OnlyMyStuff

노래를 들으며 신나게 페달질을 한다 격하게 움직이며 어느때보다 내가 살아있음을 느낀다 사실 지금 듣는 노래는 이미 오래전에 죽은 사람의 노래이다 노래의 내용조차 알지 못한다 어찌되었든 나는 그 노래에서 살아있음을 느낀다 듣기 나름, 받아들이기 나름

DYING(LIVING(GROWING)))

중년의 명료함이라고 하나 아무튼 어찌됬던 이맘때쯤 찾아오는 알 수 없는 위기감 기분 나쁘게 가슴을 짓누르는 이 기분은 그 끝이 항상 안좋다 어찌 될지 모르지만 안좋을 것 같기도 하다

살을 뺄거면 적게 먹던가 아니 애초에 콜라를 먹지말던가 그렇게 제로콜라 L size 구매자를 이해하지 못하였는데 이젠 그 사람이 나다

눈감고 잠들기 전 조용한 목소리로 한마디 두마디 적는다 이불 속에서 나는 솔직해질 수 있다 혼자이기에 혼자 감정에 복받쳐 여러마디를 적는다 울고 웃고 멍하다

1. 시뮬레이터는 일정 시간간격으로 데이터를 수집한다. 2. 공간을 분석하려하면 차량의 속도에 따라 표본의 크기가 다르다. 3. 예를들어 느린 차량은 같은 공간에서 여러번 포착된다는 것이다. 4. 따라서 각 실험자별로 공간별 median 값을 사용하고, 5. 모든 실험자들의 median을 평균내는 방법으로 데이터를 가공한다. 6. 여전히 비슷한 문제는 있지만 영향력을 최소로 줄인 듯 하다. 7. 현재 공부하는 머신러닝을 시뮬레이터 데이터에 쓸 수 있을까? 없을 듯 하다. 8. 그렇다면 가장 도전해볼만한 것은 분석 toolkit을 gui로 만드는 것? 별로 실무에 적용할 것 같지 않다.

at anytime from anywhere

이름은 거창하지만 램프 중 어느 구간에서 핸들 조향각속도가 빠른지 그래프 그린 것이다 나는 3d heatmap을 사용하여 plot 하였다 히트맵으로 보기에는 조금 애매한게 3d scatter에 color map만 적용한거라 아무튼 적당히 그렸다 근데 그래프 그리기가 상당히 번거롭다 gif animation 파일을 생성하려했으나 굳이 라는 생각에 안했다 추가로 속도도 3d plot을 해봤는데 그냥하면 재미가 없어서 120kmph 초과인지, 50키로 미만인지를 색으로 구별했다 #%% print('스티어링 데이터 생성 (6번 실험)') df_3 = df_2.copy() df_3['spd_steering_abs'] = abs(df_3['spd_steering']) df_ex_6= df_3.loc[(df_3['e..

시들의 나이는 제각각 뒤죽박죽이지만 통틀어 나의 20대여서 젊음이라 하나로 묶어 낸다 이 책이 20대의 오답노트가 될 것이라 생각치 않는다 그저 내 생각과 내 마음과 내 정서를 적어둔 것이다 내 젊음의 영원한 창고 훗날 먼지 쌓인 창고의 커버를 열었을 때 노르스름하게 익은 종이가 날 맞이히면 기억 속 젊음에 잠겨 멍하고 싶다 어리숙하고 불완전한 내 모습 너머 술자리에서 시끌벅적한 친구들의 소음이 점점 커진다 나는 서서히 잠겨간다

한글 파일을 만지는 모듈을 없을 것 같아서 그냥 pyautogui로 했다 한글파일 내에서 매크로를 써도 좋은데 회사 보안이 걸려 사용이 불가하다 그래서 그냥 한땀한땀 지정해서 오토메이션 했다 print('한글파일 작성') os.chdir('C:\\Users\\82103\\Desktop\\python\\ramp analysis\\img_control') def copy_plot(): for file_name in file_name_list: from_ = 'C:\\Users\\82103\\Desktop\\python\\ramp analysis\\plots\\'+file_name to_ = 'C:\\Users\\82103\\Documents\\'+file_name shutil.copyfile(from_,to..