전체 글 (170) 썸네일형 리스트형 [중간점검..seminarrr...,,] AWS Greengrass 디바이스 섀도우(device shadow) AWS 왈 'AWS IoT Core에서는 언제든 확인하거나 설정할 수 있도록 연결된 디바이스의 최신 상태를 저장하므로, 애플리케이션에는 디바이스가 언제나 온라인인 것처럼 표시된다. 즉, 디바이스가 연결되어 있지 않아도 애플리케이션에서 디바이스의 상태를 확인할 수 있고, 사용자가 상태를 설정하여 디바이스가 다시 연결될 때 설정한 상태가 구현되도록 할 수있다.' - AWS IoT에 디바이스 레지스트리와 디바이스 섀도우가 포함되어 있으므로, 클라우드에 표현하고자 하는 임의의 사물을 이름, 일부 속성 및 영구 가상 '섀도우'를 사용하여 등록할 수 있다. - 현재 상태 정보를 저장하고 검색하는 데 사용되는 JSON 문서 - 사물이나 장치가 인터넷에 연결되어 있는지 여부에.. AWS Greengrass Lamdba IoT는 현재 일어나고 있는 일들을 알 수 있는 기술 AWS IoT Core : 디바이스가 연결되고 메시지들을 받고 메시지를 보내는 역할, 들어온 메시지를 AWS 백엔드에 라우팅해주는 역할 AWS Greengrass : IoT를 디바이스까지 확장하고 생성된 데이터를 로컬에서 처리할 수 있다.데이터들이 클라우드 AWS 사이트로 갈 필요가 없다->지연속도를 줄일 수 있음데이터를 로컬에서 저장하고 로컬에서 처리할 수 있다 사물과 사물 사이에 메시지를 모으거나(aggregation) 메시지 일부를 필터링해서 클라우드까지 보내서 분석을 해야하거나 외부 데이터와 견주해보아서 인사이트(결과)를 얻어야하는 경우에 사용 ∴ AWS에서 나온 소프트웨어 설치 배포본 더보기메세지 브로커 : publisher(송신자)로부터 전.. [Greengrass] 엣지 컴퓨팅 엣지 컴퓨팅 : 정보 처리, 콘텐츠 수집과 전달이 센서/디바이스 및 사용자와 인접한 곳에서 처리되는 컴퓨팅 기술 데이터 트래픽과 실시간 처리를 목적으로 로컬에서 데이터를 처리 장점 : 데이터 처리시간 단축, 데이터 보안 강화, 데이터 전송 비용 감소 기존의 IoT 서비스는 데이터를 수집하여 클라우드 서버로 전달하고, 클라우드 서버로 전달된 데이터들이 클라우드 서버 단에서 데이터를 분석, 처리하고 판단한다. 어떤 액션이 취해져야 하는지 결정이 내려지면 이 결정들은 네트워크를 타고 디바이스로 전달되어 액션이 취해진다. -> 센서/디바이스에 가까운 곳에 위치한 사용자가 필요한 정보를 얻거나 액션을 취하려고 해도 멀리 떨어진 클라우드 서버에 접속해야만 한다 이런 클라우드 컴퓨팅 기술(중앙 집중형, 물리적으로 떨.. 라즈베리파이 온습도센서 값을 MariaDB에 저장하기 환경은 라즈베리파이를 putty로 연결해서 사용했다 먼저, mariadb를 설치하기 mysql에 root 사용자로 접속하기-p라고 하면 비밀번호를 쳐서 들어가게 되는데 안 되거나 모르겠다면 sudo mysql -u root 라고 명령어를 쳐서 들어가보기 그리고 데이터베이스 테이블을 생성한다utf8은 한글을 쓰기 위함이라나,,,? 그리고 사용자를 create해서 그 사용자로 접속할 수 있도록 한다여기서는 raspi_user라는 사용자를 만들었고 비밀번호는 password라고 지정했다 그리고 root 사용자에서 raspi_user로 바꾸기ctrl+c를 눌러서 mariadb를 종료한 후에 다시 들어갔다비밀번호는 위에서 지정한 password 아까 만들어둔 db를 사용 테이블을 생성한 뒤 show tables.. 라즈베리파이에 greengrass 설치 라즈베리파이에 SSH로 원격으로 접속하기sudo raspi-config Interfacing Options나, Interface Option 선택SSH 선택하고 메세지가 나오면 yes 선택, enabled라고 뜨면 된 거 임!! sudo reboot로 재부팅 라즈베리파이 터미널에서hostname -I으로 IP주소 확인 컴퓨터에 putty를 설치 https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html Download PuTTY: latest release (0.76)This page contains download links for the latest released version of PuTTY. Currently this is 0.76, rele.. 플라스크 질문답변 게시판 만들기 데이터베이스를 사용해서 처리 ORM(object relational mapping)을 사용해서 파이썬 문법으로 데이터베이스 처리 ○데이터베이스 종류에 관계 없이 일관된 코드를 유지할 수 있어서 프로그램 유지, 보수가 편리 ○내부에서 안전한 SQL쿼리를 자동으로 생성해 개발자가 달라도 동일한 쿼리 작성 가능, 오류 발생률을 줄임 ORM을 적용하기 위해 config.py라는 설정 파일 생성 import os BASE_DIR = os.path.dirname(__file__) SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'sqlite:///{}'.format(os.path.join(BASE_DIR, 'pybo.db')) SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False pybo폴더에 __i.. [혼공딥] CHAPTER 09-1 순차 데이터와 순환 신경망 순차 데이터(sequential data) : 텍스트나 시계열 데이터(time series data)와 같이 순서에 의미가 있는 데이터 완전 연결 신경망이나 합성곱 신경망은 하나의 샘플(하나의 배치)을 사용하여 정방향 계산을 수행하고 나면 그 샘플은 버려지고 다음 샘플을 처리할 때 재사용하지 않는다 -> 피드포워드 신경망(feedforward neural network, FFNN) : 입력 데이터의 흐름이 앞으로만 전달되는 신경망 순환 신경망(recurrent neural network, RNN) : 신경망이 이전에 처리했던 샘플을 다음 샘플을 처리하는데 재사용하기 위해서, 이전 데이터가 신경망 층에 순환될 필요가 있다. 완전 연결 신경망에 이전 데이터의 처리 흐름을 순환하는 고리를 추가하면 된다 뉴런의.. [혼공딥] CHAPTER 08-3 합성곱 신경망의 시각화 합성곱 층이 이미지에서 어떤 것을 학습했는지 알아보기 위해 합성곱 층의 가중치와 특성 맵을 그림으로 시각화해보자 합성곱 층은 여러 개의 필터를 사용해 이미지에서 특징을 학습한다. 각 필터는 커널이라 부르는 가중치와 절편을 가지고 있는데, 일반적으로 절편은 시각적으로 의미가 있지 않다 가중치는 이미지의 2차원 영역에 적용되어 어떤 특징을 크게 두드러지게 표현하는 역할을 한다 2절에서 만든 모델이 어떤 가중치를 학습했는지 확인하기 위해 체크포인트 파일을 읽어들이자 from tensorflow import keras model = keras.models.load_model('best-cnn-model.h5') model.layers 케라스 모델에 추가한 층은 layers 속성에 저장되어 있다 [, , , , .. 이전 1 ··· 12 13 14 15 16 17 18 ··· 22 다음
