[Android] ScrollView 안에 View가 Scrollview를 가득 채우지 못할때 android:fillViewport="true" 위 코드를 추가한다. remember that android:layout_height=”fill_parent” means “set the height to the height of the parent.” This is obviously not what you want when using a ScrollView. After all, the ScrollView would become useless if its content was always as tall as itself. To work around this, you need to use the ScrollVie..

[Android] RadioGroup, RadioButton 관계 rg.setOnCheckedChangeListener(this); 위 코드로 라디오그룹에 리스너를 달아주었을때, 라디오 버튼을 직접 클릭하여 리스너의 결과를 확인해보면 true상태의 RadioId 만 리스너가 실행된다. @Override public void onCheckedChanged(RadioGroup group, int checkedId) { switch (checkedId) { case R.id.y_btn: rg.check(R.id.y_btn); break; case R.id.n_btn: rg.check(R.id.n_btn); break; } } 하지만 여기서 rg.check 코드를 통해 라디오를 체크하게되면, 처음에 false가..

For tf.constant, the input value must be a static non-tensor type. For example a numpy array. -> tf.constant의 인풋값은 tensor type이 아니어야 한다! tesnor type의 값을 넣으면 Expected float32, got of type 'Tensor' instead. 오류발생..

[python] feed_dect feeding이란? x에 학습용 데이타를 어떻게 넣을 것인가? 이를 피딩(feeding)이라고 한다. import tensorflow as tf input_data = [1,2,3,4,5] x = tf.placeholder(dtype=tf.float32) y = x * 2 sess = tf.Session() result = sess.run(y,feed_dict={x:input_data}) print result # [ 2. 4. 6. 8. 10.] 처음 input_data=[1,2,3,4,5]으로 정의하고 다음으로 x=tf.placeholder(dtype=tf.float32) 를 이용하여, x를 float32 데이타형을 가지는 플레이스 홀더로 정의하다. shape은 편의..

증상 텐서플로우가 2.0으로 업데이트 되면서 tf.placeholder를 사용할 수 없게 되었다. 다음과 같이 실행한다면 placeholder라는 속성을 찾을 수 없다는 오류를 낸다. import tensorflow as tf X = tf.placeholder("float") 이를 해결 할 수 있는 두 가지 방법을 알아보도록 하자. Solution 1 : tensorflow의 버전 업데이트에 따른 변화를 적용하는 것이다. 업데이트에 대한 자세한 내용은 여기를 참고하기 바란다. #tensorflow 1.x self._states = tf.placeholder(shape=[None, self._num_states], dtype=tf.float32) #tensorflow 2.x self._states = tf..

이동평균은 기술적분석을 기반으로 거래하는 트레이더가 가격분석을 시작할 때 일반적으로 사용하는 방법이며 가장 먼저 차트에 표시하는 지표들 중 하나입니다. 이동평균은 일정 기간의 선물계약이나 주식의 평균가격입니다. 트레이더는 차트 하나에 단 하나의 이동평균을 이용할 수도 있고 시간단위별로 여러 개의 이동편균을 이용할 수도 있습니다. 예를 들어 WTI 선물의 14일 이동평균은 지난 14일 동안 해당 선물 종가의 평균입니다. 이동평균의 계산 수학적으로 일단의 수치의 평균을 구하는 데는 다양한 방법이 있습니다. 각 방법은 결과에서 미미한 차이를 보이며 처리되는 데이터의 특정 측면을 강조하게 됩니다. 이동평균을 계산하는 대표적인 두 가지 방법은 단순이동평균(simple moving average: SMA)과 지수이..