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CANoe / CANalyzer CAPL 기본1 CAPL(Communication Access Programming Language)을 이용하여 1.신호 및 에러 stimulation 2. Test 3.Network Node 및 진단 시뮬 구현 가능 CAPL의 기본적인 것들 CAPL 테스트 모듈은 Maintest() 를 가지고 있어 순차적으로 실행한다 CAPL 파일은 .can이고 인클루드 파일은 .cin 이다. 컴파일하면 .cbf 파일이 생성된다 함수사용법은 CANoe 도움말 CAPL 도움말을 참고하면된다 - 원하는 함수 기능을 찾을 때는 도움말 목차를 보고 선택하는 것이 좋다 - 함수 이름을 알고 있을 경우에 F1을 눌러 찾는 것이 좋다 CAPL 브라우져 트리 Includes -우클릭 시 include 파일 추가 가능 Variables - CAPL .. 2021. 8. 10.
머신러닝 ) 데이터 준비의 중요성과 파이프라인 1. 데이터가 쓰레기인지아닌지 검증하자. 실효성있는 데이터를 사용하자 2. 데이터 준비 : 다양한 소스로부터 데이터를 얻어서 컴퓨터언어로 학습시키는 과정 3. 데이터 파이프라인은 다음과 같다. 4. 대다수의 data preprocessing과 feature enginnering 기법은 도메인에 많은 영향을 받습니다. 5. Data preprocessing : 컴퓨터가 좀 더 잘 받아들일 수 있는 형태로 Data를 가공하는 작업 - 세부기법 1) 벡터화 (Vectorization) 2) 정규화 (Normalization) 3) 별측값 (Handling Missing Values) 6. Feature Engineering 1) 도메인 지식을 활용하여 머신러닝 알고리즘이 학습을 잘 진행할 수 있도록 Prepr.. 2020. 5. 18.
데이터과학에서 머신러닝까지 맛보기 데이터 과학자에게는 다양한 실무 능력이 필요하다. 프로그래밍 스킬, 수학과 통계학에 대한 지식, 도메인에 대한 전문성 , 그리고 이러한 능력이 접합하게 되면 데이터 과학이다. 머신러닝을 위한 데이터 과학자의 도구 1. 엑셀 : 수백만 건의 데이터 처리, 함수 등을 이용하여 머신러닝을 할 수 있다. 2. 파이썬 , R 과 같은 프로그래밍 언어 - 수백만 건의 데이터, 수억개의 빅데이터를 다루게 되고 좀 더 유연한 환경에서 원하는 최적화 작업을 할 수 있기 떄문에 프로그래밍 언어를 사용한다. - 파이썬 머신러닝 툴 박스 라이브러리 : 넘파이, 아이파이썬, 쥬피터 등등 아래 사진 참고 2020. 4. 14.
데이터 과학과 머신러닝 기본을 알아보자! 데이터 과학이란 무엇인가 ? 데이터과학이 이슈된 이유 4찬산업혁명, 머신러닝, 인공지능 등의 시대적 요구 데이터 과학의 활용사례 사기탐지를 방지하는 시스템을 만들 수 있다. 기존 대비 적은인력으로 운영 가능하다. 또한 보험업계, 유통업계 등 다양하게 실생활에 쓰일 수 있다. 데이터 과학의 정의 컴퓨터를 활용해서 데이터를 분석하고 현실의 문제를 해결하는 작업 데이터과학은 융합형 인재를 원한다. 데이터과학은 머신러닝, 데이터베이스, 데이터 마이닝, 통계 등 다양한 학문의 인재를 원한다 데이터과학의 목표는 '의사결정' 을 지원하는데 있다. - 직관과 경험에 의존하는 전통적방식과 달리 데이터를 기반한 객관적인 사실에 근거한 의사결정 또 다른 목표는 수익화이다. - 올바른 의사결정을 통해 더 많은 수익을 발생하기.. 2020. 4. 8.
파이썬 Pandas 핵심내용 요약 Series 데이터란 Numpy array가 보강된 형태로, Data와 index를 가지고 있는 데이터 형식입니다. 시리즈 데이터는 하나의 칼럼값으로 이루어진 반면 데이터 프레임은 여러 개의 칼럼값을 가질 수 있습니다. 또한 DataFrame을 딕셔너리로 만들 수 있다. gdp만 찍어서 나오면 gdp성분만 나오게 된다. Series도 numpy array처럼 연산자를 쓸 수 있다. indexing / Slicing LOC를 통해서 원하는 행의 data를 뽑아낼 수 있다는 말이다. 2번째 예시는 population 이전의 데이터까지 뽑는다는 말이다 : 는 ~ 라고 이해 iloc : 문자를 안쓰고 행렬의 번호를 정수로 써서 뽑아낸다는 표현이다. 첫번째 예시 : 두번째 예시 : 파이썬에선 마지막꺼는 포함하지 .. 2020. 4. 1.
파이썬 함수 vs 메서드 1. 함수 Point I 특정 기능을 수행하는 코드(들의 모임) 함수이름(인자) 형태로 사용 Point II 내장 함수 : 형식에 맞춰서 편리하게 사용 Point III max(), min() - 시퀀스의 최댓값, 최솟값을 구하는 함수 Point IV sum(), len()- 시퀀스의 합과 길이를 구하는 함수 Point V def 키워드 : 함수를 정의할때 사용 Point VI 매개변수 : 함수 외부에서 내부로 값을 전달할 때 사용되는 변수 함수를 정의할 때 괄호 안에 써주는 것 Point VII 인자 : 함수 외부에서 내부로 전달한 값(자료) 함수를 사용할 때 괄호 안에 써주는 것 Point VIII 전역변수 : 어디서든지 사용 가능한 변수 지역변수 : 특정 구문 안에서 정의한 변수 Tip! print.. 2020. 3. 26.
파이썬 시퀀스, 튜플, 딕셔너리 (pop,join,Tuple,dic)를 알아보자 1. 시퀀스 활용하기 Point I list.pop(i) : 인덱스 i의 원소를 제거 후 반환 Point II seq.count(d) : 시퀀스 내부의 자료 d의 개수를 반환 Point III str.split(c) : 문자열 c를 기준으로 문자열 str을 쪼개서 리스트를 반환 Point IV str.join(list) : str을 기준으로 list를 합쳐서 문자열을 반환 c 2. Tuple(튜플) Point I 여러 자료를 담을 수 있으면서, 변하지 않는 자료형 Point II () - 소괄호로 묶어 표현 Point III 원소가 하나라면 반드시 원소 뒤에 ,을 적어주어야함 Point IV 시퀀스 자료형의 성질을 지님 Point V 자료를 추가, 삭제, 변경할 수 없다! 3. Dictionary(사전형.. 2020. 3. 25.
파이썬 리스트 append, insert, remove, sort, in, len 1. 리스트 활용 Point I list.append(d) : 자료 d를 list의 마지막 원소 뒤에 추가 Point II list.insert(i, d) : 인덱스 i에 자료 d를 삽입 Point III list.remove(d) : 인덱스 0부터 조회하여 처음 나오는 자료 d를 제거 Point IV list.sort() : 리스트를 오름차순/사전순으로 정렬 2. 시퀀스 자료형 Point I 순서가 있는 자료형 → 리스트, 문자열 등이 이에 속함 Point II 인덱싱, 슬라이싱이 가능 Point III 멤버 조회 in Point IV 길이 확인 len Point V 연결(+)과 반복(*) 2020. 3. 24.
파이썬 기초공부2탄 ! (int, var, true, false, 조건문 if, elif) 1. 입력 Point I 변수 = input() : 변수에 입력받은 값을 집어넣겠다는 의미 var = input() Point II 어떤 것을 입력하든 문자열로 입력되기 때문에 형 변환이 필요 int() : 정수형 변환, str() : 문자열 변환 등… var = input() #4 입력 var = int(var) print(3+var) #7 출력 2. 논리 자료형(Boolean Data) Point I 논리 자료형 : 참(True) 혹은 거짓(False)을 나타내는 자료형 True, False Point II 비교 연산자 : 숫자나 문자의 값을 비교하는 연산자 주어진 진술이 참이면 True, 거짓이면 False A == B #A와 B가 같다 A != B #A와 B가 다르다 A >= B #A가 B보다 크.. 2020. 3. 24.
파이썬 기초를 알아보자. print, 인덱싱,슬라이싱,변수,연산.. 1. print() Point I print() : 문자열을 출력하는 명령어 print("Hello Rabbit!") ## 출력결과 ## Hello Rabbit! Point II 콤마(,)를 통해 여러 자료를 출력 print(3, "Hello") ## 출력결과 ## 3 Hello Point III print()를 여러 번 사용하여 여러 줄에 걸쳐 출력 print(3) print(6) print(9) ## 출력결과 ## 3 6 9 2. 기본 자료형 Point I 숫자형 : 숫자로 이루어진 자료형 3 : 정수 3.14 : 실수 Point II 문자열 : 문자, 혹은 문자들의 집합 - 큰따옴표(")/작은따옴표(’)로 구분 'Hello' '3.14' "3.14" Point III 리스트 : 여러 자료를 함께 보.. 2020. 3. 23.

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