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Deep Convolutional Neural Network-based Fusion of RGB and IR Images in Marine Environment 번역 초록 — 정확하고 자동적인 다중 대상 탐지를 설계하는 것은 자율 주행 차량에게 어려운 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 본 논문에서 최신 다중 모델 융합 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 탐지 성능을 향상시키기 위해 RGB 및 열적외선 카메라로부터 무료 정보를 제공한다. 이를 위해 먼저 관심 대상을 포함할 가능성이 있는 후보 제안을 추출하기 위해 각 입력 이미지에 대한 조밀한 단순 심층 모델로 레티나넷을 사용한다. 그런 다음, 모든 제안서는 두 가지 양식에서 얻은 제안을 연결하여 생성됩니다. 마지막으로, 중복 제안은 NMS(Non-Maximum Suppression)에 의해 제거된다. 핀란드 군도의 선박에 탑재된 센서 시스템에 의해 수집된 실제 해양 데이터 세트에 대해 제안된 프레임워크를.. 2021. 5. 11.
파이썬 화씨 온도에서 섭씨 온도로 바꿔주는 코드 섭씨와 화씨의 관계식은 다음과 같습니다: # 화씨 온도에서 섭씨 온도로 바꿔 주는 함수 def fahrenheit_to_celsius(fahrenheit): # 코드를 입력하세요. for i in range(len(fahrenheit)): temperature_list[i] = round((temperature_list[i]-32)*5/9, 1) return temperature_list temperature_list = [40, 15, 32, 64, -4, 11] print("화씨 온도 리스트: " + str(temperature_list)) # 화씨 온도 출력 # 리스트의 값들을 화씨에서 섭씨로 변환하는 코드를 입력하세요. fahrenheit_to_celsius(temperature_list) pri.. 2021. 5. 10.
피보나치 수열 파이썬으로 구현해보자. 피보나치 수열(Fibonacci Sequence)라고 들어 보셨나요? 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, ...1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,... 우선 피보나치 수열의 1번 항과 2번 항은 각각 1입니다. 3번 항부터는 바로 앞 두 항의 합으로 계산됩니다. 예를 들어서 3번 항은 1번 항(1)과 2번 항(1)을 더한 2이며, 4번 항은 2번 항(1)과 3번 항(2)을 더한 3입니다. 피보나치 수열의 첫 50개 항을 차례대로 출력하는 프로그램을 작성해 보세요. 출력결과는 다음과 같이 나와야 합니다. 1 2 3 5 8 13 21 . . . 4807526976 7778742049 12586269025 제가 작성한 코드는 다음과 같습니다. prev = 1 next = 1 .. 2021. 5. 8.
은행 이자가 더 좋을까 아파트를 사는게 더 좋을까 계산하는 파이썬 문제 1988년 쌍문동에 사는 택이는 바둑 대회 우승 상금으로 5,000만원을 받았습니다. 하지만 바둑 외에는 아는 게 없으니, 이웃 어른들에게 이 돈으로 무엇을 해야 할지 물어보기로 하였습니다. 은행에서 근무하는 동일 아저씨는 은행에 돈을 맡겨서 매년 이자로 12%씩 받는 것을 추천하셨습니다. 1년 후인 1989년에는 5,000만원의 12% 이자인 600만원이 더해져 5,600만원이 된다고 하면서요. 이 이야기를 들은 미란 아주머니는 고작 12% 때문에 생돈을 은행에 넣느냐며, 얼마 전 지어진 은마아파트를 사라고 추천하셨습니다. 당시 은마아파트의 매매가는 5,000만원이었죠. 2016년 기준 은마아파트의 매매가는 11억원인데요. 1988년 은행에 5,000만원을 넣었을 경우 2016년에는 얼마가 있을지 계산.. 2021. 5. 8.
while문을 사용하여, 100 이상의 자연수 중 가장 작은 23의 배수를 출력해 보세요 문제 while문을 사용하여, 100 이상의 자연수 중 가장 작은 23의 배수를 출력해 보세요. 그래서 저는 이렇게 코드를 작성했었습니다. i = 100 while i>=100: temp = i%23 if temp==0: print(i) break i += 1 별 문제 없어보이시나요? 그런데 이 코드는 단 4줄로 요약이 가능합니다. i = 100 while i % 23 != 0: i += 1 print(i) 이렇 듯 코드는 어떻게든 실행하게 만드는 것도 중요하지만, 효율적으로 최대한 간결하고 보기쉽게 코딩을 하는 것도 중요합니다. 저는 이 간단한 코드로 사실 조금 충격을 받았어요. 모든 걸 너무 복잡하게 생각하고 있는건 아닌지 말입니다. 2021. 5. 8.
논문 번역 AUTOMATIC PARKING OF SELF-DRIVING CAR BASED ON LIDAR 번역이 조금 매끄럽지 못해도 양해부탁드립니다~^^ 초록 본 논문은 초음파 센서와 카메라의 부족을 극복하기 위해 HDL-32E LiDAR을 이용한 자율주행차 기반 자율주차 방식을 제안했다. 먼저 3-D 포인트 클라우드 데이터가 사전 처리되었다. 그리고 나서 우리는 차량의 동적 이론에 따라 주차 공간의 최소 크기를 계산했다. 둘째, 빠르게 탐색되는 랜덤 트리 알고리즘(RRT) 알고리즘은 자율 주행 특성에 기초하여 두 가지 측면에서 개선되었다. 그리고 우리는 차량의 역동성과 충돌 제약에 기초하여 주차 경로를 계산했습니다. 또한 속도의 안정성을 실현하기 위해 퍼지 논리 컨트롤러를 사용하여 브레이크와 가속기를 제어했다. 마침내 실험은 자율주행차로 진행되었고, 결과는 제안된 자동 주차 시스템이 실현 가능하고 효과적.. 2021. 5. 6.
자연수 13이 홀수인지 짝수인지 판별할 수 있는 방법에 대해서 말해 보자. 자연수 13이 홀수인지 짝수인지 판별하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 우선 자연수라는 변수에 13을 넣어주겠습니다. 그리고 그 자연수라는 변수가 짝수인지 홀수인지 판별하는 if문을 넣어주겠습니다. 제가 만든 코드는 다음과 같습니다. 자연수 = 13 if(자연수%2 == 0): print('짝수') else: print('홀수') 간단하죠?? 여기서 % 연산자는 변수를 나눈 나머지 값을 나타낸 것입니다. 위에서는 자연수%2니까, 자연수를 2로 나눈 나머지 값을 나타낸 것입니다. 그래서 그 값이 0이 나오면, 짝수이고 1이 나오면 홀수로 되는 코드를 만들어보았습니다. 2020. 7. 8.
국어, 영어, 수학의 점수는 다음과 같다. 홍길동 씨의 평균점수를 구해보자. 오늘은 점프 투 파이썬에 나오는 연습문제를 풀어보도록 하겠습니다. 과목은 국어, 영어, 수학이 있구요. 각각 점수는 80점, 75점, 55점이네요. 어떻게 풀어야 할까요? 우선 각각 과목과 점수 변수를 만들어 주고, 리스트 자료형으로 넣어주겠습니다. 각각 잘 들어갔는지 확인해 볼게요. 과목과 점수 변수에 각각 내용이 잘 들어가있는걸 확인했습니다. 그럼 이제 평균을 구해볼게요. 평균 변수를 만들어주고, 검증까지 해보겠습니다. 평균과 그 평균이 맞는지 검증까지 잘 되었네요. 2020. 7. 7.
RNN의 Gradient 문제 해결하기 위한 기법? LSTM(Long Short Term Memory)와 GRU(Gated Recurrent Unit)이란? 지난 시간에 RNN을 배워보았습니다. RNN의 경우 Gradient Vanishing 문제가 발생했죠. 이유는 출력할 때 hyperbolic Tangent(하이퍼볼릭 탄젠트, tanh)으로 Back Propagation을 할 때 문제가 생기죠. Back Propagation을 할 때 Tanh를 미분한 값을 곱하게 됩니다. 이 때 보시면 Tanh의 미분한 값은 1보다 작은 값이죠. 그래서 값이 점점 작아지게 됩니다. Gradient Vanishing 문제가 생기죠. 그래서 나온 기법이 LSTM(Long Short Term Memory)입니다. 상기 그래프는 LSTM 구조를 나타내고 있는데요. 보시면 input, forget, output 등의 sigmoid 함수가 들어가 있습니다. 파란색 그래프가 sigm.. 2020. 7. 4.
RNN이 쓰이는 어플리케이션(분야)은 어떤게 있을까? 우선 RNN의 입력과 출력에 따른 모델을 한번 살펴보자. 입력이 여러개이고 출력이 한개인 경우(Many to One), 텍스트 분류에 쓰인다고 한다. 즉, 이 텍스트가 뉴스 카테고리인지 연예 카테고리인지 자기계발인지 하는 텍스트가 속한 카테고리를 정해주는 것이라고 생각하시면 될 것 같다. 최종 출력만 필요하고 나머지 이전의 출력값은 다 버린다. 일대다(One to Many)의 모델의 경우에는 NLG와 Machine Translation이 있다. NLG는 Natural Language Generation 즉, 자연어 생성을 뜻한다. 예를 들어 '나는 멍멍이와 뛰고 싶다'라는 문장이 있을 때 '나는'이라는 단어를 입력하면 뒤에 '멍멍이와'라는 단어가 생성되고, 그 '멍멍이와'라는 출력이 다시 입력으로 들어가.. 2020. 7. 3.
Vanilla RNN(Recurrent Neural Network)이란? 보통의 딥러닝은 다음과 같은 입출력을 보인다. 즉, 입력 x가 들어가면 출력 y가 나오는 식이다. 그런데, RNN 또는 Vanilla RNN의 경우는 다음과 같다.(RNN과 Vanilla RNN은 같은 말이라고 생각하면 된다.) 입력 x가 들어가면 출력 h가 나오는데, 그 출력이 다시한번 입력과 결합되는 방식이다. 이런 RNN 모델에는 어떤 입력 x가 적합할까? 김기현 강사님에 따르면, Sequential Data에 적합하다고 한다. Sequential Data란 말 그대로 순차적인 데이터를 뜻하는데, 예를 들어보면 내가 지금 쓰고 있는 텍스트나 샘플링 주기가 일정한 영상 또는 음성 등이 있다. 이러한 Sequantial Data의 경우에는 데이터의 순서정보가 중요하다고 한다. 텍스트의 경우에는 단어의 .. 2020. 7. 2.
Maximum Likelihood Estimation(MLE)과 Cross Entropy(CE)와의 관계. 결국 같은것이었다. MLE에 대한 내용은 아신다고 가정하고 진행해보겠습니다. 확률분포 내에서 데이터(D)에 대한 N개의 샘플을 먼저 추출하구요. 입력 x를 넣었을 때 출력 y값을 다 더한값이 최대가 되게하는 세타 햇 즉, 랜덤변수를 찾는 것이 MLE의 목표였습니다. 이걸 Negative Log Likelihood(NLL)로 변환하면 식이 다음과 같이 바뀌죠. 그리고 딥 뉴럴 네트워크로 가서 한번 살펴보겠습니다. 가장 왼쪽이 입력 x죠. 그리고 softmax를 거친 y햇이 나옵니다. 이걸 식으로 나타내면 다음과 같습니다. 그리고 Cross Entropy를 볼까요? 앞에 1/N을 제외한 나머지는 똑같습니다. 1/N은 미분하면 사라지게 되구요. 결국 최대의 확률 분포를 찾는 것. 즉, 최소의 Negative Log Likelih.. 2020. 7. 1.
Maximum Likelihood Estimation(MLE)를 프로그래밍에 적용하는 방법. Negative Log Likelihood(NLL) 확률 표현에서 다음은 모두 같은 식이다. 여기서 세타는 랜덤 변수(Random Variable)이다. MLE의 목표는 우리가 확률 분포로 부터 샘플링하여 데이터를 넣었을 때, 확률 분포를 반환하는 가상의 함수를 모사하는 것이다. 그래서 우리는 가상의 확률분포를 모사하는 확률분포 파라미터 세타값을 찾는 것이 목표이다. 이걸 딥 뉴럴 네트워크에 대입하면 다음과 같이 가중치 W와 편향 b를 찾는 것이 된다. 여기서 문제는 이걸 찾기 위해 적용되는 기법은 Gradient Ascent라는 것이다. 그러나, 프로그래밍에서는 보통 Gradient Descent를 지원한다. 그렇기에 우리는 MLE에 마이너스(-)를 붙여서 Negative Log Likelihood(NLL)로 표현한다. 그리고 마이너스가 붙음으로써 Ma.. 2020. 6. 30.
Maximum'Likelihood'Estimation 란? Maximum Likelihood Estimation란 어떤 확률분포(매개변수)의 가능성을 최대화 시켜주는 것입니다. 수식으로만 설명드리면 아마 이해가 안가실 겁니다. 그래서, 예를 한번 들어보겠습니다. 대한민국 신장 분포를 알고 싶다고 가정을 해봅니다. 아마 분포를 정확하게 아는 것은 신 뿐이겠죠? 대부분의 분포는 가우시안 분포를 따를겁니다. 평균이 얼마고 표준편차가 얼마다. 다들 중,고등학교 때 다 배우셨죠(?) 그래프는 다음과 같이 생겼습니다. 10명을 샘플로 추출해봤다고 가정 해볼게요. 여기서 가로축은 신장이구요 세로축은 사람 수입니다. 밑에 2개의 그래프는 중간점이 아닌 한쪽으로 치우친 분포를 보입니다. 그리고 세번째 그래프에서는 중심점에 가깝에 분포를 많이했죠? 그러니깐, 즉 이전 2개의 그래.. 2020. 6. 29.
1. 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)이란 무엇인가? 자연어(Natural Language)란 인간이 일상에서 사용하는 언어를 말합니다. 자연어 처리(Natural Language Processing)란 기계가 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 프로세싱을 자연어 처리라고 합니다. Natural Language Processing(NLP) is what hanppens when computers read language. NLP processes turn - text into structured data. 그럼 NLP는 결국 NLU와 NLG로 나누어볼 수 있습니다. - NLP(자연어처리) = NLU(자연어이해) + NLG(자연어생성) Natural Language Understanding(NLU), and is a specific type of NLP.. 2020. 6. 25.
합성곱 신경망?, 인공 신경망? 심층 신경망? 뭐가 다른건가요? 안녕하세요 오늘은 2가지 질문이 왔는데요. 내용은 다음과 같습니다. 인공지능 용어에 대해서 궁금해서 질문 합니다. 합성곱 신경망, 인공 신경망, 심층 신경망의 개념에 대해서 조사 하고 있었는데요, 어떤 원리로 어떻게 쓰이는지에 대해서는 자세히 나와 있지 않아서 질문 드립니다. 1. 합성곱 신경망이랑 인공 신경망이랑 같은 건가요? 콘블루젼 신경망이라고도 한다는 것 같던데...또, 합성곱이 수학적 연산의 한 방법이라는데 그거랑 인공지능이랑 어떤 관련이 있는건지 궁금합니다. 음 우선 합성곱 신경망, 인공 신경망, 심층 신경망 3개에 대해 집합으로 구분해볼게요. 인공신경망 즉 우리가 흔히 부르는 인공지능이 인공신경망 입니다. 심층신경망은 딥러닝이라고 하구요. 합성곱 신경망은 그 딥러닝 기법 중의 하나입니다. 합.. 2020. 5. 26.
tensorflow GradientTape 질문 있습니다. 오늘은 GradientTape 함수에 관련된 질문이 들어왔습니다. 이 함수는 경사하강법이라는 기법을 위한 미분하는 함수입니다. 다음 코드에 내용을 적어놓았으니 읽어보시기 바랍니다. 화이팅입니다~^^ import tensorflow as tf W = tf.Variable(2.9) b = tf.Variable(0.5) learning_rage = 0.01 x_data = [1,2,3,4,5] y_data = [1,2,3,4,5] for i in range(5): with tf.GradientTape() as tape: hypothesis = W * x_data + b cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - y_data)) # hypothesis(가중치)와 정답(y_d.. 2020. 5. 7.
다음 코드는 변수 a와 b의 숫자를 비교하여 숫자와 자릿수가 같으면 'strike', 숫자는 서로 포함하나 자릿수가 다르면 'ball'로 카운트하는 프로그램이다. 안녕하세요. 오늘의 파이썬 질문입니다. 다음 코드는 변수 a와 b의 숫자를 비교하여 숫자와 자릿수가 같으면 'strike', 숫자는 서로 포함하나 자릿수가 다르면 'ball'로 카운트하는 프로그램이다. 다음 프로그램의 실행 결과를 쓰시오. 또한, 결과값이 맞지 않는 이유를 쓰고, 올바른 결과값이 나오도록 코드를 수정하시오. a = "369" b = "693" strike = 0 ball = 0 for number in a: if b.count(number) > 1: if b.find(number) != a.find(number): strike += 1 else: ball += 1 print("Strike:", strike, "Ball:", ball) 그래서 한번 실행해봤습니다. 결과는 다음과 같습니다. .. 2020. 5. 7.
tf.keras.models.sequential() 이런식으로 점이 하나 이상 사용되는 부분들이 있는데 이런 경우는 어떻게 해석해야되나요? 오늘의 질문입니다. 오늘은 케라스 시퀀셜 API에 대해 질문을 해주셨네요. 질문 내용은 다음과 같습니다. 파이썬 공부하는 학생입니다. 파이썬에서 라이브러리를 호출하는 방법은 배웠습니다. 예를 들어 Tensorflow를 호출하려면 import tensorflow as tf 하면 되는데요. 이것까지는 이해가 됩니다. 그리고 모듈에 있는 함수를 불러서 쓸때는 모듈명.함수명() 으로 쓴다고 배웠습니다. 근데 tf.keras.models.sequential() 이런식으로 점이 하나 이상 사용되는 부분들이 있는데 이런 경우는 어떻게 해석해야되나요? tf(tensorflow)는 모듈명이고, keras는 함수명인 것같은데... 혹시 keras 함수안에 models함수가 있고 models함수 안에 sequential함수.. 2020. 5. 6.
입력데이터가 10 , 20 , 30 일때 출력이 텍스트로 '감자'로 나오도록 학습시키고 싶습니다. 입력데이터가 10 , 20 , 30 일때 출력이 텍스트로 '감자'로 나오도록 학습시키고 싶습니다. 머신러닝을 공부하고 있는데 일반적인 선형, 회귀모델로는 불가능한거 같아서요. 입력이 50, 30,10 이면 '김치'가 나오고. 무슨 모델을 써야할까요? 그리고 입력은 51, 31, 9 이렇게 약간의 오차가 있어도 출력이 정상적으로 나오게하고싶습니다. 요구조건 1. 입력데이터가 10, 20, 30일 때 출력이 텍스트로 감자가 나오도록 학습 2. 입력데이터가 50, 30, 10일 때 출력이 텍스트로 김치가 나오도록 학습 입력 데이터를 먼저 살펴보면, 2가지가 있습니다. 1. 10, 20, 30으로 순서대로 입력. 2. 50, 30, 10으로 순서대로 입력. 이렇게 순서대로 입력하는 것을 시계열 데이터라고 합니다.. 2020. 5. 6.
5개 이하의 점수를 입력받아 파이 그래프 만들기에 대해 알아보도록 하겠습니다. 안녕하세요. 노마드랩스입니다. 오늘은 다음과 같은 질문이 들어왔습니다. * 요구조건 1. 5개 이하의 점수를 입력받아 파이 그래프 만들기 2. 입력된 점수 중 0점과 50점 사이의 점수만 사용 가능 3. 범위를 벗어난 점수는 무시 4. 각 점수를 위한 파이 내에 점수와 함께 출력 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt score1 = int(input('0~50점 사이의 점수를 입력하시오: ')) while(score1 > 50): score1 = int(input('0~50점 사이의 점수를 다시 입력하시오: ')) score2 = int(input('0~50점 사이의 점수를 입력하시오: ')) while(score2 > 50): score2 = int.. 2020. 5. 6.
파이썬 코딩했는데 계속 에러가 걸리네요 안녕하세요. 오늘은 코딩하시다가 디버깅을 요청하신 부분 수정을 해달라는 요청을 받았습니다. 코드 내용은 다음과 같습니다. def precedence(op): if op=='(' or op==')':return 0 if op=='+' or op=='-':return 1 if op=='*' or op=='/':return 2 else: return -1 def Infix2Postfix(expr): s=Stack() output=[] for term in expr : if term in '(' : s,push('(') elif term in ')': while not s.isEmpty() : op=s,pop() if op=='(':break; else: output.append(op) elif term in .. 2020. 5. 4.
c언어 if문에 문자열 사용해서 출력이 안되는데 도와주세요. 안녕하세요. 오늘은 if문에 문자열 사용해서 출력이 안되는데, 도와달라는 질문을 받았습니다. 바로 내용으로 들어가볼게요. 코딩하신 내용은 다음과 같았습니다. 그럼 제가 수정을 한번 해보겠습니다. #include int main() { char cal[2]; int a, b; scanf("%s", cal); if (*cal == '-') { printf("%s", cal); } return 0; } 차이점을 발견하셨나요? cal이 보시면 배열로 선언 되었습니다. 그러면 입력을 cal로 해도 저장은 주소값의 메모리에 저장이 되는거죠. 그럼 cal의 주소값의 데이터와 비교를 해야합니다. 그래서 포인터 연산자를 사용했습니다. 실행을 해보면 '-' 값을 넣었을 때 '-'가 출력이 되는걸 확인하실 수 있습니다. 오.. 2020. 5. 2.
IQ가 148이상이면, 멘사(Mensa)에 가입할 수 있다. IQ를 입력하여 멘사 가입여부를 판단하는 프로그램을 작성해보자. 오늘은 IQ에 관련된 프로그램 질문이 들어왔네요~^^ IQ를 입력하여 멘사가입여부를 판단하는 프로그램을 작성해보겠습니다. 문제 > IQ가 148이상이면, 멘사(Mensa)에 가입할 수 있다. IQ를 입력하여 멘사 가입여부를 판단하는 프로그램을 작성해보자. 요구사항 if iq >= 148 -> 멘사에 가입할 수 있습니다. 코딩을 해봤습니다. iq를 입력받는 input함수와 조건문 if와 else문만 있으면 해결이 되네요. IQ = int(input('IQ를 입력하세요:')) if(IQ>=148): print('멘사에 가입할 수 있습니다.') else: print('멘사에 가입할 수 없습니다.') 오늘은 iq관련 프로그램을 작성해보았습니다. 코딩 화이팅 하십시오. 감사합니다. 2020. 5. 2.
10을 넘었을때 총합계를 구하기 어렵습니다. 이거 코딩 어떻게하죠?도와주실 수 있나요? 오늘의 질문이다. 문제를 풀고있는데 10을 넘었을때 총합계를 어떻게구해야되는지 전혀 감도 안오고, 실행시킬때마다 결과출력이아니라 사용자 입력숫자 후 명령을 기다리고있어요... 이거 코딩 어떻게하죠? 처음에 문제가 이해가 안되서 머리가 터지는줄 알았다. 뭔말이야 저게.. ㅋㅋㅋ 그래도 도와드리기 위해.. 생각을 계속해봤다. 그리고 답이 틀린것도 찾았다. 10을 넘었을 때 까지의 총합계가 18이 아니고 30이다. 이유는 3+6+9+12는 = 18? 아니다. 30이지. 최대한 글쓴분의 코딩을 반영해서 작성했다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 user = int(input("사용자 입력 : ")) # 사용자가 입력할 정수 count = 0 b = 0 input_count .. 2020. 4. 28.
10개의 정수를 입력받아 합을 구하는 프로그램을 while문을 사용하여 작성하시오. 단, 짝수 번째에 입력되는 숫자는 양수는 음수로, 음수는 양수로 바꾸어 합을 구하시오. 오늘 질문이 들어온 내용은 다음과 같다. [문제내용] 라는 내용인에 저기서 짝숫줄이나 홀수줄을 뽑아와서 -로 바꾸는법을 잘 모르겠습니다. 가르쳐주실 수 있나요? 우선 코딩을 해보겠다. 그리고 결과를 보겠다. 문제가 있다고 나온다. 코딩을 다시 해보았다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 count = 0 total = 0 while count 2020. 4. 28.
C언어 for문 변환 질문 오늘은 다음과 같은 질문이 들어왔다. 사진안에 있는 빨간 부분을 for문으로 변환시켜 달라는 내용이다. 펌웨어 중 AVR 계열 쓰시는것 같다. 아마 atmega128일 듯. 바로 들어가보겠다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 #include #include #define GREEN 0x20 #define BLUE 0x40 #define RED 0x80 int main() { char k =0; DDRB = 0xE0; for(k=0; k 2020. 4. 28.
주민등록번호 1950년 전과 후의 출력을 다르게 하는 코딩방법(파이썬) 오늘은 주민등록번호에 대한 질문이 들어왔다. 오늘의 질문은 다음과 같다. 주민등록번호를 입력하면 1950년 이후는 실행결과가 주민등록번호 입력: 921123하면 1992년 11월 23일 이 나와야하고 주민등록번호를 입력하면 1949년 이전은 실행결과가 주민등록번호 입력: 021123 2002년 11월 23일 로 나와야 합니다. 1950년 전후로 출력결과가 다른데 어떻게 써야 하나요? 라는 질문이다. 질문하신 분은 다음과 같이 코딩을 했다. def social_number(a): if (a>=50): return "19"+a[0:2]+"년 "+a[2:4]+"월 "+a[4:6]+"일" elif (a 2020. 4. 26.
윈도우 10에서 Keras를 실행할 때 뜨는 오류해결(InternalError: Blas GEMM launch failed) InternalError: Blas GEMM launch failed CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY InternalError: GPU sync failed 상기 에러들이 발생하면 이 내용이 도움될 것이다. GPU의 메모리와 싱크가 문제가 된 것이라고 한다. 혼자쓰는 컴퓨터에서도 문제, 같이 쓰는 서버에서도 문제. 분명 GPU 메모리 점유율은 가득 안찼는데!? 왜이러지 도대체. 오늘 정말 많은 시행착오를 겪은 내용이다. 도대체 왜 케라스를 돌리면 저 오류가 나면서 코드가 안돌아 가는 것일까. 구글링을 해도 사람들이 다른얘기만 하고 해결책을 알려주지 않는다.. 답답해 죽는줄... 윈도우 10에서 수행했고, 수행환경은 Microsoft Visual Studio Code, 파이썬 3.7.3 버전이.. 2020. 4. 16.
꿈의 배터리라고 불리는 전고체 배터리에 대해 아시나요? 주의: 본 내용에는 전문적인 내용을 포함하고 있음. 최대한 쉽게쓰려고 노력하였음. 전기차가 1회 충전으로 800km를 간다고? 코로나 바이러스로 세계경제가 붕괴되는 이 힘든시기에, 삼성전자에 좋은 소식이 있다. 전기차(EV)를 1회 충전으로 800km를 간다는 '전고체 배터리' 기술개발에 성공했다는 소식이다. 삼성전자 종합기술원은 삼성전자 일본연구소와 협업하여 '전고체 배터리' 혁신기술 개발에 성공했다. 이 '전고체 배터리'와 기존 '리튬 배터리'의 차이를 알아보자. '리튬이온 배터리'는 양극(+)과 음극(-) 사이를 리튬이온(Li)가 왔다갔다 하면서, 충전과 방전을 한다. 문제는 이 때 움직이는 전해질이 가연성을 가진 액체라는 점이다. 그래서 폭발위험이 있다. 실제로, 갤럭시 노트7에서 폭발문제가 있었.. 2020. 3. 22.

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