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Kraken api - get token with python

Kraken api - get token with python an example of how you can generate a WebSocket authentication token using Python for Kraken's API: ```python import time import base64 import hashlib import hmac import urllib.request import json # Replace with your Kraken API public and private keys api_key = 'YOUR_API_PUBLIC_KEY' api_secret = 'YOUR_API_PRIVATE_KEY' # API endpoint and parameters api_path = '/0/private/GetWebSocketsToken' api_nonce = str(int(time.time() * 1000)) api_post = 'nonce=' + api_nonce # Create the SHA256 hash api_sha256 = hashlib.sha256(api_nonce.encode('utf-8') + api_post.encode('utf-8')).digest() # Create the HMAC signature api_hmac = hmac.new(base64.b64decode(api_secret), api_path.encode('utf-8') + api_sha256, hashlib.sha512) api_signature = base64.b64encode(api_hmac.digest()) # Create the request api_request = urllib.request.Request('https://api.kraken.com' + api_path, api_post.encode('utf-8')) ap

블록체인 관련 기초 개념 정리Zip

  블록체인 기초 개념  정리 Zip 블록체인 생태계와 용어 정리(1) 블록체인 생태계와 용어 정리(2)   [블록체인 기초] 토큰화란 무엇일까? (1) [블록체인 기초] 스마트 계약과 비즈니스 워크플로우(2) [블록체인기초] 토큰 거버넌스 와 스마트 계약(3)   암호화 화폐의 분류 암호화폐. 전자지갑 (블록체인) 암호화 키 관리 방식 비교   블록체인 데이터의 오라클 문제 (Oracle Problem) NFT 표준 기초 용어와 ERC20 ERC721 ERC1155 표준   토큰 증권(STO) 발행 유통 규율체계 정비 추진 정리 토큰증권 표준 ERC-1400  스마트 컨트랙트를 알아보자   (트렌드) 블록체인의 계층 영역 (L0, L1, L2, L3) 블록체인 Layer1 Layer2 기술: 메인넷(L1)과 확장기술(L2) 블록체인 한계를 극복하는 레이어2(Layer2)기술의 종류와 특징 - 영지식증명   2023년에 주목할 5가지 Web3 트렌드 Web3.0이란 무엇일까   알아보기 모음Zip [블록체인]탈중앙화 가상자산거래소(DEX) [출처]  https://couplewith.tistory.com/search/블록체인

인공지능의 미래 : 인간보다 더 인간적인 (The Creator 2023) 인공지능의 세계 미래에 어떻게 올 것인가?

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오늘은 미래에 대한 내용을 영화를 더불어 작성해 봅니다. 지금 세상이 제대로 갈 것 같은지, 지금 사회 초년생 혹은 초중고 생들에게 다가올 미래는 어떻게 될 것인지 우려스러운 것도 보입니다.   [영화로 보는 미래의 삶] The Creator (2023)은 인공지능의 미래를 배경으로 하는 영화입니다. 인공지능이 인간의 생활에서 생산부터 치안까지 인간의 모든 생활을 즐겁고 안정적인 환경으로 만들어 줄 것 같습니다.   인간은 노동과 노동의 댓가를 통해 돈을 벌고 생활을 하는데 어떻게 재산을 축적할지도 궁금하기도 합니다. 다만 영화를 통해 우리의 미래가 인공지능으로 인해 그만큼 밝지도 좋지도 않을 것이다는 것을 많이 생각하게 합니다. 인공지능을 소재로한 많은 영화들을 많이 보셨을 듯합니다. 터미네이터(1984년)에서는  인간의 전쟁을,  메트릭스(2000)를 통한 메타버스 같은 사이버세상을 그리고 써로게이트(2009) 같은 휴머노이드 등등 많은 영화들이 미래에 다가올 우리의 삶은 어둡게 조영하고 있습니다.   인공지능하면 떠오르는 영화중의 영화를 뽑은다면 터미네이터(1984년)이라고 봅니다. 아마도 인공지능을 가진 기계 인간과 더불어 미래의 타임머신까지 인간이 상상으로 접할 수 있는 모든 것을 잘 보여준 영화입니다.  영화 내내 공포스럽고 긴장감을 놓칠 수 없는 시나리오는  항상 다음 시리즈를 기대하게 만들었던 것 같습니다.   터미네이터 시리지는 다양한 시나리오로  1984년 개봉한 터미네이터 시리지는 터미네이터 (The Terminator, 1984),  터미네이터 2: 심판 날 (Terminator 2: Judgment Day, 1991), 터미네이터: 다크 페이트 (Terminator: Dark Fate, 2019), 사라코너연대기 등 많은 작품들로 이어져 있어서 지금 봐도 재미있을 듯합니다. 터미네이터-인공지능-기계인간   2000년대 메트릭스는    미국 의 SF 액션 영화로  메타버스를 기반으로한 디지털 세계를 주제로 인간의 상상을 뛰어넘는 신선함

인공지능 GPT를 이해하는데 알아야 하는 용어들

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[인공지능 GPT를 이해하는데  알아야 하는 용어들] GPT(Generative Pre-trained Transformer) LangChain LLM (Large Language Model, 거대 언어 모델) Vector Embedding(벡터 임베딩) Vector Database (벡터 데이터베이스) Tokenize (토큰화)     ■ GPT(Generative Pre-trained Transformer)   ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공 지능 언어 모델입니다. GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈에 기반하고 있으며, 방대한 양의 텍스트 데이터를 사전 훈련하여 다양한 언어 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.   ChatGPT는 사용자와 자연스러운 대화를 수행하며, 주어진 문맥에 따라 응답을 생성합니다. 이 모델은 이전 대화의 맥락을 이해하고 다양한 주제에 대해 토론하거나 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 사용자의 언어 스타일을 학습하여 대화를 보다 자연스럽게 유지하려 노력합니다.   GPT-3.5, 혹은 그 이후의 버전을 기반으로 하는 ChatGPT는 매우 큰 규모의 모델로, 다양한 분야에서의 대화와 질문에 대응할 수 있습니다     ■  LangChain   LangChain은 개발자가 LLM(Large Language Model)을 이용해 엔드투엔드 애플리케이션을 구축할 수 있도록 설계된 강력한 프레임워크입니다.     ■  LLM (Large Language Model, 거대 언어 모델) LLM(Large Language Model)은 대규모 언어 모델로,  언어모델(LM)을 더욱 확장한 개념으로 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 훈련된 인공지능을 통칭합니다. 방대한 양의 텍스트를 학습하고 요약, 예측, 생성할 수 있습니다.       ■  Vector Embedding(벡터 임베딩)   벡터 임베딩(Vector Emb

데이터 과학과 프롬프트 엔지니어링 - SingleStore를 이용한 벡터DB

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데이터 과학과 프롬프트 엔지니어링 - SingleStore를 이용한 벡터DB 데이터 과학과  프롬프트 엔지니어링   chatGPT로 인해 앞으로 인공 지능의 영역은 다음 두가지 영역으로 나누어 접근 할 수 있습니다.   -  데이터 과학(학문적/전문성)  :    학문적이고 전문성을 요구로 하는 인공지능 전문 분야 (머신러닝, 딥러닝의 데이터 분석)   - 프롬프트 엔지니어링 (생성형 AI 서비스대중화) :   AI 민주화에 따른  대중화된 서비스 AI 응용 개발 분야 ( LLM을 기반으로 서비스에 활용)   최근 몆년 동안  AI 분야는 데이터 과학(Data Science)라고 하면서  대규모 머신 장비와 고급 기술자(데이터사이언티스트)를 투입하여 방대한 데이터를 분석하는데 활용 했습니다. 이는 학문적이고 전문가에 의한 인공지능 분야으로 데이터 분석 분야가 대부분을 차지해 왔습니다.   chatGPT와 같은 프롬프트 엔지니어링 분야는 이제는 이러한  데이터사이언스 (Data Science)를 기반으로한 인공지능 영역과 별개로  인공지능을 이용한 생활의 편의기능 또는 문서, 언어의 특성을 이해하고 만들어진 LLM을 기반으로  대중화된 생성형 AI 서비스 영역이 부각 되고 있습니다.   chatGPT의 등장으로 AI민주화라는 용어가 현실화 되었습니다. 지금 인터넷 서비스 전반에서 AI를 활용하는 움직임을 엄청난 변화로 보입니다.  지금이야 말로 인공지능의 부흥기라고 여겨 질 만큼 많은 기업들이 AI는 서비스의 필수조건으로 인식 하고 있습니다.      오늘은 이러한 변화에서 지속적인 기술을 접목할 수 있는 SingleStore DBMS를 소개 하고자 합니다.       AI민주화를 위한 차세대 DBMS SingleStoreDB   SingleStoreDB 는 최근 기술 트렌드에 맞춰진 최적의 Database 라고 할 만큼 인공지능과 연결한 기술의 확장을 강조하고 있습니다.      주로 Cloud Native 플랫폼을 지원하면서 대량의 데이터를 처리 할 수 있는
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  Rocky Linux에서 Docker Compose 사용 - Install Docker     Rocky Linux에서 Docker Compose를 사용할 수 있습니다. Docker Compose는 다중 컨테이너 Docker 애플리케이션을 정의하고 실행하기 위한 도구입니다. Rocky Linux는 Linux 배포판이지만 Docker Compose를 설치하여 사용할 수 있습니다. Rocky Linux에 Docker Compose를 설치하는 일반적인 단계는 다음과 같습니다. 1. Docker가 아직 설치되지 않은 경우 Rocky Linux에 Docker를 설치합니다.     다음 명령을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.   sudo dnf config-manager --add-repo=https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo sudo dnf install docker-ce sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker     2. 다음 명령을 사용하여 Docker Compose를 다운로드합니다.   sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/latest/download/docker-compose- $(uname -s) - $(uname -m) " -o /usr/ local /bin/docker-compose     3. 다운로드한 바이너리를 실행 가능하게 만듭니다. sudo chmod +x /usr/ local /bin/docker-compose     4. 다음을 실행하여 설치를 확인합니다. docker-compose --version   Rocky Linux 시스템에 Docker Compose가 설치되어 사용 가능한지 확인됩니다. 그런 다음 Docker Compose YAML 파일을 사용하여 다중 컨테이너 애플리케이션을 관리하는 데 사용할 수 있습니다.  

[William Ernest Henley's] 굴하지 않는 영혼을 주셨음을 신에게 감사하노라

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[William Ernest Henley's]  굴하지 않는 영혼을 주셨음을 신에게 감사하노라 (I thank whatever gods may be For my unconquerable soul) ‘지옥같이 캄캄한 온 세상 어둠이 나를 뒤덮는 이 밤 나는 어떤 신에게든 감사하노라 내게 굴하지 않는 영혼을 주셨음을.’ Out of the night that covers me, Black as the pit from pole to pole, I thank whatever gods may be For my unconquerable soul. - 윌리엄 어니스트 헨리- ( William Ernest Henley's)   윌리엄 어니스트 헨리(William Ernest Henley , 1849년 8월 23일 ~ 1903년 7월 11일)는 영국의 시인, 작가, 비평가 및 편집자   19세기 영국 시인 윌리엄 어니스트 헨리가 26세(1875년)에 지은 ‘굴하지 않는다 -인빅투스(Invictus)-’의 첫 구절입니다.   헨리는 12세부터 뼈 결핵에 걸려 1868~69년 왼쪽 다리 무릎 아래를 절단해야 했습니다. 오랜 세월 그는 온갖 병마와 싸우면서도 꺾이지 않은 그의 투지는 이 시에 잘 나타나 있습니다.     시련과 모험의 차이는 태도다 (Attitude is the difference between an ordeal and an adventure). - Bob Bitchin -         (원문 읽어 주기) [  Invictus  ]  ♬      인빅터스(Invictus)  - 윌리엄 어네스트 헨리 * INVICTUS는 "정복되지 않는"이라는 뜻의 라틴어   Out of the night that covers me, 나를 감싸고 있는 밤은 Black as the pit from pole to pole, 온통 칠흑 같은 암흑 I thank whatever gods may be 나는 그 어떤 신이든, 신께 감사하노라 For my unc

Introduction to SingleStoreDB and how to get started

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Intro to SingleStoreDB and How to Get Started"  webinar! The webinar recording is now available online along with some other relevant assets for you: 📺 Watch the webinar recording 🎁 Try the step-by-step tutorial for chance to win Apple AirPods [TODAY ONLY]

2024년 디지털 기술 by chatGPT가 알려줌

2024년 디지털 기술 by chatGPT가 알려줌 2024년을 향해 나아가는 시대에는 기술이 더욱 발달하고 혁신적으로 변화할 것으로 예상됩니다. 이에 따라 기업들은 새로운 전략과 접근 방식을 도입해야 할 필요가 있을 것입니다. 아래는 2024년을 위한 10가지 기술 전략에 대한 블로그 포스팅입니다. **1. 가트너를 활용한 기술 동향 파악**\ 가트너는 글로벌 리서치 및 컨설팅 회사로서, 최신 기술 동향을 파악하는 데에 탁월한 도구입니다. 2024년에는 가트너를 통해 기업들이 최신 기술 동향을 파악하고 이를 기반으로 전략을 수립할 것으로 예상됩니다. **2. 인터넷의 발전과 활용**\ 인터넷은 이미 우리 생활에 깊이 뿌리를 내려 있지만, 2024년에는 더욱 발전하여 더 넓은 영역에서 활용될 것으로 예상됩니다. 기업들은 인터넷을 활용하여 고객과의 상호작용을 강화하고, 서비스와 제품에 대한 피드백을 신속하게 수집하며, 효율적인 비즈니스 모델을 구축할 것입니다. **3. 커머스 시장의 확대**\ 커머스 시장은 이미 발전하고 있지만, 2024년에는 더욱 큰 확대가 예상됩니다. 모바일 커머스, 음성 커머스, 가상 현실 커머스 등 새로운 형태의 커머스 플랫폼이 등장할 것으로 예상됩니다. 기업들은 이러한 플랫폼을 활용하여 고객과의 상호작용을 최적화하고, 새로운 수익 모델을 창출할 것입니다. **4. 핀테크 기술의 발전**\ 핀테크는 금융과 기술의 융합을 의미하며, 이미 금융 분야에 혁신을 가져왔습니다. 2024년에는 핀테크 기술의 발전으로 인해 금융 서비스가 더욱 편리하고 안전해질 것으로 예상됩니다. 디지털 지갑, 분산원장 기술, 자동화된 금융 서비스 등이 대표적인 핀테크 기술의 발전 예시입니다. **5. 빅데이터와 인공지능 활용**\ 빅데이터와 인공지능은 이미 기업들의 전략 수립과 의사결정에 큰 역할을 하고 있습니다. 2024년에는 빅데이터와 인공지능의 활용범위가 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 기업들은 이러한 기술을 활용하여 고객에 대한 인사이트를 얻고, 비즈니스 영

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