1. 개요 게임을 포함한 많은 프로그램들은 화면 최상위에 존재하면 공개된 마우스, 키보드 API로 제어하실 수 없습니다. 그래서 조금 꼼수?를 부려 아두이노를 USB 장치로 인식시키고 Serial 통신을 통해 컴퓨터 마우스와 컴퓨터를 제어해 보도록 하겠습니다. 수행 목표는 게임 거상 내 특정 화면을 반복적으로 촬영하는 것입니다. 아래는 수행 영상입니다. 우측 도스창은 입력을 받으면 거상 화면을 찍는 프로그램이 실행 중에 있습니다. 해당 프로그램에 글자를 입력하면 스크린샷을 찍는데 거상 화면 내의 알파벳과 숫자를 CNN에 활용하기 위해 이와 같은 메크로를 만들게 되었습니다. 반복 행동에 대한 순서는 다음과 같습니다. 2. 사전 준비 - 아두이노 HID로 인식시키기 시스템? 구조를 간단하게 한번 그려보았습니..
1. 개요 거상이라는 게임의 메크로를 만들기 위해 찾은 소스 코드입니다. 아쉽게 거상 프로그램 내에서는 win32gui, win32api, win32con, ctypes 4개의 API로 마우스 키보드 제어시 제어가 되지 않습니다. pywinauto 라이브러리 역시 동작하지 않더라구요. 혹시나 라이브러리가 동작하지 않는 프로그램 위에서 마우스, 키보드를 제어해야 한다면 USB 입력장치(HID)를 제작하여 프로그래밍하시기 바랍니다. 2. 마우스import win32gui, win32api, win32con, ctypes class Mouse: """It simulates the mouse""" MOUSEEVENTF_MOVE = 0x0001 # mouse move MOUSEEVENTF_LEFTDOWN = 0x..
1. 개요 Tensorflow도 그렇고 Keras도 그렇고 공식적인 예제를 보면 모두 내장된 0~9까지의 숫자 사진에 대해 학습을 진행합니다. 글 작성에 앞서 CNN에 대해 어떤 구조를 가지고 있는지 공부하고 싶으시다면 김태영님의 블로그를 추천드립니다. 2. 이미지 파일 학습(입력) 데이터로 변경 이미지 파일들을 학습하기 위해서는 해당 이미지 파일들을 숫자 배열로 저장해야합니다. 당연히 여기서 숫자 배열을 픽셀을 의미합니다. 저 같은 경우 카테고리 별로 cnn_sample 폴더 내에 카테고리별로 폴더를 생성하고 각각 이미지들을 정리하였습니다. 소스 코드 내 categories 변수는 카테고리 명뿐만 아니라 폴더를 찾는 용도로 사용하기 때문에 해당 class의 이미지들이 들어가 있는 폴더명을 넣어주시면 됩..
1. 개요 사천성 게임을 사진으로 가져와 분석하고 사천성을 해결하는 프로그램입니다. 사천성 이미지는 거상의 작업장 이미지를 사용하였으며 이후 거상 작업장 메크로 프로젝트에 사용할 예정입니다. 개인적인 요청인해 사천성 입력 사진 파일도 올립니다.이미지 추출 및 데이터화 소스 코드 : 입력 데이터 : 사천성 알고리즘 통합 소스 코드 : 2. 이미지 추출 우선 기존 사천성 이미지 입니다. 해당 프로젝트에서 이미지를 다루기 위해 opencv를 사용하였습니다. 그런데 openve로 불러온 이미지 파일을 출력해보면 파란 빛을 띱니다. 이 부분은 정확인 이유를 잘 모르겠습니다. 아마 제가 잘못한 것이 있을 것이라 생각합니다.import cv2 import cv2 import numpy as np import matp..
1. 개요 CNN과 사천성 알고리즘을 이용하여 거상 작업장을 자동으로 수행해주는 프로그램을 만드는 프로젝트를 수행해 볼까합니다. 거상 작업장 중 사천성 게임을 자동화 하기 위해서는 2가지 종류의 스테이지를 수행해야합니다. 첫번째는 글자입력이며 두번째는 사천성 미니게임입니다. 2. 결과(19.03.06) 작년 18년 8월에 작성했던 글의 결과를 반년이 지난 19년 3월에 쓰게 되었네요.해당 프로젝트는 프로젝트 목표작성과 함께 정확히 일주일 후 완성을 하였습니다. 또한 프로젝트 진행 중 2번의 경고와 한번의 계정 정지라는 재미있는 해프닝이 있었던 프로젝트였습니다. 메크로 자체가 불법인 이유 뿐 아니라 여러가지 이유로 풀 코드는 게시는 힘들 것 같습니니다. 그리고 똑같이 만드신다고 해고 아마 빠르게 운영진에게..
1. 기사 문제 은행? Excel 필기는 온라인 CBT를 이용해 공부하였는데 실기는 잘 없더라구요. 그래서 그냥 Excel로 만들어 공부해 보았습니다. 문제는 당연히 직접 넣어야 하구요. 각자 공부하시면서 나올꺼 같다 싶은거 추가하시면 됩니다. 제가 공부하던 내용 그대로 들어있으며 일주일간 빠르게 공부한다고 오탈자 많습니다. 덤으로 DB 및 이론에 관해 정리한 것도 올려두었습니다. 마찬가지로 오탈자 있어요. 2. 기사 문제 은행? Excel 사용법Sheet는 총 4개 퀴즈, 문제, 복습, 틀린문항으로 구분되어 있습니다. 아래는 '퀴즈 Sheet'입니다. 누가 봐도 쉬운 인터페이스로 구성하였습니다. 다음은 '문제 Sheet'입니다. A열 같은 경우 Rand()함수를 써서 문제를 섞을 수 있게 만들었습니다...
1. DataSet(1) - 폐암 수술 환자의 생존률 데이터 폐암 수술 환자의 생존률 데이터()입니다. 17개의 속성과 1개의 결과가 있고 결과는 0 또는 1입니다. 책 모두의 딥러닝(저자-조태호)에서 가져온 셈플 데이터입니다. 2. Source Code of DataSet(1) 히든 레이어가 하나이며 결과가 0 또는 1, 즉 2개의 그룹중 하나가 선택되기 때문에 결과 레이어에 sigmoid 사용하였습니다. # Import necessary libraries from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy import tensorflow as tf # Read Input Data Data_set = numpy...
1. 개요 가중치를 조절하는 방법으로 다들 경사 하강법을 알고 계실 것이라 생각합니다. 경사 하강법은 정확하게 가중치를 찾아가지만 가중치를 변경할때마다 전체 데이터에 대해 미분해야 하므로 계산량이 매우 많습니다. 즉 많은 계산량때문에 속도가 느리고, 추가적으로 최적해를 찾기 전 학습을 멈출 수도 있습니다. 이러한 점을 보안한 다양한 경사 하강법이 등장하였고 몇 가지를 소개하려고 합니다. 2. SGD(확률적 경사 하강법) 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent)는 경사 하강법과 다르게 한번 학습할 때 모든 데이터에 대해 가중치를 조절하는 것이 아니라, 램덤하게 추출한 일부 데이터에 대해 가중치를 조절합니다. 결과적으로 속도는 개선되었지만 최적 해의 정확도는 낮습니다. 수식은 ..
1. Tensorflow 와 jupyter offline에서 Anaconda에 설치(Windows) 인터넷이 연결되지 않은 컴퓨터의 아나콘다(Anaconda)에 텐서플로우(Tensorflow)와 jupyter를 설치하는 방법이다.1. 아나콘다를 설치한다. 아나콘다는 아나콘다 홈페이지에서 그냥 설치를 하면 되기 때문에 크게 문제가 없을 것이라고 생각한다.2. 인터넷이 연결되어 있는 컴퓨터에서 Anaconda Prompt를 실행시킨다.3. 인터넷이 연결되어 있는 컴퓨터에서 새로가상환경 생성과 Tensorflow를 포함한 패키지를 설치한다. > conda create -n python=3.5 > activate (tensorflow) > pip install tensorflow 3. 새로 생성된 (Path)\..
1. Tensorflow 싸이트의 Decaying the learning rate 글을 작성하기전 Tensorflow에서 제공하고 있는 5개의 decay함수에 대한 정의가 들어있는 싸이트이다. ▪ tf.train.exponential_decay ▪ tf.train.inverse_time_decay ▪ tf.train.natural_exp_decay ▪ tf.train.piecewise_constant ▪ tf.train.polynomial_decay 2. tf.train.exponential_decay 사용법 사용법 설명은 맨 첫번재 decay 함수인 tf.train.exponential_decay를 설명할 것이다. 홈페이지에 명시되어 있는 파라메터는 다음과 같다. ▪ learning_rate: A sc..
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