## 지난 내용 https://scalar.tistory.com/203 [Docker] 도커를 쓰는 이유(쉬운 설명 4분컷) 24.04.13 회사에서 Windows 로컬프로그램(.exe)을 클라우드에 올리기 위해 도커를 쓰게 됐다. 그리고 졸업작품 삽질을 진행했을 때도, (GAN 모델을 NVIDIA Jetson Nano Board에서 구동시키기) 도커를 사용했다. 도커 scalar.tistory.com ## 도커의 장점 복습 1 빠르고 가벼운 가상화 솔루션 - Host OS를 공유하여 필요한 최소한의 리소스만 할당받아 동작하는 방식이라 가벼움 - 기존 Hypervisor 엔진을 사용하지 않고, Docker Engine을 사용하여 Guest OS 없어 VM보다 훨씬 실행속도가 빠름 - 하드웨어 가상화를 하..

회사에서 Windows 로컬프로그램(.exe)을 클라우드에 올리기 위해 도커를 쓰게 됐다. 그리고 졸업작품 삽질을 진행했을 때도, (GAN 모델을 NVIDIA Jetson Nano Board에서 구동시키기) 도커를 사용했다. 도커가 뭘까? 왜 쓰는걸까? ## 도커를 쓰는 이유 도커는 environment disparity라는 문제를 해결한다. = 환경 격차 문제를 해결한다. 기존에는 프로그램이 내 컴퓨터(Windows)에서는 잘 되는데, 실제 프로덕션 서버(Linux)에 올리니까 환경이 적절히 구성되어 있지 않으니 잘 안돌아간다. 즉, 도커는 B 머신(Linux)에서도 개발을 진행했던 A 머신(Windows)와 동일한 환경을 구현할 수 있다. ## 도커 동작 방식 자, 그러면 도커를 사용해보자. 1. 내..

[M&S 논문 세가지] A Servey https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6486505 Modeling and simulation of cloud computing: A review Cloud computing provides computing resources as a service over a network. As rapid application of this emerging technology in real world, it becomes more and more important how to evaluate the performance and security problems that cloud computing confront ieeexplore.i..

문제 - 키패드누르기 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/67256 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 오늘의 교훈 - 전역변수, 지역변수.. 어떤 함수 내에서 위에서 크게 정의한 변수를 쓰려면 함수 내에서 약간 변형해서 예를 들어 위에서 크게 정의한 변수 A=3 이면 함수내에서는 a=3으로 하고 return 으로 빼기 - if elif 문에서 한 조건에 걸리면 밑에 볼 필요도 없으면 return으로 바로 함수 끝내버려도 좋다. 시간이 조금이라도 더 단축 - 인자명, 함수명 g..

저번주 복습 confidence score : threshold보다 낮으면 버리고 높으면 bbox를 가져가는 Autoencoder : 자기 자신을 input과 target으로 삼아서 학습. 또한 upsampling도 배웠다. - bilinear interpolation : 학습 파라미터 없이 주변값을 참고하여 빈값을 채움. - transposed convolution : conv filter를 뒤집은 형태의 학습 파라미터를 가짐. segmentation : 각 픽셀마다 classification을 해서 각 픽셀이 어떤 class인지 판별하여 class의 윤곽선을 얻는 문제. 8주차 목차 - CNN 이외에도 여러 task를 수행하는 인공신경망에 대해 배워볼 것이다. 왜 이미 학습된 pretrained 모델..

6주차 복습 - Cin Cout channel 의 input,output 수 / Hc Wc filter의 가로세로 - CNN으로 classification : Conv로 feature 를 뽑은 다음 그것을 vectorize해서 FC를 통과시킴 7주차에서 배울 것 대표적인 CNN 모델들 - ImageNet 챌린지에서 좋은 성능을 냈던 모델들 - ImageNet이 워낙 큰 데이터셋이다보니 ImageNet에서 학습된 네트워크들을 classification 말고도 다른 task에도 적용하기도 한다. 즉 backbone 네트워크 역할을 한다. AlexNet - CNN시대를 연 장본인, ImageNet에서 우승 - Top5 error : 모델이 뱉은 가장 자신있는 5개의 답 중 정답이 있으면 정답이라고 치는 성능 ..