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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

CLIP 모델을 사용하여 이미지를 텍스트로 변환하는 함수

CLIP 모델은 이미지와 텍스트를 모두 처리할 수 있는 모델입니다. 이 모델을 사용하면 이미지와 텍스트를 멀티모달로 동시에 고려할 수 있습니다.  예를 들어, CLIP 모델을 사용하여 이미지를 텍스트로 변환하는 함수를 작성할 수 있습니다. 이 함수는 다음과 같은 코드로 작성할 수 있습니다: ```python from PIL import Image from transformers import CLIPProcessor def image_to_text(image_path):     # 이미지를 텍스트로 변환하는 코드 (CLIP 모델 활용)     image = Image.open(image_path)     clip_processor = CLIPProcessor()     inputs = clip_processor(text=["a photo of", "a picture of"], images=image, return_tensors="pt")     outputs = clip_model(**inputs)     # 이미지 설명 추출     image_description = clip_processor.decode(outputs.logits_per_image, top_k=1)[0]     return image_description ``` 이 함수는 이미지 파일을 입력으로 받아 해당 이미지의 설명을 반환합니다. 이 함수를 사용하려면 `CLIP` 모델과 `clip_processor`를 설치해야 합니다. 이 모델과 프로세서는 Python 패키지 `Hugging Face Transformers`에서 제공됩니다. 이 패키지를 설치하면 `clip_processor`를 사용할 수 있습니다.  CLIP 모델의 다양한 예시와 사용 방법에 대해서는 인터넷에서 찾아볼 수 있습니다. CLIP 모델과 clip_processor 프로세서는 Python 패키지 Hugging Face Transformers에서 제공됩니다.  이 패키지를 설치

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