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Series(시리즈) 연산

·         NumPy 배열처럼 시리즈도 벡터(화) 연산을 있습니다.

·         연산은 시리즈의 (value)에만 적용되며 인덱스(index)에는 적용되지 않습니다.

 


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커널 함수 종류

대표적으로 다항 커널과 가우시안 커널이 있습니다.

구분

설명

다항 커널

·         Polynomial Kernel

·         입력의 모든 차원의 조합인 공간에서 내적을 계산한 것과 같은 결과를 반환합니다.

·         한정된 공간에서 선형 구분하는

가우시안 커널

·         Gaussian Kernel

·         레이디얼 베이스 함수 커널(Radial Basis Function Kernel)

·         무한 차원으로 데이터를 옮긴 곳에서 내적을 계산한 것과 같은 결과를 반환합니다.

·         무한 차원에서 선형 구분하는

 



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Salamandra Spy Microphone Detection Tool

 

http://bit.ly/2FylHly


 

 

GETTING THE RTL-SDR TO WORK IN WINDOWS 10

http://bit.ly/2ux7Re3

 

 

 

 

직접 다운로드

Salamandra-master.z01

Salamandra-master.zip

 




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이더리움 통화량

·       2018 6 1 개의 Ether 유통되고 있습니다.

·       비트코인의 경우 유통량이 채굴량인데 이더리움의 경우 유통량과 채굴량이 다릅니다. 이유는 이더리움의 경우 ICO 통해서 Crowdsale 진행했기 때문입니다.

·       지금은 이더리움 네트워크 기반에 ERC20 스마트 계약 통해 손쉽게 신규 암호화폐를 발행할 있지만, 2014 당시만 해도 신규 코인 발행은 매우 어렵고 번거로운 작업이었습니다. 그래서 이더리움 ICO Crowdsale 같이 코인을 먼저 판매하고, 후에 이더리움 네트워크를 구성하여 이더리움을 전송하는 절차를 거치게 되었습니다.

·       이런 이유로 비트코인의 경우 Genesis 블록부터 채굴이 되고 신규 코인이 발행되지만, 이더리움은 Genesis 블록에 이미 Crowdsale 6천만 개와 이더리움 재단 보유물량 1 2백만 개를 포함하게 되었습니다.

·       Genesis 블록에 포함된 7 2백만 개의 Ether 이후 마이닝을 통해 발생된 2 6백만 Ether, 그리고 엉클 트리에 대한 보상 1 8백만 개의 Ether 합하여 1 개의 Ether 유통되고 있는 상황입니다. ([ETHER DISTRIBUTION OVERVIEW] 참고)

 

 

 

 

비트코인  vs 이더리움

구분

비트코인

이더리움

채굴량

유통량이 채굴량입니다.

 유통량과 채굴량이 다릅니다

유통량

Genesis 블록부터 채굴이 되어 신규 코인이 발행

Genesis 블록 + Crowdsale 6천만 + 이더리움 재단 보유 물량 1 2백만

 

 

 

 

 

 

[ETHER DISTRIBUTION OVERVIEW]

요약하면 이더리움 유통량은 이더리움 Genesis 블록에 포함된 72백만 Ether, 이후 채굴된 3 8백만 Ether입니다.


 

 

 

 

 

 

[Total Ether Supply and Market Capitalization]

 

https://etherscan.io/stat/supply

 


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프로젝트 - 예산 종류

구분

설명

인건비

MM(인원/; Man/Month) 기초

직접 경비

여비, 인쇄비, 재료비, 회의비, 공공요금

간접 경비

전력비, 통싞비, 잡비

 

 


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AUC (Area Under the ROC Curve)해석

·         ROC 그래프의 밑부분 면적

·         1 예측하는 기준을 쉽게 잡으면 민감도는 높아집니다↑.

·         모든 경우를 1이라고 하므로 특이도가 낮아집니다↓.

·         값이 모두 1 가까워야 의미가 있습니다.

·         ROC 곡선을 그릴 특이도를 X, 민감도를 Y축에 놓습니다.

·         x=0, y=1 이면 가장 최고의 성능을 나타내는 모형입니다.

·         우측 아래로 갈수록 특이도의 감소↓ 속도와 민감도의 증가↑를 확인할 있습니다.

·         AUC 0.5 값의 합이 항상 1입니다.

·         AUC 값은 전체적인 민감도와 특이도의 상관 관계를 보여줍니다.

·         ROC 커브의 면적이 1 가까울 수록(왼쪽 꼭짓점에 다가갈수록) 좋은 성능을 가집니다.

·         보통 1-특이도로 계산하기 때문에 민감도(TPR) 높고↑, 1-특이도(FPR) 낮을 수록↓ 좋은 모델입니다.

 

 

 

TPR

·         True Positive Rate

·         민감도 true accept rate

·         1 케이스에 대해 1 예측한 비율

·         환자를 진찰해서 암이라고 진단함

 

FPR

·         False Positive Rate

·         특이도 false accept rate

·         1-특이도

·         0 케이스에 대해 1 잘못 예측한 비율

·         환자가 아닌데 암이라고 진단함

AUC

·         Area Under the ROC Curve

·         ROC 커브의 밑면적을 구한 값이 바로 AUC. 값이 1 가까울수록 성능이

 

 

 


 


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