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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

[Gartner] ChatGPT와 생성 AI가 기업에 미치는 영향과 고려사항

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2025년까지 기업의 30%가 AI 증강 개발 및 테스트 전략을 구현하게 될 것 2021년의 5%에 대비해서 크게 증가 -Gartner 예측- [Gartner] ChatGPT와 생성 AI가 기업에 미치는 영향과 고려사항 최근 Generative AI(생성형 AI)의 기업 사용 사례는  단순히 텍스트 생성을 넘어 다양한 분야에 적용이 되고 있습니다.  예를 들어, 새로운 약물 연구, 반도체 칩 설계, 재료 과학등  신소재 개발과 같은 혁신적인 산업에도 활용될 수 있습니다. 생성형 AI 는 기업의 자동화 및 창의성을 향상시키며 새로운 아이디어를 발굴하는 데 활용 될 줄 수 있습니다.  생성적 AI는 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대해 훈련된 모델을 이용하여 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 기업에서는 자연어 처리 뿐만 아니라 혁신적인 기술 연구 분야에서도 활용되고 있습니다. chatGPT는  100만명의 사용자를 모으는데 걸린 시간이  고작 5일만에 달성할 만큼 급속한 사회적인 관심을 가지고 있습니다.  3차 산업 혁명의 중심에 있었던 인터넷 기업들(인스타그램, 스포티파이, 페이스북,트위트 등) 보다도 훨씬 더 파급력이 높은 성장을 하고 있습니다. 1. ChatGPT의 근간을 이루는 Generative AI의 개념       GPT은 "Generative Pre-trained Transformer"의 약자로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 사용한 사전 훈련된 생성 모델을 나타냅니다. 여기서 GPT-3.5는 OpenAI에서 개발한 다양한 크기의 GPT 모델 중 하나로, 매우 큰 파라미터 수를 가지고 있어 광범위한 언어 작업에 적용 가능한 모델입니다.     1) ChatGPT :           OpenAI에서 개발한 대화 시나리오에 특화된 모델로, 사용자와의 자연스러운 대화를 생성할 수 있습니다.           대화에 대한 훈련을 받아 유연한 대화체를 제공하며, GPT-3.5의 큰 파라미터로 인해 다양한 주제와 작업에 적용

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