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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

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

일할때 꼭 알아야할 AI 도구 트렌드 (AI Trending Tools)

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일할때 꼭 알아야할  AI 도구 트렌드 ( AI Trending Tools) AI를 이용한 다양한 도구들을 알아 봅니다. ​ 🍎 CoachVox : 생성형 AI로 자신의 AI 버전을 생성하여 콘텐츠와 스타일에 맞춰 훈련된 AI로 자신을 복제 ​ https://coachvox.ai/ 🍉 FineShare: ​ 비디오 및 회의 기능을 자동으로 생성하는 풍부한 이미지, 음향 효과, 템플릿 라이브러리를 이용하여 자신만의 매력적인 화상 회의 가능 https://www.fineshare.com/ 🥙 Copy.ai : 기업형 AI 콘텐츠 생성 도구 생성 AI 플랫폼을 사용하여 더욱 빠르고 스마트하게 작업 https://www.copy.ai/ 🥞 AIPRM: ChatGPT의 프롬프트 관리 도구 AIPRM은 ChatGPT, Bard, Midjourney 및 DALL-E 2 기능을 제공하며 챗 GPT 프롬프트를 사용하여 몇 시간이 걸리던 마케팅, 영업, 운영, 생산성 및 고객 지원 작업을 몇 분 만에 완료할 수 있습니다. https://www.aiprm.com/ 🥦 Public Prompts: ​ Public Prompts AI 는 이미지 및 아트 생성을 위한 프롬프트 모음입니다. 프롬프트 라이브러리를 사용하여 코믹 아트, 로우 폴리, 펑키 팝 등과 같은 다양한 스타일 카테고리를 탐색할 수 있습니다 ​ https://publicprompts.art/ 🧅 Finalle : 실시간 금융 시장을 분석 리포팅을 제공 합니다. 주식흐름을 볼수 있는 간단한 아티클들을 읽을 수 있습니다. ​ https://finalle.ai/ 🥥 TextFX: ​ 글 쓰기 프로세스 확장 래퍼, 작가, 작가를 위한 AI 기반 도구입니다. TextFX는 Google의 PaLM 2 대규모 언어 모델을 사용하는 10가지 AI실험 도구를 제공 합니다. 텍스트와 언어로 창의적인 가능성을 창출하여 글쓰기 과정을 확장하도록 설계되었습니다. ​ https://textfx.withgoogle.com/

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