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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

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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