젊은 개발자의 노트

1. 금 김치프리미엄이란?금 김치프리미엄(또는 금치프리미엄, 금프)은 국내 금값이 국제 시세보다 높게 형성되는 현상을 말합니다.암호화폐 시장에서 국내 가격이 해외보다 높게 거래되는 현상에서 유래한 표현입니다. 2. 금프 발생 원인금프가 생기는 배경에는 아래와 같은 원인이 있습니다. (1) 수요와 공급의 불균형국내 금 공급이 일시적으로 부족해지고, 반면 금 투자와 안전자산 수요가 급증하면 국내 가격이 오르게 됩니다. (2) 환율국제 금값은 주로 달러 기준으로 형성되고, 국내 가격은 원화 환율의 영향을 받습니다.그러므로 원/달러 환율 변화가 국내 금값에 추가 영향을 줄 수 있습니다. (3) 거래, 세금, 유통비 등 구조적 비용국내에서 금을 매입하고 유통, 판매하는 과정에서 유통비, 매입, 매도 스프레드, ..

1. EEROR 발생Python에서 파일을 읽을 때, 아래와 같이 에러가 발생하였습니다. 2. 해결 방법UnicodeDecodeError는 파일의 인코딩 방식과 Python의 인코딩 설정이 맞지 않을 때 발생하는 에러입니다.둘 사이의 인코딩 방식 또는 설정을 맞춰주면 해결됩니다. 읽으려고 했던 파일의 인코딩 방식을 확인해보니 "UTF-8"이었습니다.이제 Python 코드에서 아래와 같이 인코딩을 지정해 주면, 에러 없이 잘 읽는 것을 확인할 수 있습니다.with open("test.txt", "r", encoding="UTF-8") as f: lines = f.readlines() for line in lines: print(line) 인코딩에 따라 다른 문자열로 읽어올 수 있으니..

Ubuntu는 Debian 계열의 Linux 배포판입니다.Ubuntu의 버전은 아래 명령어로 확인 가능합니다. cat /etc/issue 출력 예시) 여기서 LTS는 Long Term Support의 약자로, 장기간에 걸쳐 지원하는 버전을 의미합니다.아래 명령어를 이용하면, 버전 정보가 조금 더 자세하게 나옵니다. cat /etc/os-release 출력 예시) Ubuntu 22.04 버전의 코드네임이 "jammy"라는 것도 확인할 수 있네요.

1. ERROR 발생sklearn 모듈이 설치되어 있지 않아서, 아래와 같이 에러가 발생하였습니다. 그래서 pip로 설치하려고 했지만, 이번에는 설치할 때 에러가 발생하였습니다. 2. 해결 방법sklearn(scikit-learn)은 머신 러닝을 위한 파이썬 모듈로, 사이킷런이라고 부릅니다.설치할 때는 약자(sklearn)가 아니라, 전체 이름(scikit-learn)을 적어줘야 합니다.설치 방법은 아래와 같습니다. (1) pippip install -U scikit-learn (2) condaconda install -c conda-forge scikit-learn

1. screen이란?리눅스 서버에 터미널로 원격 접속하여 프로그램을 실행할 때, 터미널이 종료되면 실행 중인 프로그램도 같이 종료됩니다.터미널을 종료하고 나서도 프로그램을 계속 실행하고 싶다면, screen을 사용하면 됩니다. Screen은 백그라운드에 독립적으로 실행되는 가상의 터미널을 만들어 줍니다.백그라운드로 실행되기 때문에 원격 접속한 터미널이 종료되어도 계속 실행되고, 독립적이기 때문에 여러 개의 가상 터미널을 만들어 사용할 수도 있습니다.  2. screen 설치 방법먼저, screen을 사용하기 위해서는, 아래 명령어로 설치부터 해야 합니다.apt-get install screen  3. screen 사용 방법가장 많이 사용하는 명령어는 아래와 같습니다.명령어설명screen -S [세션명]..

1. ERROR 발생librosa를 import 할 때, 아래와 같은 에러가 발생하였습니다. 2. 해결 방법에러가 발생한 원인은 numba 패키지의 버전 문제 때문이었습니다.numba 패키지에서 0.50 버전부터는 decorators 모듈을 지원하지 않기 때문에, 에러가 발생한 것입니다.아래 명령어로 numba의 버전을 낮춰주면, 에러가 발생하지 않습니다.pip install numba==0.48제가 작성한 내용은 아래 링크를 참고해서 작성하였습니다.https://github.com/librosa/librosa/issues/1160

PyTorch Lightning에서 Trainer 클래스를 사용할 때, GPU 설정하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. accelerator 설정GPU를 사용하려면, accelerator 파라미터를 "gpu"로 설정하면 됩니다.trainer = pl.Trainer(accelerator="gpu")  2. devices 설정devices 파라미터를 이용해서, 학습에 사용할 GPU 개수를 설정하거나, 인덱스로 특정 GPU를 지정할 수도 있습니다. (1) GPU 개수 설정trainer = pl.Trainer(devices=2, accelerator="gpu")2개 GPU를 사용해서 학습할 때는, 위와 같이 설정하면 됩니다. (2) 인덱스로 특정 GPU 지정trainer = pl.Trainer(devices=..

한 줄의 코드가 너무 길어지면, 코드 가독성이 떨어지게 됩니다.Python에서는 2가지 방법으로 한 줄의 코드를 여러 줄로 나눠 쓸 수 있습니다. 1. 백슬래시 \total_1 = Maths + English \ + Science 2. 괄호 ( )total_2 = (Maths + English + Science) 위와 같이 줄은 나눠졌지만, 한 줄의 코드라는 것을 백슬래시와 괄호로 표현할 수 있습니다.전체 테스트 코드와 실행 결과는 아래와 같습니다.Maths = 100English = 95Science = 100total_1 = Maths + English \ + Scienceprint(total_1)total_2 = (Maths + Englis..

지난 1편에서는 학습 데이터셋 만들어 보았습니다.https://notesfromyoungdeveloper.tistory.com/25 [PyTorch] MLP 모델 만들기 1편 - 학습 데이터셋 만들기PyTorch에서 MLP 모델을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.MLP는 Multi-Layer Perceptron의 약자로, 입력층(input layer)과 출력층(output layer) 사이에 1개 이상의 은닉층(hidden layer)이 있는 구조의 퍼셉트론을notesfromyoungdeveloper.tistory.com 2편에서는 MLP 모델 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다.먼저, 전체 코드는 아래와 같고, 하나씩 살펴보겠습니다.class XORModel(pl.LightningModule): ..

os.path 모듈은 경로명을 다룰 때, 유용한 기능을 제공하는 Python 표준 라이브러리입니다.os.path 모듈을 사용해서, 경로에서 디렉터리와 파일명을 분리하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 디렉터리와 파일명을 따로 분리import ospath = "/data/os/path/sine.wav"directory = os.path.dirname(path)file_name = os.path.basename(path)print(f"directory: {directory}")print(f"file_name: {file_name}") os.path.dirname(path) 함수는 경로명 path에서 디렉터리 이름을 반환합니다.os.path.basename(path) 함수는 경로명 path에서 파일명을 반환..