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몇 줄 요약!
1. 사람이 너무 많아요!
2. 다양한 커피를 맛 볼 수 있어서 좋았어요! (신선한 커피가 갑!!)
3. 갖고싶은 기구들이 너무 많아요!
4. 근데, 커피사진은 어디로??
사진 투척!!
요건 내 출입증!
사전 등록한 관계로, 불우이웃돕기 성금 1,000원만 내고도 입장이 가능했다!
내년에도 미리미리 등록하자!
같이 간 1인!
더 이상의 설명은 생략한다!
드립 커피 내리는 모습!
요건 사이펀!
신기하긴 했는데, 물이 끓어야 해서 너무 뜨거웠음...
신기하긴 했는데, 물이 끓어야 해서 너무 뜨거웠음...
Caffe Museo 부스
이쁜 잔들과 기구들이 많았다!
이렇게 전시해 놓고 있다가, 끝나기 두 시간부터 팔기 시작했는데,
사람이 너무 붐비는 것을 막기위해 줄서서 팔다보니
결국 사지 못했다...ㅠ
사고 싶었던 것은 인터넷으로!!
엄지 손가락 한 마디 정도의 작은, 시럽을 담을 것으로 추정되는 무언가...
인도네시아에서 온,
코피루왁!!
요건 파는 것인데,
할인해서 파는 것인데도 무지 비싸다!!
100g에 \60,000
시음을 해 보았는데,
재밌는 맛이랄까?
다양한 맛이 시간의 차이를 두며 밀려오는 커피!
정현누나는 너무 쓰댔지만...
저것은!!! 사향 고양이를 형상화한 것!
여기까지가 A홀의 커피 전시관!!
다음부터는 B홀의 디저트류(?) + 알파
아름다운 가게에서 파는, 공정무역 초콜렛 광고 포스터...
초콜렛을 무지 thㅏ랑하는 나로서는 마음 한 구석 어딘가가 아려오는 말들...
여기부터는 "버터크림"이란 것을 이용해서 만든 것들을 전시해 놓은 것들!
KARA닷!!!!!!
요것은 소시!!
요건 부루마블을 만드려고 한 듯.
뽀통령과 그 일당들...
그리고 우리를 깜짝 놀라게 했던,
원빈......
금상을 받았다는 작품인데,
밑 부분에 실처럼 된 것을 만들기 위해서 얼마나 공을 들였을지...
바비 인형도 있고... (특별히 뽀샤시 효과를...)
요기부터는 쇼콜라티에들이 만든 작품들
따뜻했던 전시장 때문인지
약간 녹아있는 모습도 볼 수 있었다.
요건 천사?
구여운 것들!
줄리엣!
여기는 또 아로마 향초로 만든 작품들...
정말 먹음직스럽게 생긴 한라봉!
토토로다!!
멀리서 봤을 때,
떡 전시해 논 것으로 착각할 정도의 퀄리티였던 떡 향초!
사진은 요기까지...
처음에 사진 찍는게 귀찮아서 커피 사진들은 멸종!
여기와서 느낀 것은,
커피는 신선해야 맛있다!!
다양한 맛과 향이 날아가지 않은 신선한 상태가 갑임
커피는 신선해야 맛있다!!
다양한 맛과 향이 날아가지 않은 신선한 상태가 갑임
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데이터를 fitting 할 일이 생겼다.
기존에는 gnuplot에 내장되어 있는 fitting method를 사용하였는데,
gaussian function에 대해서는 solution이 initial guessing parameter에 대해서 매우 sensitive하고,
그 결과가 unstable해서 적절한 것 같지 않았다.
또한, fitting 할 set이 그 수가 많아서 gnuplot으로 하기엔 양이 많았다.
googling을 통해 찾아본 결과!
scipy 라는 scientific python module을 사용하면 쉽게 할 수 있다고 해서 이에 도저언~~~
1. SciPy Installation
http://www.scipy.org/Installing_SciPy/Linux
여기에 뭐라뭐라 나와있는데,
ubuntu에서는 정말 간단하다.
# sudo apt-get install python-scipy
혹시, numpy가 설치되어있지 않다면,
# sudo apt-get install python-numpy python-scipy
이걸로 끝!
2. Fitting data using scipy
http://www.scipy.org/Cookbook/FittingData
이 module은 친절하게 사용법을 하나하나 알려준다. :)
residual function, initial guessing parameter, data
이렇게 세 개의 요소만 있으면 fitting 완료!
단, data가 numpy에서 사용하는 array형태로 들어가야 한다. (여기서 삽질좀..;;)
#!/usr/bin/python
from numpy import *
from scipy.optimize import *
res = lambda p,x,y: y - (p[0]*x + p[1]) # Residual function
p0 = [1.0,0.0] # Initial guessing parameter
x = array([1,2,3])
y = array([1.1,1.8,2.7])
p1 = leastsq(res,p0,args=(x,y))
print p1[0]
>> [0.85 0.23333334]
from numpy import *
from scipy.optimize import *
res = lambda p,x,y: y - (p[0]*x + p[1]) # Residual function
p0 = [1.0,0.0] # Initial guessing parameter
x = array([1,2,3])
y = array([1.1,1.8,2.7])
p1 = leastsq(res,p0,args=(x,y))
print p1[0]
>> [0.85 0.23333334]
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