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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하세요! 교수님 강의를 듣고 있는 수강생입니다 ! 강의를 복습할 때 개인 블로그에 수업 내용을 정리하면서 게시를 하고 싶은데요 ! 강의 내용에 포함되어있는 이미지를 사용해서 간단하게 요약해서 게시를 하고 싶은데 저작권법에 걸리는 지 여쭤보고 싶어서 글을 작성합니다 ! 개인 블로그에 강의 자료(이미지 등)을 사용해서 복습 용도로 게시를 해도 될까요 ??
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
분류(Classification) 성능 평가지표 개요와 정확도(Accuracy) 소개 에서 MNIST를 모두 0으로 예측하는 코드에서 fakepred와 y_test를 비교하는데요 이때 type은 같은데 하나는 1차원 배열이고 또 다른 하나는 column을 1로 가진 2차원 배열인데 이렇게 shape이 달라도 accuracy_score를 통해 비교할 수 있나요?
개발자를 위한 컴퓨터공학 1: 혼자 공부하는 컴퓨터구조 + 운영체제
이진수나 16진수 보면 바로 이게 수 몇인지 모르겠는데 볼 줄 알아야 하겠죠? 예를 들어 0110(2) 보면 이게 수 몇을 표현한 건지 모르겠습니다. 볼 줄도 알고 쓸 줄도 필수적으로 알려면 따로 공부해야겠죠?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
오늘 빅분기 실기 6회 저만어려웠나요..?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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그림으로 쉽게 배우는 운영체제
시분할 시스템에서 장점이 sw의 중복 회피 기능이라고 나오는데 구글링해보면 중복 회피 가능이라고 하기도 하고.. 아무튼 여기서 말하는 중복 회피라는 것이 무엇일까요? 그리고 시분할 시스템은 왜 중복 회피가 장점인지도 설명해주세요.
CS 지식의 정석 | 디자인패턴 네트워크 운영체제 데이터베이스 자료구조
안녕하세요 제가 이번에 OOO 기업에 스마트팩토리 IT 직무에 지원하게 됐습니다. 어제 코딩테스트 3문제중 3솔로 마무리하였고, 다음으로 1차 면접이 남아 있습니다. 1차면접 후 인턴생활을 하고 2차면접에서 최종 채용이 결정이 되는 구조입니다. 1차 면접은 6월 초 예정으로 1~2주정도 남아있을 것 같습니다. 제가 면접 경험이 없고 CS지식이 부족해서 큰돌님의 CS 지식의 정석을 1주일 안에 전부 수강할 예정인데 괜찮은 방법일까요?? 그리고 스마트팩토리 IT 직무인데, 여기 강의에 있는 CS 지식안에서 대부분 나오는게 맞을까요? (명확한 프론트엔드직군, 백엔드직군 이런 것이 있는 게 아니라 스마트팩토리 IT 직무 채용이라서 궁금한 내용입니다.) 외적인 질문은 제가 따로 준비하고 있는데, 기술 질문이 들어오는 게 걱정입니다ㅠㅠ
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
함수에 대해 정의내릴 때 예를 들어 코랩 에서는 scaler = minmax_scale() 이렇게 정의를 내리고 scaler(data) 하는데 #코랩은 정의내릴 때 괄호를 빼면 동작안함 구름에서 테스트해보니까 scaler = minmax_scale()하고 scaler(data)하면 에러가 발생하고 괄호없이 scaler = minmax_scale 만해야 에러가 발생하지 않더라구요. 이게 구름 환경만의 특성이라서 그렇다고 보면 될까요?
CS 지식의 정석 | 디자인패턴 네트워크 운영체제 데이터베이스 자료구조
안녕하세요 선생님 항상 좋은 강의를 제공해 주셔서 잘 공부하고 있습니다. 다름이 아니라 복싱을 배울 때 줄넘기와 달리기를 통해 기초체력을 단련하는 것처럼 개발자에게도 근본적으로 단련해야 하는 기초체력이 있을까요 요즘 개발 공부를 하면서 뭔가 모래 위에 성을 쌓아가는 느낌이 들어 이렇게 질문드립니다.
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
안녕하세요 선생님. 우선 좋은 강의를 해주셔서 감사드립니다. 다름이 아니라 현재 섹션1,2 를 수강한 상태입니다. 섹션 1, 2를 수강하는데 수식이 굉장히 많이 등장하더라구요. 제가 수포자였어서 현재로썬 이해하는데 있어서 어려움이 많은 상태입니다.(지금은 열심히 공부하고 있습니다! 아무래도 딥러닝을 공부하는데 수학이 필수인거같아서) 그래서 작동 원리만 이해하고 우선은 넘어가는 방식으로 공부하려고 하는데 이렇게 해도 괜찮을까요?? 예를들면 경사하강법은 손실함수의 기울기가 적어지는 방향으로 학습하는 것이구나, 오차역전파는 미분을 거꾸로 하면서 가중치를 업데이트하는 것이구나, 손실함수는 이런게 있구나, 옵티마이저는 이런게 있구나 이렇게 작동하는구나 이런식으로요. 물론 언젠가는 반드시 다 이해해야겠지만 딥러닝입문자로써는 이렇게 이해만 하고 넘어가도 될까요??
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
노트북 링크 복사 붙여넣기 후 열면, 해당 팝업이 뜹니다
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
train.corr().iplot(kind='heatmap', colorscale='Blues') 현재 위의 코드 수행시 에러가 발생하는데요. ValueError: could not convert string to float: 'Braund, Mr. Owen Harris' train 데이터프레임에서 문자열 데이터가 포함되어 있기 때문에 해당 에러가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 상관 관계 행렬을 계산하기 전에 문자열 열을 제거해야합니다. 저의 경우 다음처럼 새로운 객체를 만들어 진행하였습니다. object_cols = train.select_dtypes(include=['object']).columns #열의 데이터 타입이 문자인녀석 추출 new_train = train.drop(columns=object_cols) # 열의 데이터가 문자열인 것들 제거 후 새로운 객체에 생성 new_train.corr().iplot(kind='heatmap', colorscale='Blues') 이러면 잘 나옵니다.
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
import plotly.io as pio pio.renderers.default='iframe' 다음 코드를 추가해주시면, iframe 을 통해 렌더링 됩니다. 저의 경우 다음 에러로 렌더링이 안됐습니다. ( F12 / Option+Command + i -> console 에서 확인 가능 .)
처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]
<강의 코드> transforms_for_train = transforms.Compose( [ transforms.Resize(feature_extractor.size), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), normalize, ] ) 강의 코드를 변경하지 않고 그대로 실행하면 아래와 같은 오류가 발생합니다 <오류 메시지> TypeError: Size should be int or sequence. Got <해결 방법> feature_extractor.size를 tuple(feature_extractor.size.values()) 로 변경한 뒤 실행합니다. transforms.Resize 내의 인자 뿐만 아니라 Crop 안의 인자도 함께 변경해주어야 합니다 transforms_for_train, transforms_for_val 모두 동일하게 변경한 뒤 실행하면 에러 없이 실행되는 것을 보실 수 있습니다.
그림으로 쉽게 배우는 운영체제
안녕하세요 ㅎㅎ 운영체제 공부에 이 강의가 많은 도움이 되고 있습니다. 다른건 아니구 친구랑 공부를 하다가 나온 질문입니다. 저희가 c언어를 배울 때, 주소를 표현할 때 그 주소값 안에 들은 데이터만큼 크기를 가지고 있어서 만약에 int로 구성된 배열이면 첫번째 인덱스가 10이라는 주소이면, 두번째 인덱스는 14가 되잖아요. 근데 명령어에서 PC 레지스터를 배우면서 다음 명령어로 가기 위해서 PC+1이 되는데, 이게 현재 가지고 있는 값이 300이면 다음에 넣어지는 값이 301이더라구요. 이게 .. 주소가 16비트면.. 316이 되거나 뭐 그래야하지 않나요.,.?? ㅜㅜㅜㅜ
현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁
figure, ax_list = plt.subplots(nrows=3, ncols=5) figure.set_size_inches(20,20) for i in range(len(full_column_list)): sns.regplot(data=boston_house_df, x=full_column_list[i], y='PRICE', ax=ax_list[int(i/5)][int(i%5)]) ax_list[int(i/5)][int(i%5)].set_title("regplot " + full_column_list[i]) 안녕하세요 수업 즐겁게 듣고 있습니다 : ) 여기서 ax = ax_list 부분 설명 좀 부탁 드리겠습니다. 만약 i를 안쓰고 개별 1개 칼럼에 대해 그래프를 그린다면 ax = 뒤가 뭔지 궁금합니다. 이것만 알아도 위 코드가 이해될 것 같습니다. 감사합니다.
그림으로 쉽게 배우는 운영체제
제가 운영체제 공부를 하면서 궁금한 내용입니다.. 어떤 교수님 강의를 보니까 working set을 구성하는 페이지가 [t-델타, t]여서 최근에 참조된 것을 찾으려면 t-델타부터 t까지 델타+1개를 살펴보고 set을 구성하는 방식이더라구요. 근데 다른 책이나 서적을 찾아보면 델타개만큼을 보고 set을 판단하더라구요. t-델타 부터 t까지의 범위에서 참조된 페이지를 set으로 한다고 하는데, 다른 사람들이랑 얘기해보니까 t이전에 참조된 델타개의 페이지를 set으로 한다고 그래서요.. 멘붕왔어요.. 그러니까 델타값이 4라고 가정하고, t(현재 시간)를 5라고 했을 때, 아래 중에 어떤 것이 맞는 방법 인가요? 1) 현재 시간 포함하지 않고 최근 참조한 델타개의 참조열을 본다. ( 1234를 보고 working set 결정 ) 2) 현재 시간을 포함하여 최근 참조한 델타개의 참조열을 본다. ( 2345를 보고 working set 결정 ) 3) 현재 시간을 포함하여 최근 참조한 델타 +1개의 참조열을 본다. ( 12345를 보고 working set 결정 )
CS 지식의 정석 | 디자인패턴 네트워크 운영체제 데이터베이스 자료구조
어떻게 읽는 지 전혀 모르겠어서 찾아봤습니다. 얻제이쓴씨 뭐 이런 식으로 읽는데요.. 길 가다 json씨를 만났습니다. 그리고 반갑게 인사를 합니다. 엇 json씨
FreeRTOS 프로그래밍
안녕하세요. RTOS , ARM 관련 교육 수강시 ST사에서 나온 STM32F Serise 마이크로콘트롤러를 사용하는데, 해당 마이크로콘트롤러 내부의 Flash에 Image가 프로그램되어 동작하는 것으로 알고 있습니다. SRAM과 Flash가 들어 있는 것으로 보이는데 해당 Flash는 Nor-Flash인가요 아니면 Nand-Flash 인가요?
