개발로 하는 개발

/ 대략 1년반 정도 전에 설치한 거라 차이 있을 수 있음 opencv 2.4 설치 BEGIN —— numpy (m1 sillicon) 설치 : https://sayak.dev/install-opencv-m1/ ffmpeg (m1 sillicon) 설치 : brew reinstall ffmpeg@4 소스 코드 수정 사항들 https://stackoverflow.com/questions/46884682/error-in-building-opencv-with-ffmpeg (opencv-2.4.13.6/modules/highgui/src/cap_ffmpeg_api.hpp) #define AV_CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER (1 temp1 cat modules/ts/include/opencv2/ts..

Xcode - File _new _project - Command Line Tool - Language : C++ Project - Build Settings - All / Combined - Excluded Architecture : arm64 Targets - Build Settings - All / Combined - Excluded Architecture : x86_64 Add files to "project name" - find dylib files in build_opencv _lib - add all .dylib files Targets - search "Header Search Paths" - add /usr/local/include + recursive Edit Scheme - Run ..

KNN - space inefficient : have to remember all the data in the training set - classifying is expensive : must calculate all the distances to all of the training set -> Use SVM SVM Linear Classification - Score function, Loss function 사용 : minimize the loss function with respect to the parameters of the score function. CIFAR-10 we have a training set of N = 50,000 images, each with D = 32 x 32 x ..

- KNN ( K nearest neighbor) hyperparameter : k, L1 or L2 (distance calculating formula) Basically, you are trying to figure out which dot belongs to what region. And you are determining this by calculating the distance between the test point and train points. You get the value of k nearest points, and decide whichever the majority is. There are two ways to calculate this. L1 and L2. in the assig..

1. array끼리 operation import numpy as np # create two arrays arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) # add the two arrays together result = arr1 + arr2 print(result) 2. 2d array operation import numpy as np # create two 2D arrays arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # add the two arrays together result = arr1 + arr2 print(result) 3. pow 제곱 연산 pow(base ..

https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/ bash ~/miniconda.sh -b -p $HOME/miniconda source ~/miniconda/bin/activate conda install -c apple tensorflow-deps conda create -n tf anaconda conda activate tf pip install --upgrade pip conda install -c apple tensorflow-deps pip install tensorflow-macos pip install tensorflow-metal pip install numpy –-upgrade pip install scipy --upgrade python ..

update : conda update -n base -c defaults conda 일단 가상 환경을 만들어 준다. Virtual environment, 줄여서 venv. Python을 사용하기 위한 독립된 환경으로, 각 환경마다 다른 파이썬 버전과 dependency들을 갖게 된다. conda create -n geo_env 가상환경을 만들었으니까 activate. 이 이후부터는 터미널 제일 앞에 (geo_env)가 붙게 된다. Conda 채널은 패키지가 저장되는 곳이다. 패키지들은 다른 원격 채널에서 다운로드 된다. Strict channel_priority는 만약 그 채널에 패키지가 있으면, 그보다 낮은 우선순위의 채널에 있는 같은 이름은 무시한다는 뜻이다. conda activate geo_en..

앞으로 산호세대학에서 진행하는 Silicon Valley Technology & Entrepreneurship Program(SVSWTIP) 또는 SVSTIP에 2021년 여름에 참여해서 만들게 된 프로젝트의 개발과 기획, 그리고 발표 과정을 정리한 글을 올리려고 한다. 실리콘밸리의 IT전문가들이 진행하는 실무 기반 강의와 프로젝트 수행을 통한 역량 강화를 키워드로 둔 이 행사는 4주 동안 월~금 주 5일 9:00~13:00시까지 강의를 듣고, 14:00시~17:00까지 프로젝트를 진행하였다. 코로나로 인해 해외 활동 대신 국내에서 온라인으로 진행되었다. 강의 내용은 전부 현지의 전문가들이 진행하여 영어로 진행이 되었고, 나중에 발표 및 질의도 영어로 진행되었다.