로 가짜 와인을 더 발전시키기 시작할 수 있습니다.

동시에, 가게 주인은 다른 가게 주인이나 와인 전문가들로부터 그녀가 가지고 있는 와인의 일부가 진짜가 아니라는 피드백을 받을 것입니다. 이것은 가게 주인이 진짜 와인과 가짜 와인을 판단하는 방법을 개선해야 한다는 것을 의미합니다.

따라서 가짜 와인 위조범의 목표는 진품과 구별이 안 되는 와인을 만드는 것이고, 가게 주인의 목표는 와인이 진짜인지 아닌지 정확하게 알아내는 것입니다.

위조범과 위조를 구분해내려는 자의 경쟁이 GANs 의 기본 아이디어 입니다.

Components of a Generative Adversarial Network (GANs의 구성요소)

위의 예제를 이용하여, 우리는 GANs 의 아키텍처를 그려볼 수 있습니다.

여기에 GANs의 주요 구성요소가 있습니다: Generator(생성자) 와 Discriminator(식별자) 입니다.

위의 예제에서 와인이 진짜인지 가짜인지 식별하는 가게 주인이 바로 Discriminator 이고, 주로 어떤 이미지가 진짜인지 아닌지에 대한 확률을 주는 Convolutional Neural Networks (GANs은 주로 이미지 쪽에서 많이 쓰이기 때문에)를 사용합니다.

가짜 와인 위조범은 Generator 이고, 이 네트워크 역시 일반적으로 Convolutional Neural Network를 사용합니다. (deconvolutional layer와 함께). 이 네트워크는 노이즈 벡터를 가져와서 이미지를 출력합니다. Generative 네트워크 를 훈련할 때, Discriminator 가 생성된 이미지를 실제 이미지와 구분하는 데 어려움을 겪도록 이미지에서 개선/변경 영역을 학습합니다.

Generative 네트워크 는 실제 이미지와 비슷한 모습을 계속해서 생성하는 반면, Discriminative 네트워크 는 실제 이미지와 가짜 이미지의 차이를 확인하려고 노력합니다. 궁극적인 목표는 실제 이미지와 구별할 수 없는 이미지를 생성할 수 있는 생성 네트워크를 갖는 핍 이해하기 것입니다.

A Simple Generative Adversarial Network with Keras (케라스로 만드는 간단한 Generative Adversarial Network)

이제 GANs 이 무엇이고 그 주요 구성 요소가 무엇인지 이해했으니, 아주 간단한 코드를 만들 수 있습니다. Keras 를 사용할텐데 이 Python 라이브러리에 익숙하지 않은 경우 계속하기 전에 이 튜토리얼을 읽어야 합니다. 본 튜토리얼은 여기에서 개발된 GAN 을 기반으로 합니다.

가장 먼저 해야될 일은 pip 을 이용해서 필요한 패키지들을 다운 받는 것입니다:

matplotlib 는 plot을 그리는데 사용할 것이고, Tensorflow 를 벡엔드로 사용한 Keras 를 이용할 것입니다. 또한 tqdm 을 이용해서 우리의 모델이 각 epoch 마다 얼마나 멋진 결과를 내고 있는지 보여줄 것입니다.

Discriminator 와 Generator 를 만들기 전에 먼저 데이터를 수집하고 전처리해야 합니다. 0 부터 9 까지의 단일 자릿수의 이미지 세트인 인기쟁이 데이터셋 MNIST 를 사용할 것입니다.

Note mnist.load_data() 는 Keras 의 일부이고, MNIST 데이터 셋을 우리가 쉽게 사용할 수 있도록 해줍니다.

MNIST 가 Keras 의 일부라는 것은, Keras 를 설치했다면 MNIST 데이터 셋을 위의 함수 mnist.load_data() 를 이용해서 쉽게 다운로드 받을 수 있다는 뜻입니다.

이제 Generator 및 Discriminatora 네트워크를 만들어 볼 수 있습니다. 두 네트워크에 모두 Adam Optimizer를 사용합니다. Generator 와 Discriminator 의 경우 모두 세 개의 숨겨진 레이어가 있는 신경 네트워크를 생성하며 activation function(활성 함수)핍 이해하기 은 Leaky Relu를 사용합니다. 또한 Discriminator 가 보이지 않는 영상에서 견고성을 향상시킬 수 있도록 Dropout(드롭아웃) 레이어를 추가해야 합니다.

이제 Generator 와 Discriminator 를 함께 모아야 할 때입니다!

완벽함을 위해 20 epoch 마다 생성된 이미지를 저장하는 기능을 만들 것입니다. 이 과정은 튜토리얼의 핵심이 아니기 때문에 완전히 이해할 필요는 없습니다.

이제 네트워크의 대부분을 코딩했습니다. 남은 것은 이 네트워크를 훈련하고 당신이 만든 이미지를 보는 것입니다.

400 epochs를 핍 이해하기 학습한 후 생성된 이미지를 보세요. 1 epoch 이후에 생성된 영상을 보면, 실제 구조가 없다는 것을 알 수 있습니다. 하지만 40 epochs 이후의 이미지를 보면, 숫자가 형성되기 시작하고 마지막으로, 400 epochs 후에 생성된 영상은 숫자가 뚜렷하게 나타납니다.

1 epoch	40 epochs	400 epochs

이 코드는 CPU 에서 epoch 별로 약 2분이 소요되고, 이것이 이 코드를 선택한 주된 이유입니다. Generator 와 Discriminator 에 더 많은(그리고 다른) 레이어를 추가하여 실험할 수 있습니다. 그러나 더 복잡하고 깊은 아키텍처를 사용하는 경우 CPU 만 사용하는 경우에도 런타임이 증가합니다. 하지만, 그런 제약 사항들이 여러분이 실험하는 것을 멈추게 하지 마세요!

축하합니다. 이 튜토리얼을 마치셨습니다. GAN(Generative Adversarial Networks) 의 기본을 직관적으로 배웠습니다. 또한 Keras 라이브러리의 도움을 받아 첫 번째 모델을 구현했습니다. Python을 사용한 심층 학습에 대해 자세히 알아보려면 DataCamp의 Deep Learning을 Python 과정으로 수강해보세요.

💡 Crawling

내가 가져오고자 하는 데이터의 HTML 태그를 분석한다.

🐍 Python Code

• 위 분석을 바탕으로 코드를 짜보자.

• 페이지 url path가 1, 11, 21, 31, . 1091(총 페이지 수 110)으로 변하기 때문에 파이썬을 통해 for문을 돌 때 변수로 잘 들어갈 수 있도록 설정해주었다.
• 해당 정보를 select(html 태그) 를 통하여 container에 담아주고, container의 원소를 하나씩 꺼내서 td 속의 text를 추출하였다.
• 그리고 임시 리스트에 순서대로 넣어 준 뒤 sheet 에 append 해주었다.

📊 Excel

친구의 부탁으로 도전해 보았다. 사실 크롤링을 작년 이맘때 쯤 살짝 맛만 본 상태라 자신이 없었지만, 표를 엑셀로 그대로 옮기면 된다는 생각이 들어 시도하게 되었다.
생각보다 구현하는 것이 간단했고, 가져오려는 웹의 url이 페이지마다 어떻게 변하는지를 체크하고, 어떤 html tag로 구성이 되어있는지를 확인하는 것이 핵심이었다.

이번 기회를 통해 도전하는 것에 핍 이해하기 핍 이해하기 대한 자신감이 생겼고, 어떤 일이 있더라도 구글링과 사전 지식의 조합으로 해결 할 수 있을 것이란 믿음이 생겼다.

핍 이해하기

sudo 명령어가 필요한 상황에서 sudo: unable to resolve host가 발생하는 상황

hostname과 hosts의 정보가 달라서 생기는 문제

해결 방법#

sudo vi /etc/hosts

127.0.0.1 localhost 뒤에 127.0.1.1 ip- 를 추가

210115

ssh를 이용하여 원격 서버와 양방향 파일 전송하기#

원격 → 로컬#

로컬 → 원격#

210111

권한 변경#

명령어로 해당 폴더의 소유자를 username으로 바꿀 수 있다.

210110

Crontab으로 매일 스크린샷 관리하기#

Google Drive File Stream (무제한 용량)

찍은 스크린샷이나 동영상 보관

하루마다 스크린샷 폴더에 파일이 쌓이는 것 방지

Dock에서 바로 사용할 수 있게 관리

스크린샷 설정#

• 스크린샷의 저장 위치를 구글 드라이브 파일 스트림의 특정 폴더로 지정

쉘 스크립트#

screenshots 폴더에 파일이 있으면

모두 prev-screenshots로 복사한다.

screenshots 폴더의 파일을 모두 지운다 (지울 때 confirm [y/n] 메시지 띄우지않게 옵션 설정)

크론탭 설정#

• 매일 오후 11:30에 쉘 스크립트를 실행하고 실행한 결과를 당일의 로그 파일로 기록한다.

210103

Merge Options#

Merge#

기본적인 Merge 방법으로 하나의 브랜치의 변경 이력 전체를 합치는 방법이다.

두 변경 이력을 병합한 Merge commit이 새로 생성된다.

Squash and merge#

브랜치 상의 모든 커밋을 하나로 병합한 내용을 다른 브랜치에 추가하는 방법이다.

PR에 있는 commit log들을 한 개의 커밋으로 추려서 main 브랜치에 병합할 수 있기 때문에, 1 PR = 1 commit 처럼 사용할 수 있다.

Rebase and Merge#

브랜치 상의 모든 commit들을 합치지 않고 main 브랜치에 추가하는 방법이다.

GitHub과 GitLab의 Squash and merge 차이#

GitHub#

Github에서는 PR에 대한 머지 방법을 다음 사진과 같이 제공한다.

Squash and merge 기능을 사용할 경우, Merge commit이 따로 생성되지 않고, PR 타이틀을 커밋 제목으로 하고, 브랜치의 commit log들이 커밋 내용으로 생성된다.

GitLab#

반면, GitLab에서는 MR을 머지할 때, Squash commits의 옵션을 체크할 수 있도록 하는데, GitHub과 달리 기본적으로 Merge commit이 생성되도록 설정되어 있다.

Merge commit을 생성하지 않기 위해서는 Fast-forward merge를 사용해야 한다.

Fast-Forward Merge를 사용하고 Squash commits 옵션을 체크하지 않으면, Rebase and Merge 처럼 동작한다.

Fast-Forward Merge를 사용하고 Squash commits 옵션을 체크하면 Squash and Merge 처럼 동작한다.

하지만 GitHub에서 자동적으로 커밋 메시지 body에 브랜치의 커밋 로그를 기록해주는반면, GitLab에서는 커밋 로그를 기록해주지 않는다. Merge Request의 내용이 있다면이 내용을 담을 수 있고, Modify commit message 버튼을 사용하여 직접 수정하는 것도가능하다.

주식 시장과 금융에서 Pip은 무엇을 의미합니까? 무역 개념

금융 자산의 매매는 매우 대중적인 활동이되었습니다. 투자를 통해 일정 금액을 늘리는 데 중점을 둡니다. 그러나 수술 중에 기금이 입금된다는 사실은 만족스러운 결과를 보장하지 못합니다. 손실 위험이 있으므로 투자 할 때는 신중해야합니다. 주식 시장의 아이디어와 같은 거래 개념을 이해해야하는 경우가 있습니다.

사람이 거래 세계에 들어올 때, 그는 가능한 손실에 대한 책임이 있습니다. 그러나 이러한 가능성을 줄이려면 시장 변화를 이해하고보다 안전하게 투자 할 수있는 전략을 수립하십시오.

그러나 운영하기 위해서는 정기적으로 사용되는 금융 시장의 기본 조건을 이해해야합니다. 이 중 가장 중요한 것은 Pip입니다. Pip은 종종 다른 분야에서 주로 사용되는 경제 세계의 용어입니다.

가방에있는 Pip은 무엇입니까?

Point in Percentage의 약자이며 스페인어의 Point percentage라고합니다. 주식 시장에서의 아이디어는 금융 자산의 가치가 겪을 수있는 가장 작은 변화, 특히 통화로 정의되는 표준 단위를 의미합니다.

주식 시장에서의 그것의 사용은 운영으로부터 얻을 수있는 가능한 이익 또는 손실을 연구하는 것을 목표로한다. Pip은 통화 쌍 값의 마지막 십진수와 연관됩니다. 이러한 방식으로이 금융 자산의 가격 변동이이 단위로 측정됩니다.

가방에있는 Pip은 얼마입니까?

Pip은 관련 자산의 공시 가격 변동을 이해하는 데 사용되지만 그 가치는 계약 규모 또는 거래 통화 규모에 따라 다릅니다.핍 이해하기

일반적으로 통화에는 소수점 네 자리가 있습니다. 미국 달러의 경우 0.0001입니다. 유로와 같은 상응 환율로 연결될 때 Pip의 가치는 0.0001 달러라고합니다. 그러나 예외가 있습니다. Pip의 값이 0.01 인 두 자리 소수점 인 엔을 사용합니다. 상업용 통화 쌍에 달려 있습니다.

머니 마켓에서 Pip의 가치를 이해 한 후에는 Pip를 계산하는 방법을 고려해야합니다. 변경 플랫폼은 자동으로 계산되지만 현장에서 지식을 습득 할 수있는 것은 아닙니다.

Pip를 계산하려면 다음 공식을 적용해야합니다. (크기 / Pip 유형 변경) x 일괄 처리의 볼륨. EUR에서 USD로 변경하려고한다고 가정합니다. 우리는 다음과 같은 정보를 가지고 있습니다 :