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

firebase data를 big query 로 데이터를 보내는 방법

BigQuery는 Google Cloud Platform의 데이터웨어하우스 서비스로, 대규모 데이터 세트를 쿼리하고 분석할 수 있습니다. BigQuery를 사용하여 데이터를 이용하는 방법은 다음과 같습니다. 데이터를 BigQuery에 로드합니다. BigQuery에 데이터를 로드하는 방법은 다음과 같습니다. 일괄 로드: 데이터를 한 번에 BigQuery에 로드합니다. 스트리밍 로드: 데이터를 지속적으로 BigQuery에 로드합니다. 생성된 데이터: BigQuery 쿼리 결과를 사용하여 새 데이터를 생성합니다. 외부 테이블: Cloud Storage, Bigtable, Spanner, Google Drive에 저장된 데이터를 BigQuery에서 쿼리할 수 있습니다. 데이터를 쿼리합니다. BigQuery는 SQL을 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있습니다. SQL은 데이터를 조회, 수정, 삽입, 삭제하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 데이터를 시각화합니다.  BigQuery의 대시보드, 차트, 그래프, 지도 등을 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다. 데이터를 분석합니다. BigQuery는 다양한 분석 도구를 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. BigQuery의 통계 분석, 머신러닝, 자연어 처리 기능을 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. BigQuery로 데이터를 이용하는 데 유용한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다. 데이터를 정제 및 변환합니다. 데이터를 쿼리하거나 분석하기 전에 데이터를 정제하고 변환해야 합니다. 이는 데이터의 정확성과 일관성을 보장하는 데 도움이 됩니다. 데이터를 구조화합니다. 데이터를 구조화하면 데이터를 더 쉽게 쿼리하고 분석할 수 있습니다. 데이터를 보안합니다. 데이터를 보안하여 불법 액세스로부터 보호해야 합니다. BigQuery는 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집하고 저장하고 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. BigQuery를 사용하여 데이터를 이용하면 비즈니스

Firebase 분석 데이터를 조회하는 방법은

Firebase 분석 데이터를 조회하는 방법은 다음과 같습니다. Firebase 계정에 로그인합니다. Firebase 콘솔의 시작 페이지에서 앱을 선택합니다. 왼쪽 탐색 메뉴에서 분석 을 클릭합니다. 분석 페이지에서 다음과 같은 보고서를 확인할 수 있습니다. 대시보드: 앱의 전반적인 성과를 한눈에 파악할 수 있는 보고서입니다. 이벤트: 앱에서 발생한 이벤트를 분석할 수 있는 보고서입니다. 잠재고객: 앱의 사용자를 분석할 수 있는 보고서입니다. 목표: 앱의 목표를 달성하는 데 도움이 되는 보고서입니다. 원하는 보고서를 클릭하면 해당 보고서의 데이터를 조회할 수 있습니다. 데이터를 조회하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다. 보고서 필터: 보고서의 데이터를 필터링하여 원하는 데이터를 조회할 수 있습니다. 차트: 데이터를 차트로 표시하여 시각적으로 확인할 수 있습니다. 데이터 테이블: 데이터를 표로 표시하여 자세하게 확인할 수 있습니다. 또한, Firebase 분석 데이터를 BigQuery에 연결하여 보다 복잡한 분석을 수행할 수도 있습니다. BigQuery는 Google Cloud Platform의 데이터웨어하우스 서비스로, 대규모 데이터 세트를 쿼리하고 분석할 수 있습니다. Firebase 분석 데이터를 조회하는 방법에 대한 자세한 내용은 Firebase 문서를 참조하세요. 다음은 Firebase 분석 데이터를 조회하는 데 유용한 몇 가지 팁입니다. 보고서를 정기적으로 확인하여 앱의 성과를 추적하세요. 데이터를 분석하여 앱을 개선할 수 있는 방법을 찾으세요. 데이터를 다른 데이터 소스와 결합하여 더 심층적인 분석을 수행하세요. 예를 들어, 앱의 이벤트 보고서 를 사용하여 다음과 같은 정보를 얻을 수 있습니다. 사용자는 앱의 어떤 기능을 가장 많이 사용합니까? 사용자는 앱을 어떤 경로로 사용합니까? 사용자는 앱에서 어떤 목표를 달성합니까? 이러한 정보를 통해 앱의 사용자 경험을 개선하거나 새로운 기능을 추가

BigQuery를 사용하여 데이터 분석에 이용

BigQuery는 Google Cloud Platform의 데이터웨어하우스 서비스로, 대규모 데이터 세트를 쿼리하고 분석할 수 있습니다. BigQuery를 사용하여 데이터를 이용하는 방법은 다음과 같습니다. 1. **데이터를 BigQuery에 로드합니다.** BigQuery에 데이터를 로드하는 방법은 다음과 같습니다. * **일괄 로드:** 데이터를 한 번에 BigQuery에 로드합니다. * **스트리밍 로드:** 데이터를 지속적으로 BigQuery에 로드합니다. * **생성된 데이터:** BigQuery 쿼리 결과를 사용하여 새 데이터를 생성합니다. * **외부 테이블:** Cloud Storage, Bigtable, Spanner, Google Drive에 저장된 데이터를 BigQuery에서 쿼리할 수 있습니다. 2. **데이터를 쿼리합니다.** BigQuery는 SQL을 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있습니다. SQL은 데이터를 조회, 수정, 삽입, 삭제하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 3. **데이터를 시각화합니다.** BigQuery는 다양한 도구를 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다. BigQuery의 대시보드, 차트, 그래프, 지도 등을 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다. 4. **데이터를 분석합니다.** BigQuery는 다양한 분석 도구를 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. BigQuery의 통계 분석, 머신러닝, 자연어 처리 기능을 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. BigQuery로 데이터를 이용하는 데 유용한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다. * **데이터를 정제 및 변환합니다.** 데이터를 쿼리하거나 분석하기 전에 데이터를 정제하고 변환해야 합니다. 이는 데이터의 정확성과 일관성을 보장하는 데 도움이 됩니다. * **데이터를 구조화합니다.** 데이터를 구조화하면 데이터를 더 쉽게 쿼리하고 분석할 수 있습니다. * **데이터를 보안합니다.** 데이터를 보안하여 불법 액세스로부터 보호해야 합니다. BigQuery는 다양한 데이

(명언)고통을 이겨내는 노력이 성공이다.

고통을 이겨내는 노력이 성공이다. 사람이 태어나면서 부터 고통이라는 것으로 시작된다면 죽을때는 웃음으로 가득하면 좋겠습니다. 인생의 시작이 고통이라면 죽음은 행복이라는 관점이 될지 모르지만 인생을 살면서 고통과 행복이 공존하는 것을 통해 좀더 웃고 즐겁게 살아가기를 희망합니다. 오늘도 좋은 일들이 남는 하루가 되기를 바라면서 ... 어려움 속에 즐거움이 있다는 사자성어 "낙양응구(樂業應供)" 즐거움은 일에서 나온다는 뜻으로 일을 즐기며 하는 사람이 진정한 행복을 누릴 수 있다는 것입니다.  "호연장군(虎躍長坤)" 호랑이가 뛰어오르듯 어려움을 극복하고 앞으로 나아가는 것을 의미합니다. 고난과 역경 속에서도 힘차게 뛰어오르는 모습을 상징합니다. "금강야사(金剛夜叉)" 금강철의 강인함과 야자의 끈질긴 저항력을 동시에 가진 사람을 말합니다. 어떤 어려움도 견디어 낼 수 있는 강인한 인내심을 의미합니다. "일편단심(一片丹心)"  한 가지 마음으로 바르게 생각하고, 바르게 행동하는 것을 의미합니다. 목표를 향해 일관된 마음가짐을 유지하는 것을 상징합니다. "In the middle of difficulty lies opportunity." 어려움 속에서 기회가 있다.  - Albert Einstein ( 알버트 아인슈타인 ) -  "Difficulties are just things to overcome, after all." 어려움은 결국 극복해야 할 것들일 뿐이다.  - Ernest Shackleton (어니스트 샤클턴) - * 어니스트 샤클턴(Ernest Shackleton) 은 20세기 초기에 활동한 대표적인 영국의 탐험가이자 극지 탐험가입니다.  그의 가장 유명한 탐험 중 하나는 1914년부터 1917년까지 진행된 '임페리얼 트랜스안트라 페닉 임머시블 호(expedition ship Endurance)'를 이용한 남극 탐험입니다. 1914년에

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?

이미지
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

이미지
[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

이 블로그의 인기 게시물

SSL/TLS 인증서 오류를 해결- 리눅스명령모음 - SSL certificate problem

(truffle 환경 설정) 스마트 계약 배포 와 truffle deploy 오류 해결 - Error: Could not find artifacts for SimpleStorage from any sources

자기주권 신원 (SSI Self-Sovereign Identity) 인증의 발전 그리고 정보 민주화 (Information Democratization)