1.
python tutorial 에서 https://developers.google.com/calendar/quickstart/python
quickstart.py 까지 실행하여 credentials.json 생성
2.
만들어진 코드를 사용 하여 event 생성하면 만들어짐
https://github.com/karenapp/google-calendar-python-api
3.
excel 과 integration 할 것이기 때문에 win32com.client 라이브러리로 excel 사용
2020년 4월 12일 일요일
2020년 4월 1일 수요일
python 가상환경
1. 가상환경을 만든다.
2. 가상환경을 사용한다.
1. 가상환경을 만든다.
option 1) python -m venv "내가상환경폴더이름"
- venv 라는 module 을 사용해서 가상환경을 만들어라
option 2) virtualenv "내가상환경폴더이름"
- option 1과 동일한 작업을 수행한다.
- python 과 virtualenv 를 바로 사용할 수 있는것은 내 컴퓨터에 해당 exe 가 있는 폴더가 환경변수 path 로 등록되었기 때문
2. 가상환경을 사용한다.
- 가상환경 폴더에 scripts 라는 폴더가 생기고 그 안에 python.exe 파일을 사용할 수 있다.
2. 가상환경을 사용한다.
1. 가상환경을 만든다.
option 1) python -m venv "내가상환경폴더이름"
- venv 라는 module 을 사용해서 가상환경을 만들어라
option 2) virtualenv "내가상환경폴더이름"
- option 1과 동일한 작업을 수행한다.
- python 과 virtualenv 를 바로 사용할 수 있는것은 내 컴퓨터에 해당 exe 가 있는 폴더가 환경변수 path 로 등록되었기 때문
2. 가상환경을 사용한다.
- 가상환경 폴더에 scripts 라는 폴더가 생기고 그 안에 python.exe 파일을 사용할 수 있다.
2019년 12월 1일 일요일
업무 Case Study
1. 평균 비교
a. A 회사의 카메라를 B 회사에서 사용하고 있다.
b. B 회사는 차량 OEM 으로 Left, Right Mirror에 A 회사의 카메라를 사용하고 있다.
c. 그런데 Right Mirror 에서 각도의 편차가 Spec을 벗어 나는 것을 확인하였다.
d. 하지만 Left 에서는 각도의 편차가 Spec을 벗어나지 않았다.
e. 이 내용을 증명하기 위해서 Minitab 을 사용하였다.
f. 2 표본 t 검증 사용하였다.
g. Test 결과는 아래와 같았다.
h. 결과를 해석하는 것은 Minitab Web Page 에 설명되어 있다.(Link)
i. 직접 해석하자면 (1/2)
Left1 과 Left2 에 대해서 각각 수량, 평규, 표준편차를 보여준다.
평균의 표준오차는 익숙하지 않은 개념인데
평균의 표준 오차는 표본 간의 변동성을 추정하는 반면, 표준 편차는 단일 표본 내의 변동성을 측정합니다.
를 의미하며
평균의 표준 오차를 사용하여 표본의 평균이 모평균을 얼마나 정확하게 추정하는지 확인할 수 있습니다. 평균의 표준 오차의 하한 값은 모집단 평균의 더 정확한 추정치를 나타냅니다. 일반적으로, 표준 편차가 클수록 평균의 표준 오차가 더 크고 추정치가 덜 정확합니다. 표본 크기가 클수록 평균의 표준 오차가 더 작고 추정치가 더 정확하게 됩니다.
이라고 합니다.
그러면 궁금한 것은 표준오차가 어느정도 되어야 믿을 수 있는 것인가 인데 이부분은 남겨두고
j. 귀무 가설과 대립 가설
연구에서 검증하는 가설을 귀무가설이라고 하고 이와 대립되는 가설을 대립 가설이라고 한다.
P 값이 알파값(보통 0.05)보다 작으면 이 귀무가설을 따르지 않는다고 하고 알파값 보다 크면 귀무가설을 따른다고 한다.
k. 위에서는 귀무가설은 두 그룹의 평균이 0.01 차이가 난다(0.01이내로)
이때의 P 값은 Left 가 0.035 으로 귀무가설을 채택하지 않는다.
이때의 P 값은 Right 가 01.00 으로 귀무가설을 채택 한다.
a. A 회사의 카메라를 B 회사에서 사용하고 있다.
b. B 회사는 차량 OEM 으로 Left, Right Mirror에 A 회사의 카메라를 사용하고 있다.
c. 그런데 Right Mirror 에서 각도의 편차가 Spec을 벗어 나는 것을 확인하였다.
d. 하지만 Left 에서는 각도의 편차가 Spec을 벗어나지 않았다.
e. 이 내용을 증명하기 위해서 Minitab 을 사용하였다.
f. 2 표본 t 검증 사용하였다.
g. Test 결과는 아래와 같았다.
i. 직접 해석하자면 (1/2)
Left1 과 Left2 에 대해서 각각 수량, 평규, 표준편차를 보여준다.
평균의 표준오차는 익숙하지 않은 개념인데
평균의 표준 오차는 표본 간의 변동성을 추정하는 반면, 표준 편차는 단일 표본 내의 변동성을 측정합니다.
를 의미하며
평균의 표준 오차를 사용하여 표본의 평균이 모평균을 얼마나 정확하게 추정하는지 확인할 수 있습니다. 평균의 표준 오차의 하한 값은 모집단 평균의 더 정확한 추정치를 나타냅니다. 일반적으로, 표준 편차가 클수록 평균의 표준 오차가 더 크고 추정치가 덜 정확합니다. 표본 크기가 클수록 평균의 표준 오차가 더 작고 추정치가 더 정확하게 됩니다.
이라고 합니다.
그러면 궁금한 것은 표준오차가 어느정도 되어야 믿을 수 있는 것인가 인데 이부분은 남겨두고
j. 귀무 가설과 대립 가설
연구에서 검증하는 가설을 귀무가설이라고 하고 이와 대립되는 가설을 대립 가설이라고 한다.
P 값이 알파값(보통 0.05)보다 작으면 이 귀무가설을 따르지 않는다고 하고 알파값 보다 크면 귀무가설을 따른다고 한다.
k. 위에서는 귀무가설은 두 그룹의 평균이 0.01 차이가 난다(0.01이내로)
이때의 P 값은 Left 가 0.035 으로 귀무가설을 채택하지 않는다.
이때의 P 값은 Right 가 01.00 으로 귀무가설을 채택 한다.
2019년 10월 29일 화요일
matlab file load, save
1. what is mat file
MAT-files are binary MATLAB® files that store workspace variables.
matlab 에서 사용하는 binary 파일이다. 세부 형식은 matlab 고유의 방식이지 않을까
Starting with MAT-file Version 4, there are several subsequent versions of MAT-files that support an increasing set of features. MATLAB releases R2006b and later all support all MAT-file versions.
지금까자 여러 버전의 mat 파일이 존재하며 R2006b 부터는 모든 mat 파일이 지원된다고 하니 이후에는 업데이트 된 것이 없다고 봐야 하는 것인가.
2. load function
load('filename') 일 때는 filename 에 확장자가 명시되어 있으며 확장자를 따른다. mat 형식이나 ascii 형식이 있을 수 있다. 그래서 mat 이라고 적혀있지 않으면 ascii 형식으로 load 한다.
그래서 load('filename', '-mat') 으로 하면 확장자에 구애하지 않고 mat 파일을 load 한다.
3. save function
save('filename', '-struct', structName) 일 때 structName 구조체의 값들을 filename 에 개별 변수로 저장한다.
이 때 이렇게 저장한 filename 을 tmp_name = load('filename', 'mat') 으로 load 하면 tmp_name 이 structName 의 모든 변수를 가진 구조체가 된다.
MAT-files are binary MATLAB® files that store workspace variables.
matlab 에서 사용하는 binary 파일이다. 세부 형식은 matlab 고유의 방식이지 않을까
Starting with MAT-file Version 4, there are several subsequent versions of MAT-files that support an increasing set of features. MATLAB releases R2006b and later all support all MAT-file versions.
지금까자 여러 버전의 mat 파일이 존재하며 R2006b 부터는 모든 mat 파일이 지원된다고 하니 이후에는 업데이트 된 것이 없다고 봐야 하는 것인가.
2. load function
load('filename') 일 때는 filename 에 확장자가 명시되어 있으며 확장자를 따른다. mat 형식이나 ascii 형식이 있을 수 있다. 그래서 mat 이라고 적혀있지 않으면 ascii 형식으로 load 한다.
그래서 load('filename', '-mat') 으로 하면 확장자에 구애하지 않고 mat 파일을 load 한다.
3. save function
save('filename', '-struct', structName) 일 때 structName 구조체의 값들을 filename 에 개별 변수로 저장한다.
이 때 이렇게 저장한 filename 을 tmp_name = load('filename', 'mat') 으로 load 하면 tmp_name 이 structName 의 모든 변수를 가진 구조체가 된다.
2019년 7월 20일 토요일
Visual Studio Code - Python
1. python 실행파일 경로 연결할 때
- settings.json 에서 경로를 지정해 준다.
2. Argument 줄 때
- launch.json 에서 아래와 같이 args 안에 순서대로 입력
3. file explorer 부를 때
- ctrl + shift + E
4. 모든 커맨드를 실행할 때
- ctrl + shift + p
- show all command 라고 부른다.
5. 특정 파일을 부를 때
- show all command 한 다음 launch.json 이나 settings.json 을 친다.
6. debug 진행
---
A debug toolbar appears along the top with the following commands from left to right: continue (F5), step over (F10), step into (F11), step out (Shift+F11), restart (Ctrl+Shift+F5), and stop (Shift+F5).
---
7. python version check
python -V
8. pyhton computer check
9. turtle 로 그림 그리기
1) turtle 로 라인 그리기
2) turtle 의 screen size 조정하기
3) turtle 의 origin 설정하기
4) pen color 설정하기
5) svg 이미지로 저장하기
6) svg 이미지를 png 로 변환하기 https://pypi.org/project/svglib/
- settings.json 에서 경로를 지정해 준다.
{
"python.pythonPath": "C:\\Users\\user\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\python.exe",
"scm.alwaysShowActions": true,
"window.zoomLevel": -1,
"python.jediEnabled": false
}
2. Argument 줄 때
- launch.json 에서 아래와 같이 args 안에 순서대로 입력
"configurations": [
{
"name": "Python: Current File (Integrated Terminal)",
"type": "python",
"request": "launch",
"program": "${file}",
"console": "integratedTerminal",
"args": [
"-s",
"00003521"
],
"cwd": "${fileDirname}"
},
3. file explorer 부를 때
- ctrl + shift + E
4. 모든 커맨드를 실행할 때
- ctrl + shift + p
- show all command 라고 부른다.
5. 특정 파일을 부를 때
- show all command 한 다음 launch.json 이나 settings.json 을 친다.
6. debug 진행
---
A debug toolbar appears along the top with the following commands from left to right: continue (F5), step over (F10), step into (F11), step out (Shift+F11), restart (Ctrl+Shift+F5), and stop (Shift+F5).
---
7. python version check
python -V
8. pyhton computer check
$ python-32 -c 'import sys;print("%x" % sys.maxsize, sys.maxsize > 2**32)'
('7fffffff', False)
$ python-64 -c 'import sys;print("%x" % sys.maxsize, sys.maxsize > 2**32)'
('7fffffffffffffff', True)9. turtle 로 그림 그리기
1) turtle 로 라인 그리기
2) turtle 의 screen size 조정하기
3) turtle 의 origin 설정하기
4) pen color 설정하기
5) svg 이미지로 저장하기
6) svg 이미지를 png 로 변환하기 https://pypi.org/project/svglib/
2019년 5월 19일 일요일
MFC C++ Note
특정 Cotrol 의 색을 변경하고 싶을 때
1. Dialog 의 Window Message 중 WM_CTLCOLOR 을 Enable 한다.
2. OnCtlColor 함수가 자동으로 생긴다.
3. OnCtlColor 함수는 Control이 보여주는 이벤트가 생길 때(Test 를 쓰거나 등) 불리게 된다. (참조: Link)
4. OnCtlColor 함수를 적어준다. (참조: Link)
5. 내가 원하는 특정 Control 만을 변경시키고 싶으면 각 case 안 해당 코드에 if 를 넣어주면 된다.
No 4
1. Dialog 의 Window Message 중 WM_CTLCOLOR 을 Enable 한다.
2. OnCtlColor 함수가 자동으로 생긴다.
3. OnCtlColor 함수는 Control이 보여주는 이벤트가 생길 때(Test 를 쓰거나 등) 불리게 된다. (참조: Link)
4. OnCtlColor 함수를 적어준다. (참조: Link)
5. 내가 원하는 특정 Control 만을 변경시키고 싶으면 각 case 안 해당 코드에 if 를 넣어주면 된다.
No 4
HBRUSH Cxxxxxx::OnCtlColor(CDC* pDC, CWnd* pWnd, UINT nCtlColor)
{
HBRUSH hbr = CDialogEx::OnCtlColor(pDC, pWnd, nCtlColor);
// TODO: Change any attributes of the DC here
switch(nCtlColor){
case CTLCOLOR_DLG: /// 다이얼로그 배경색을 white로.
{ return (HBRUSH)GetStockObject(WHITE_BRUSH);
break;
break;
}
case CTLCOLOR_BTN : // 버튼의 배경색을 투명으로...
{
pDC->SetBkMode(TRANSPARENT);
return (HBRUSH)::GetStockObject(NULL_BRUSH);
}
case CTLCOLOR_STATIC:
{
pDC->SetTextColor(RGB(0,255,255)); // static text 글자색 변경
pDC->SetBkMode(TRANSPARENT); // static text 배경색 투명
return (HBRUSH)::GetStockObject(NULL_BRUSH);
}
}
// TODO: Return a different brush if the default is not desired
return hbr;
}
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