RT는 여러 의미를 가지며, 테크 회사에서는 “Release Train"을 의미합니다. Release Train은 Agile 및 린 개발 방법론에서 주기적으로 소프트웨어를 배포하는 프로세스를 의미하며, 기차가 역마다 승객을 태우고 내리는 것처럼, 소프트웨어의 개발과 배포를 일정한 리듬으로 진행합니다.

이 포스트에서는 파이썬을 사용하여 Active ETF의 종목 변동을 분석하는 방법을 소개합니다. 타임폴리오 자산운용의 ‘타임폴리오 코리아 플러스배당액티브 ETF’를 예시로 데이터 수집, 분석, 시각화를 통해 매니저의 투자 전략을 파악하는 방법을 배워보세요.

이 글에서는 ChatGPT를 2배 더 효과적으로 활용할 수 있는 프롬프트 엔지니어링 기술을 소개합니다. 설명적인 프롬프트 작성부터 구조화된 텍스트 사용까지, 7가지 주요 트릭과 그 적용 예시를 통해 어떻게 ChatGPT의 응답 품질과 정확도를 극대화할 수 있는지 탐구합니다. 이러한 전략들을 통해 개발자와 비개발자 모두 AI를 더 깊이 이해하고, 일상적인 문제 해결부터 복잡한 작업 수행까지 다양한 영역에서 ChatGPT의 성능을 최적화할 수 있습니다.

AI 개발의 새로운 지평

인공지능 기술의 급속한 발전으로 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 LLM 개발을 위한 프레임워크도 빠르게 진화하고 있는데, 오늘은 그 중 가장 주목받고 있는 랭체인(LangChain)과 랭그래프(LangGraph)에 대해 알아보겠습니다.

랭그래프(LangGraph)는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 복잡한 시스템을 구축하기 위한 Python 라이브러리입니다. 이는 랭체인(LangChain) 프레임워크의 일부로, 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:

LangGraph는 주로 다음과 같은 상황에서 사용됩니다:

이 라이브러리를 사용하면 개발자들이 더 쉽게 복잡한 AI 시스템을 구축하고 관리할 수 있습니다. LangGraph는 상태 기계의 개념을 LLM과 결합하여, 더 강력하고 유연한 AI 애플리케이션을 만들 수 있게 해줍니다.

안녕하세요, 파이썬으로 금융 문제를 해결해 보는 블로그에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 Active ETF의 종목 변동을 파이썬으로 분석하는 방법을 소개하려고 합니다. 이 글을 통해 여러분은 ETF 매니저가 어떤 종목의 비중을 늘리고 줄였는지, 그 이유가 무엇인지 파악할 수 있습니다.

Active ETF란 무엇인가요?

먼저, Active ETF에 대해 간단히 설명드릴게요. ETF(Exchange Traded Fund)는 주식처럼 거래되는 펀드입니다. Active ETF는 매니저가 시장 상황에 따라 종목을 적극적으로 조정하는 ETF를 말합니다. 따라서 어떤 종목의 비중이 어떻게 변했는지를 분석하면 매니저의 투자 전략을 엿볼 수 있죠.

ETF 보수 차감 방식 이해하기: 초보 투자자를 위한 가이드

ETF(상장지수펀드)는 투자자에게 다양한 자산에 분산 투자할 수 있는 좋은 방법을 제공합니다. 하지만 ETF를 선택할 때는 보수, 즉 수수료에 대해 잘 이해하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 대표적인 한국의 ETF 세 개를 예시로 들어 보수가 어떻게 차감되는지 설명해보겠습니다.

ETF 보수(수수료)의 기본 개념

ETF의 보수는 ETF를 운영하고 관리하는 데 필요한 비용을 충당하기 위해 매년 부과됩니다. 이는 연간 비율로 표시되며, 일일 단위로 나누어져 ETF의 순자산가치(NAV)에서 차감됩니다. 보유 기간에 비례하여 비용이 차감되기 때문에, 실제로 부담하는 보수는 보유 기간에 따라 달라집니다.

LangChain이 만든 멀티 에이전트 라이브러리 LangGraph를 알아보자

안녕하세요! 오늘은 최근에 출시된 LangChain의 새로운 라이브러리인 LangGraph에 대해 알아보겠습니다. 이 글에서는 LangGraph의 멀티 에이전트 콜라보레이션 기능을 살펴보고, 실제 예제를 통해 어떻게 동작하는지 알아보겠습니다. 이 글을 통해 LangGraph의 기본 개념부터 활용법까지 쉽게 따라할 수 있도록 설명드리겠습니다.

LangGraph란 무엇인가?

LangGraph는 LangChain에서 만든 새로운 라이브러리로, 여러 에이전트가 협업하여 작업을 수행하는 기능을 제공합니다. 기존의 멀티 에이전트 시스템과 달리 LangGraph는 에이전트 간의 명확한 흐름도와 상태 관리를 지원하여 보다 체계적이고 효율적인 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.

Introduction Welcome back! In the first part, we discussed the basics of speed measurement and the technologies involved. Now, we will move on to the practical implementation of detecting and tracking vehicles using YOLOv8 and DeepSORT.

1. Installing and Setting Up YOLOv8 First, you need to install the YOLOv8 model. YOLOv8 can be installed via the Ultralytics library.

2. Capturing Video from Your Smartphone You can use OpenCV to capture video from your smartphone’s camera.

Introduction In this final part, we will integrate all components to measure the speed of vehicles in front of you. We will also use GPS data to enhance accuracy.

1. Calculating Speed To calculate the speed, you need to measure the distance traveled by the vehicle over time.

2. Integrating GPS Data Use the smartphone’s GPS to get your vehicle’s speed. This can be done through various Android APIs or libraries.

3. Combining Everything Combine all the components to calculate the relative speed of the vehicle in front.

Introduction In today’s world, technology plays a crucial role in enhancing road safety. One innovative approach is using smartphones to measure the speed of vehicles, particularly those ahead of you. This can help drivers maintain safe distances and make informed driving decisions. In this three-part series, we will explore how to leverage smartphones and advanced technologies like neural networks to achieve this.

1. What You Need to Know About Speed Measurement Speed measurement involves calculating the distance traveled by an object over a specific period. In a car, speed is typically measured by GPS or vehicle sensors. However, for measuring the speed of the vehicle in front of you, we need to use computer vision and real-time data processing.