mdf 파일은 Measurement Data Format의 약자로, 1991년 벡터와 보쉬가 협업하여 개발한 계측 데이터용 바이너리 파일 포맷이다(참고).
자동차 산업에서 사실상의 표준으로 사용되므로 자동차 관련 프로젝트를 진행하다보면 쉽게 접할 수 있는 파일이다.
ASAM(Association for Standardisation of Automation-and Measuring System)이라는 차량용 제어기 개발에 드는 시간과 비용을 줄이기 위해 설립된 단체가 있는데, 이 단체에서 mdf 파일을 Python에서 쉽게 다룰 수 있도록 도와주는 asammdf라는 라이브러리를 개발하였다(공식 페이지).

이전에는 웹 기반 콘솔인 Azure Portal에서 실습을 진행했다. Azure는 Portal 이외에도 Machine Learning Studio라는 환경도 지원하는데, 각 작업이 block diagram으로 되어 있어 GUI 측면에서 사용하기 용이하며 보다 직관적이다. Studio 환경에서 MNIST 이미지 분류 실습을 진행해본다.

kafka-python 예제에서 producer로 토픽에 데이터를 보내 놓고 consumer로 받는 것을 해보았다. 이 예제에서는 producer가 우선하여 데이터를 전송해야 consumer를 실행했을 때 데이터를 받을 수 있었다.

이 글에서는 TensorFlow2의 모델 파일(.h5)을 보내고 받는 예제를 다룬다.

이전 게시글에서 Kafka Python의 producer 및 consumer 예제를 간단하게 다뤘다.
오늘은 pickle 파일을 보내고 받는 예제를 보겠다.

Linux 환경에서 pip 명령어를 사용했을 때 아주 가끔 아래와 같이 SyntaxError: invalid syntax 에러가 발생하는 경우가 있다. 찾아보니 $ pip install --upgrade pip 명령어를 통해 pip 버전을 업그레이드했을 때 python 2.7 버전으로 변경이 되어서 그런 경우가 대부분인 것 같다.

CentOS에 Kafka 설치하기를 통해 주키퍼와 카프카를 설치하였다. 이번에는 간단한 예제를 통해 Producer와 Consumer를 구현해보겠다.

아파치 카프카는 비동기 통신을 큰 규모와 빠른 속도로 처리할 수 있게 개발된 애플리케이션이다. 이 포스트에서는 카프카를 CentOS 7에 설치하는 방법을 알아본다.

이전 글에서 AutoML을 활용하여 간단한 분류 모델을 학습시켜보았다. 이 글에서는 학습이 완료된 모델을 분석해보겠다.

Microsoft는 2010년 Azure라는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 만들어 여러가지 서비스를 제공중이다. 리눅스/윈도우 가상 머신, 스토리지 서비스, 데이터 관리 등 현재 200개 이상의 제품 및 600여가지 이상의 서비스를 제공하고 있다고 한다. 구체적인 서비스가 궁금하다면 공식 홈페이지를 참고.