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[투자일기] 2023년 5월 2일 - 가계부 정리 4번째 안녕하세요 5월이 시작되었습니다. 2월부터 쓴 투자일기도 벌써 4번째네요. 진짜 2023년에 1/3이 지났습니다. 33퍼센트. 5월은 쉬는날도 많고 쉬어가는 달이라고 인식들을 하곤하는데요. 이럴 때일수록 나태해지지 않는 건 어떨까요?? 1. 자산현황 4월에는 별 다른 이슈가 없었습니다. 마지막 주 주말에 오랜만에 동창들을 만나 거하게 술을 마신거를 제외하면 소비도 그렇게 많지 않았네요. 한 달 카드 값이 100만원 전 후로 왔다갔다 하는거 같습니다. 특별한 점은 김프투자에 500만원을 증액했습니다. 이로써 총 현재 투자금액은 2500만원을 넘겼네요. 전세 재계약이 마무리 되고 나면 마이너스 통장도 다시 생각해볼 생각입니다. 달러/원 환율도 지난달에 비해 30원 이상 올라서 자산이 좀 뻥튀기 된것처럼 보이..
[투자일기] 2023년 4월 3일 - 가계부 정리 3번째 안녕하세요 말이안됩니다. 3월이 다 지나가고 2023년의 1/4, 25퍼센트가 지났습니다. 군생활로 치면 일병 2~3호봉쯤 되나요? 이렇게 생각할 때 마다 올해는 아직 많이 남았기 때문에 아직 늦지 않았다고 스스로 생각하며 올해 결심한 일을 다시한 번 상기해봅니다. 1. 자산현황 이번 달은 주말이 껴있어서 카드결제일이 3일입니다. 이번 달은 피부과도 가고 술자리도 은근 있었고 이래저래 소비가 조금 많았던 달 같습니다. 조만간 이사에 또 휴대폰은 약정이 끝나서 알뜰폰으로 바꾸기도 해야하는데, 또 돈 나갈일 투성입니다. 아 카드값에 대해서 정말 여러생각이 듭니다. 이게 계산방식이 1일부터가 아니어서 카운팅이 잘 안되다보니 여간 헷갈리는게 아닙니다. 그래서 다음달 결제 예정금액도 미리 적어두고 정확한 날짜동안..
[redis] Postgresql(timescaledb)에 저장된 데이터를 시간단위로 redis에 옮기기 안녕하세요 오랜만에 개발관련글을 올립니다. 이번 포스팅할 내용은 redis입니다. 레디스에 대해서는 오래전부터 알고 있었지만 쓸 일이 없기도 하고 굳이 해봐야하나 싶은 생각이 있어 건드리지 않았었습니다. 만 뭐 이것 저것 건드리다보니 사용하게 되었는데요 오늘 할 예제는 timescaledb에 저장되어있는 최신 시계열 데이터를 redis에 옮기는 작업입니다. 사실 이게 맞는 구조는 아닌거같습니다. 왜냐하면 redis 자체가 인메모리 디비로써 그 목적성이 캐싱에 있다고하는데(물론 요새는 램성능이 워낙좋아져서 redis 자체를 통합DB로 사용하는 경우도 있다고합니다.) 실시간으로 저장되는 timescaldb에서 다시 최신데이터를 빼워서 redis에 저장한다?? 이건좀.. 비효율적인거를 떠나서 이렇게 구조를 짤..
[투자일기] 2023년 3월 2일 - 가계부 정리 2번째 2023년도 2개월이 지났습니다. 1/6 이 지나갔다는 얘기죠 2023년의 16.6퍼센트가 지나갔고 군대로 치면 훈련병 정도의 기간입니다. 이제 시작이라는 얘기죠 올해가 더 지나기전에 다시 으쌰으쌰 해야겠습니다. 1. 자산현황 이번 달은 3.1 절이 포함되어있어서 카드결제일이 2일로 밀렸습니다. 그래서 포스팅이 하루 늦춰졌습니다. 자산을 기록하면서 느낀건 다음과 같습니다. * 별다른 이슈가 없으면 나는 돈을 별로 안쓰는구나 였습니다. - 9월부터 12월까지 카드값이 150이상을 찍길래 되게 심각했는데 하지만 1년을 긴 단위로 봤을 때 나머지는 100만원 언저리인걸 보고 아 저 때는 여행이라던지 그런 이슈가 있었기 때문이구나라고 생각했습니다. 근데 그러기엔 4개월동안 뭘 저렇게 놀러다녔지 싶긴하네요 기록하..
[강화학습 LR] 1. Cartpole 예제 돌려보기 안녕하세요 강화학습으로 다시 돌아왔습니다. 오늘은 가장 기본 예제인 Cartpole 예제를 작동시켜볼겁니다. Cartpole 이 뭐냐면 바로이겁니다. https://gymnasium.farama.org/environments/classic_control/cart_pole/ Gymnasium Documentation A standard API for reinforcement learning and a diverse set of reference environments (formerly Gym) gymnasium.farama.org 카트 위에 막대를 쓰러뜨리지 않게 하는 게임입니다. 우선 이 게임을 하기 전에 지난 시간에 올린 강화학습의 요소를 잠깐만 보고 가자면 1. 환경 2. 행동(액션) 3. 점수 가 ..
Docker 컨테이너 log 실시간 확인하는 방법 간혹 컨테이너가 오류때문에 꺼지거나 실시간으로 컨테이너가 잘 작동하는지 확인해줘야할 때가 있습니다. 그때 실행되고있는 컨테이너의 로그를 확인하는 방법은 다음과 같습니다. docker logs 하지만 이건 순간 찍힌 로그이기때문에 실시간으로 확인하고싶다면 -f 옵션을 넣어줍니다. docker logs -f 하지만 이렇게 하면 모든 로그를 위에서부터 출력하기때문에 찍힌 로그의 양이 많을경우 감당이 안되는 경우가 있습니다. 그래서 --tail 옵션을 넣어서 끝에 부분만 계속 출력되게 해줍니다. docker logs -f --tail 10 --tail 옵션 뒤에 오는 숫자는 라인 수 입니다.10이니까 10줄이겠죠? 저도 계속 까먹어서 검색해보는데 생각난김에 포스팅해봅니다.
[Elastic Stack #3] [parent] Data too large, 어쩌구 에러가 뜰 때 안녕하세요 여러분 오랜만에 Elastic 에 대한 포스팅입니다. 허허 원래 진작에 썼어야 하는데 써야지~ 써야지~ 하다가 까먹고 이렇게 쓰게되네요 Elastic에서 메트릭비트를 통해 키바나로 시스템 모니터링을 하고있었는데요 아니근데 이게 잘되다가 어느순간 이딴 에러를 주는거에요 [parent] Data too large, data for [] would be [1052702002/1003.9mb], which is larger than the limit of [1020054732/972.7mb], real usage: [1052701672/1003.9mb], new bytes reserved: [330/330b], usages [request=16440/16kb, fielddata=4400/4.2kb, ..
[강화학습 LR] 0. python 가상환경 구성하기 안녕하세요 여러분 오랜만에 포스팅입니다. 허허 의도하진 않았지만 어쩌다보니 머신러닝을 하게 되었습니다. 아예 배경지식이 없어서 공부를 먼저하는게 맞지만 저도 필요에 의해서 진행하는거다보니 예제부터 먼저 해보게되었습니다. 이론적인 공부는 나중에 천천히 같이 해봅시다. 우선 머신러닝 중에서도 강화학습 파트를 하게되었는데 조금 찾아보니 강화학습 = 알파고 라고 생각하는 편이 편했습니다. 간단하게 특정 '환경'에서 특정 '행동'을 취했을 때 얻게되는 '점수'를 기준으로 닥터스트레인지 마냥 무수히 많은 경우를 찾아내서 가장 점수가 높도록 행동하는게 강화학습의 기본 원리라고 이해했습니다. 우선 가장 기본이 되는 python 가상환경부터 구성해봅시다. 저는 다른 코딩을 할 때 웬만하면 가상환경을 구성해서 쓰지 않았는..

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