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[프로그래머스] K번째수(level 1) Python 문제 풀이 프로그래머스 고득점 Kit 중 가장 쉬운 문제가 아닐까 싶다. 문제 링크: https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42748 코딩테스트 연습 - K번째수 [1, 5, 2, 6, 3, 7, 4] [[2, 5, 3], [4, 4, 1], [1, 7, 3]] [5, 6, 3] programmers.co.kr 문제 문제는 읽기 매우 쉬웠고, 잘 읽어보면 문제의 제한사항은 크게 중요하지 않은 것 같다. 배열array가 주어졌을 때 i번째~j번째 숫자까지 정렬한 후 k번째에 있는 수를 구하는 문제이다. 배열 array가 주어지고 [i, j, k]를 원소로 가진 2차원 배열 commands에 따라 원하는 숫자들을 뽑아서 결과 리스트에 추가 시켜주면 된다 문제 해결 .. 2021. 7. 17.
Computer Vision Summary | 컴퓨터 비전 총정리 -4 31. Active appearance model ASM(Active appearance model)은 새로운 이미지에서 원하는 물체를 찾기 위해 데이터의 반복적인 변형을 통해 원하는 물체를 찾아내는 통계적 모델이다. 능동 형태 모형(ASM)은 얼굴 이미지 분석이나 의료 영상 등에서 많이 사용되고 있다. 능동 형태 모형을 진행하기 위해서는 찾고 싶은 물체의 형체 데이터와 물체의 각 특징 점들이 나타내는 속성 정보가 필요하다. 찾고 싶은 물체의 모형을 알기 위해 준비된 데이터들을 통해 점 분포 모델(Point Distribution Model)을 만든다. 점 분포 모델(PDM)을 만들 때 많이 이용하는 분석 방식은 프로크루스테스 분석이다. 프로크루스테스 분석에서는 데이터의 Translation, scali.. 2021. 7. 12.
Computer Vision Summary | 컴퓨터 비전 총정리 -3 21. TOF camera TOF는 Time Of Flight로 비행시간, 즉, 빛을 쏘아서 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 계산하는 방식을 말한다. TOF 카메라는 TOF 방식을 사용하여 거리(depth) 이미지를 출력해 주는 카메라를 말한다. 거리를 측정하기 위해 인위적으로 빛을 쏘는데, 이러한 방식을 active light source 방식이라고 한다. TOF의 가장 핵심적인 원리는 LED 발신부에서는 빛을 쏠 때 굉장히 빠른 간격으로 점멸을 시키면서, 즉, modulation을 시키면서 쏘고 수신부에서는 이 modulation 간격과 동기화하여 receptor들을 활성화 시키는 것이다. 여기서 LED를 켜는 동안은 in phase라 부르고 LED를 끄는 동안을 out phase라고 부른다.. 2021. 7. 12.
[Linux] nohup 시에 print 출력 안되는 경우 해결법 python 코드 내부에 print()문을 넣어두고, nohup python process.py > log.txt 2>&1 & nohup 명령어로 프로세스를 올리게 되면 log.txt 파일에 print() 문에 해당하는 내용이 적히지 않는다. 이는 보통 주기적으로 sys.stdout.flush() 를 통해서 출력 시켜줄 수 있다. 파이썬을 실행할 때 플래그를 주고 실행을 해도 해결이 가능하다 . nohup python -u process.py > log.txt 2>&1 & -u 태그를 붙여주고 확인해보면 print() 문의 내용도 출력이 된다. 2021. 7. 8.
[Linux] ssh port 변경 방법 ssh 포트를 보통 잘 알려진 포트 22로 사용한다. 잘 알려진 포트를 사용했을 때 외부에서 로그인 시도를 하게 되면 서버의 리소스가 소모되고 서버에 부하가 걸리는 원인이 될 수 있다. 보안상 ssh 포트를 변경해야 할 때가 있다. 다음은 ssh 포트를 변경하는 방법이다. 포트 변경 # 변경 파일 sudo vi /etc/ssh/sshd_config # 변경할 포트 번호 입력 후 저장 Port 9221 sshd 재시작 sudo /etc/init.d/sshd restart sshd를 재시작해야 포트 변경이 완료된다 2021. 7. 8.
[git] git add 중 Warning: CRLF will be replaced by LF 해결 방법 OS마다 문서의 끝을 처리하는데 있어서 방식이 다르므로 git add 하는 과정에서 다음과 같은 warning을 확인할 수 있다. warning: CRLF will be replaced by LF 필자는 windows에서 작성된 configuration 파일을 linux에서 변경을 하고 git add를 할 때 발생했다. 유닉스에서는 줄의 끝이 LF(Line Feed) 이며, 윈도우에서는 줄 하나가 CR(Carriage Return)과 LF(Line Feed), 즉 CRLF로 이루어져있다. 유닉스를 사용하고 있다면 Warning: CRLF will be replaced by LF, 윈도우를 사용하고 있다면 Warning: LF will be replaced by CRLF 메시지가 뜰 것이다. 자동으로 이렇.. 2021. 7. 7.
'밑바닥부터 시작하는 딥러닝' jupyter notebook 정리 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝' 책 전체 스터디 내용을 jupyter notebook으로 정리하여 올립니다. Github 주소 : https://github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch WegraLee/deep-learning-from-scratch 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』(한빛미디어, 2017). Contribute to WegraLee/deep-learning-from-scratch development by creating an account on GitHub. github.com 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 Deep Learning from Scratch https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8.. 2021. 7. 5.
Deep Learning | GAN (Generative Adversarial Network) Generative Adversarial Network 오토인코더와 같이 결과물을 생성하는 생성 모델. 대립하는 신경망을 경쟁시켜가며 결과물을 생성하는 것. 예를 들면, GAN을 제안한 이안 굿펠로우가 논문에서 아주 적절한 제시를 한다. 위조지폐범(생성자)과 경찰관(구분자)에 대한 이야기로, 위조지폐범은 경찰을 최대한 속이려고 노력하고, 경찰관은 위조한 지폐를 최대한 감별하려고 노력한다. 그러면 위조지폐를 만들고 감별하려는 경쟁을 통해 서로의 능력이 발전하게 되고, 그러다 보면 결국 위조지폐범은 진짜와 거의 구분할 수 없을 정도로 진짜 같은 위조지폐를 만들 수 있게 된다. 실제 이미지를 주고 Discriminator에게 이 이미지가 진짜임을 판단하게 한다. 그 다음 Generator를 통해 임의의 이미지.. 2021. 7. 5.
Deep Learning | Autoencoder Autoencoder 머신러닝 학습 방법은 지도 학습과 비지도 학습으로 나눌 수 있다. 지도 학습은 프로그램에게 원하는 결과를 알려주고 학습하게 하는 방법이다. X와 Y가 둘 다 있는 상태에서 학습하는 것. 비지도 학습은 입력값으로부터 데이터의 특징을 찾아내는 학습 방법이다. X만 있는 상태에서 학습하는 것. 비지도 학습 중 가장 널리 쓰이는 신경망으로 Autoencoder가 있다. What is Autoencoder? 입력값과 출력값을 같게 하는 신경망으로, 가운데 계층의 노드 수가 입력값보다 적다. 입력 데이터를 압축하는 효과를 얻을 수 있고, 이 과정은 노이즈 제거에 효과적이다. 오토인코더의 핵심 기능 입력층으로 들어온 데이터를 인코더를 통해 은닉층으로 보내고, 은닉층의 데이터를 디코더를 통해 출력.. 2021. 7. 5.
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