하드웨어 교체 방법법 링크 참조 잘 설명 되어 있습니다
출처: https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=never2u&logNo=221538541457&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F

 

맥북프로 2013 late SSD 업그레이드

안녕하세요, 잘 사고 잘 사는 법에 관심이 많은 데이드림입니다. 지난번에 예고해드린대로 맥북프로 13인치...

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나의 경우는 교체후 아래와 같은 이슈가 있었다.
1. Command + R 로 부팅시 SSD 인식 안됨
- Option(Alt) + Command + R로 부팅시 인식됨
2. Timemachine 으로 백업한 버전 복구후 부팅 안됨
- 걍 현재버전 OS설치 (Big sur) 설치 로 해결
3. Window 설치시 설치 안된다는 메세지 "컴퓨터가 예기치 않게 다시시작 / 오류 발생"
- shift + F10
- regedit -> HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\Setup\Status\ChildCompletion
- setup.exe double click -> value(값) 3 으로 변경 으로 해결
4. Window 설치 완료후 bluescreen(급 오류) 뜨면서 재부팅
- Window 업데이트 하니 안생기는듯. (업데이트 하면서도 여러번 재부팅해서 다시시작했음..)

이상입니다.

 

@updated: 2021.11.15

 - 블루스크린 지속 발생... -> 안전모드 에서는 정상동작 -> 드라이버에 문제로 보임 -> msconfig에서 이것저것 해봄 -> 이제는 블루스크린 발생안함...

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마이크로소프트에서 제공하는 코드를 그대로 무작정 따라해보기 (아래 링크에 테스트 파일도 다 있음)

dotnet.microsoft.com/learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/intro

 

테스트 대상 : 해당 문장이 긍정 인지 부정인지 판단하기

 - 원래 목표인 주식 자동 trading 을 하기위해 뉴스 기사의 제목이 긍정인지 부정인지 판단 할수 있도록 다듬어 갈 예정

 - 예제는 영문으로 작성 되어있어 영문으로 테스트 시작 -> 한글문장 까지 확대

 

 

1. 프로젝트 생성 

 - 나중에 화면에서 내가 입력한 문장이 긍정 인지 부정 판단 하는것을 보기위해 윈폼 으로 프로젝트 생성

2. Machine Learning

 

3. Text Classification

4. Local -> Data 

 

5. 파일 불러오기

Predict 컬럼 0(부정) or 1(긍정) 이 있는 컬럼 선택 => 트레이닝 시작

6. 트레이닝 하기

 - 컨텐츠에 따라 트레이닝 시간 다름 (How long should I train for? 클릭해서 확인)

7. 트레이닝 완료 

 - 대충 최대 81.91% 정확도

 

8. 평가하기 

 - 테스트 문장 넣고 Predict. -> Result 에 긍정 / 부정 가능성을 %로 표기해준다

9. 코드 생성 

 - Add Project 눌러서 코스 생성

 

10. 윈폼 화면 꾸미고

 - 여기서 부터는 마이크로소프트 링크에 없으니. 각자 응용필요

 

11. 윈폼 프로젝트에 ML.NET NuGet 추가

 

12. 버튼에 이벤트 및 코드 추가

 

13. 테스트 해보기

 - 99.8%라니 뭔가 잘 맞는듯 하다. 

 - 다른 쉬운문장 으로 해보니 잘 안 맞는다... 학습 데이터가 부족했던 모양이다.

 

 

다음 편에서는 문장 하나씩 테스트 해 가며 학습 시키는 기능 추가 예정

 

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요즘 가장 핫 한 주제중에 하나인 주식과 관련해서 나 대신 적절히? 매수/매도를 해주는 프로그램을 만들어 보기로 한다.

이미 만들어진 AI 프로그램의 수익율이 10%도 되지 않는다고는 하지만, 재미 있을것 같아서 시도 해보려고 한다

아래와 같은것들이 일단 필요 할 예정이고 몰랐거나 도움이 될만한 자동화 기능이 더 늘어날수도 있을것 같음.

 

1. 뉴스 수집 : 크롤링 (crawling)

  - 관심종목별 기사 수집

  - 환율, 각종 지수

 

2. 수집된 기사 DB에 저장하기 : 데이터베이스 구축 

  - PostgreSQL 로 해볼 생각임

  

3. 기사 제목 긍/부정 체크 : 약간의 Machine Learning 

  - 수집된 기사의 제목이 긍정적 인지 부정적 인지 판단하기

 

4. 키움증권 API 신청

 

5. 거래 프로그램 개발 

  - C#으로 진행

  - 정해진 시간에 PC가 켜지고, 정해진 시간에 PC가 꺼지도록 할것임

  - 거래 성사시 알람 (메일) 기능 등등 여러가지 

  - 모든 transaction은 저장

 

 

 

언제 첫 transaction이 발생할지 나도 궁금함

 

 

 

 

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1. 뉴스 기사 크롤링

  - 1차 한국어 뉴스 - 네이버, 경제 뉴스 제목

  - 2차 영어권 뉴스 - 금융권 뉴스 판단 

2. 기사 제목 긍정/부정/중립 판단

  - Keras, Pytorch 중 택 1

  - 긍정/부정/중립 학습

3. 긍정 기사 가 많은경우 매수 시도

  - 해당 주가지수 상승시 호가창 (매도 대비 매수), 당일 거래량 분석

  - 고점 지정, 그 이하 일경우 매수 시도

 

4. 수익율 10%이상일 경우 매도 시도

 

5. 테마주 파악 하기

  - 연결고리 확인, 인플레이션 -> 오일 원유 상승, 달러 상승

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기술과 감각

기술도 중요하지만 일을 쉽게 만들어 주는 도구

1. 허황된 용어가 아니라 핵심을 쫒는다
- 새로운 말을 좋아 하는 사람이 있습니다.
무능할수록 이런 비장한 무기(그럴듯한 최신 키워드)를 강조한다. 어떻게 하면 성과를 낼 수 있을까? 라는 문제에 제대로 된 답변을 내놓지 못하니 최신 키워드를 들먹이며 뭔가 대단한 것이 있는듯 허세를 부린다.
- 일을 잘 하는 사람은 그럴듯한 키워드에 가려진 스토리를 이해 합니다.
- 능력있어 보이고 싶어 그저 그 단어를 말합니다.
일을 하는데 있어 중요한 핵심 일련의 논리를 놓치죠
- 일 잘하는 사람은 허황된 용어가 아니라 핵심을 쫒는다

2. 분석 허기전에 흐름을 생각 하라
- 일이 쥬어 졌을때 분석부터 한다. 템플릿에 맞게 일을 시작한다. 보여줄것이 있으니
- 일의 순서를 생각하고 정한다.
- 일에 스토리를 부여해서 타스크별 이것만 하면 될수있도록

3. 문제를 해결 한다
- 감각이 뛰어난 사람일 수록 해결해야할 문제가 많이 보인다.
- 새로운 욕구는 자아실현 존중의 욕구에서 나온다
- 직위가 올라 갈수록 문제를 설정하는 감각이 중요하다
일의 순서, 자원 배분 의 감각



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1. Visual Studio Productivity power tool

- after VS rebooting 


2. Web Essentials


3. ReSharper

- https://www.jetbrains.com/resharper/

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약 2년전 도움말(chm) 제작툴이 필요해서 찾아 보았다. 예상대로 여러가지 유/무료 툴들을 찾을 수 있었다.
저 마다 장/단점들을 가지고 있었지만 그중. 두가지 좋은 툴을 엄선해 테스트 해보기로 했다.

내가 생각한 이 툴의 치명적 단 점은 클립보드에 복사된 이미지를 바로 붙여 넣을 수 없다는점. 치명적이다... 이미지를 넣기 위해. 이미지를 파일로 저장후 불러와야 한다.  하지만 그냥 써보기로 했다. 내가 적응하면 돠니까...약 1년 사용후 내 입맛에 맞는 툴을 직접 개발해 보기로 마음 먹었다.

이름하여 N.P.M.Note (내가 필요해서 만든 노트)

필수조건.
1. 이미지 붙여넣기가 쉬 워야한다.
2. 표 삽입이 쉬워야 한다
3. 메뉴는 트리 구조를 가져야 한다.
4. MS word의 기능을 편집기능을 포함 하면 좋다.
5. 타 문서형식으로 Export가능 해야 한다.
 - pdf, docx
6. 속도가 빨라야 한다
7. 문장 및 단어 검색이 가능해야 한다.

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Product name(MATNR) 으로 Product ID(MATID) 가져오기.



          ls_range-sign 'I'.
          ls_range-option 'EQ'.
          ls_range-low ls_product-matid.

          APPEND ls_range TO lt_range.

          CALL FUNCTION '/scmb/mdl_find_by_matnr'
            EXPORTING
              it_matnr_rng lt_range
            IMPORTING
              et_matid     lt_matid.


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MATID 로 Product name(MATNR) 및 description(MAKTX) 가져오기.


Class : /SCWM/CL_PACKSPEC_ELEMENT

Method : RAAD_MATID


ex) PMAT_GUID : '001CC4C19E6A1EE4B3DC9C7EXXXXX'



CALL METHOD /scwm/cl_packspec_element=>read_matid 

EXPORTING 

  iv_matid       = PMAT_GUID 

IMPORTING 

  ev_matnr      = LV_MATNR 

  ev_mat_text   = LV_MAKTX 

EXCEPTIONS * OTHERS = 2. 




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Devexpress 의 SchedulerControl 을 이용하여 Calendar 제작 하기



▼ 결과 화면


Project 명 : JScheduler



SchedulerControl 을 활용하는 연습을 하기위해 

Google Calendar와 Schedule/Task를 연동할 수 있는 App 을 제작 해 보았습니다.


현재는 간단한 기능 테스트가 목표이기 때문에 Task연동 부분을 하지는 않았고 Schedule(일정) 만 가능합니다만, 언젠가는 Task 도 해볼까 합니다. 언젠가는...


간단히, 초기 셋팅 방법과 주요 method를 살펴 보겠습니다. 

참고로 사용된 주요 소스코드는 첨부되어 있으며 소스의 출처는 : Devexpress Q&A 와 아래 링크의 Google API Guide 입니다.


1. Google 초기 셋팅 및 필요한 라이브러리 

 - https://developers.google.com/google-apps/calendar/quickstart/dotnet

  아래 Quickstart dotnet 버전을 보고 따라 하시면 어렵지 않게 완료 할 수 있습니다.

  간단히 

  -> Google에 Project 생성 후 

  -> C# Winform project 생성

  -> Nuget package 설치


2. Google API Loading



3. Google Schedule loading 후 SchedulerControl이 인식할 수 있도록 Data Conversion

 - 달력의 날짜가 변경되면 해당 기간의 일정 자동 로딩.




4. JScheduler 에서 생성한 Schedule 을 Google로 보내기.




Component를 사용해 보면서 느낀점은 역시나 UI관련 기본적인 부분을 이미 대부분 구현해 놓았기 때문에 데이터 연동 부분만 신경 쓰면 되는게. 저 같은 1인 개발자 나 소규모의 개발집단에 개발 퍼포먼스 향상을 위해 아주 좋은 대안이 될거라는 생각이 듭니다. 물론 비용은 듭니다만, 비용대비 퍼포먼스는 만족할 만 합니다. 


CalendarExporter.cs

CalendarImporter.cs

GoogleCalendarHelper.cs

GoogleCalendarUtils.cs

RecurrencePatternParser.cs

MainForm.cs


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