it 내용 정리

논문을 모을 Mac 전용 응용프로그램을 하나 정했다. Mendeley for Desktop이다. skwent77@gmail.com 이메일을 사용하기로 결정했다. 1) 2019년에 CUAI 방학 논문 스터디 때, 최성준님 강의 한 번 다시 들어보기 당시에 *상혁님과 함께 공부했던, ResNet 관련 neural net skip connection 개념을 복습하는 것이 좋을 것. 최준용님의 [딥러닝논문읽기모음] youtube 채널도 참고하자. 2) Seculayer에서 Neural Architecture Search와 Genetic Algorithm 관련해서 읽었던 논문 Genetic Algorithm 관련해서는 인공지능 수업에서 배운 최적화 기법들이 이해에 도움이 될 것이다. Neural Architect..

https://blog.outsider.ne.kr/1197 cluster mode json 으로 정리 log 모니터링 이 세가지만 주로 보면 괜찮을 것 같습니다 { "apps": [{ "name": "example", "script": "app.js", # 이부분을 잘 처리를 해두면 괜찮을거 같습니다 "watch": true, "env": { "NODE_ENV": "production", "API_PORT":3000 }, "exec_mode": "cluster", "instances": 0 }] } https://jybaek.tistory.com/716 요기에서, 아래와 같이 log 파일을 외부에 저장을 할수 있도록 설정을 해두는 것도 필요하다고 생각합니다 [아래 명령어 말고도] npx pm2 logs ..

일단, 디자인 패턴으로 MVVM이 가지는 의미를 말로 풀어보겠다. MVVM은 Model-View-ViewModel의 약자이다. Model은 UI에 표시될 데이터와 비즈니스 로직을 담당하고, View는 UI를 의미하며, ViewModel은 이벤트 처리나, Model과의 인터랙션을 담당한다. MVVM의 각 레이어간에 어떤 식으로 인터랙션이 이루어지는지, 간단하게 도식화된 그림으로 살펴보자. Data Binding은 View에 관한 로직과 비즈니스 로직을 구분하는 데에 중요한 역할을 한다. 이를 이용하여 View가 오로지 수동적인 포지션을 취할 수 있고, ViewModel이 View의 존재를 알지 못하게 하여 플랫폼 의존성에서 벗어날 수 있게 해준다. MVVM으로 실제 서비스 개발에 적용해보진 못했다. 서비스..

기존의 Figma가 아닌, Adobe Design으로 workflow로 디자인을 하기로 했다. 추가적인 UI/UX논의가 필요한 부분 1. 습관을 삭제할 때 텍스트 기획 2. 경험치를 어떻게 프로필에서 설명을 해야 할지 3. 습관 detail 탭을 좀 더 흥미롭게 바꾸기 기존의 습관 detail탭은 캘린더와 빵을 구운 요일 정보를 담고 있다. 정기 세션 중 피드백으로 나왔던, 습관 이력들에 대한 analytics를 시각화하여 달력 밑에 보여주자는 의견은 채택되었다. 색깔 6개로 주고, 시간대별로 어떤 습관을 많이 하는지 정보를 제공가능 사용자가 습관을 커밋한 시간을 일별 그리고 시간별로 점으로 찍어주는 것 시각화 관련해서 추가적으로 나온 의견들 히트맵으로 1년의 12 달 동안 습관을 커밋했던 이력들을 보여..

android9-> android10 1. 버튼이 사라졌다. 이제는 제스처 인터페이스 버튼이 사라지고 바가 그 자리에 있다. 제스처를 통해 메뉴나 동작을 강화하는 방향으로 가는 징검다리 2. 어두운 테마 안드로이드 운영체제는 설정을 비롯한 거의 모든 응용 프로그램까지 흰 배경을 기준으로 설계되었다. 자바 vs 코틀린 1.변수 / 상수 java 변수 final을 사용하지 않음 상수 final을 사용 kotlin 변수 var사용 상수 val 사용 2. view사용 java:findViewById() 함수로 button 객체에 할당 kotlin: xml에서 정의한 id값을 그대로 사용 3. NULL 안정성 java: Annotation을 사용하고, Kotlin에서는 Optional을 사용한다. kotlin:?..

카디 7기 프론티어에 합격을 했다. 면접 질문은 1. DTO의 정의 2. 운영진 사이에 갈등 발생시 어떻게 해결할 것인지-의대 인성 면접 수준의 질문이었다! 3. MVC 와 MVVM패턴 차이 4. 코틀린 언어의 특성에 대한 설명 지원서에 쓴 웹의 접근성에 대한 질문도 당황했던 질문이다. 앞으로의 목표 (1) 웹 프론트엔드 개발을 14일동안 열심히 진행해본다.(윤인성 ) (2) react.js 패스트캐퍼스 강의를 수강한다. (3) 프론티어가 강사 역할은 아니라고 생각하지만, 그래도 일반 회원 분들의 질문을 받아줄 수준이 된다면 최상이기에 나를 위해, 또 남을 위해 "배워서 남 주자" 정신을 가지고 공부해보자.

OCR 기능 관련한 딥러닝 모델 구현해보기 CRNN paper로 알려진 Baoguang Shi 의 ‘An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition’ https://arxiv.org/abs/1507.05717 공모전에 올릴 것 An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition Image-based sequence recognition has been a long-stand..

딥러닝 모델 중 기존 검증된 EfficientNet 후반부에 layer를 add하여 classification문제에서 bounding box regression문제로 바꾸는 방법을 고민하다가/... 상위 커널들을 보게 되었음. EfficientNet을 나와 같이 활용하더라도 train을 하는 방식이 다르다. 좋은 것은 배우자는 mind로 흡수해보자가 목표 efficient net은 그 자체로는 classication의 role만 하기에 nn의 output인 y_pred가 bb regression과 어떻게 연결되는지 보기 The history object is returned from calls to the fit() function used to train the model. Metrics are sto..

tpot sckit-learn AUTO ML 활용해서 케글에 적용해보자 1 feature 선택 2 모델 선택 3hyper param 설정 EfficientNetB3의 base로 -> ImageNet을 활용 autokeras.com 11.HPOlib(GNU https://ai.googleblog.com/2019/05/efficientnet-improving-accuracy-and.html EfficientNet: Improving Accuracy and Efficiency through AutoML and Model Scaling Posted by Mingxing Tan, Staff Software Engineer and Quoc V. Le, Principal Scientist, Google AI Conv..

가입자가 어떤 화면에 머무는지 kpi(key performance indicator)- 다운로드 수/접속자 수는 중요한 지표가 아님 서비스마다 active user로 보는 ** metrics for kpi 1)dau일간 활성 유저 / mau 월간 활성 유저 2) funnel analaysis- bounce rate 이탈율 을 페이지별로 분석 ex)카드 등록 페이지에서 bounce rate급증하면 그 페이지에서 문제가 있는 것임 3)retention rate-가입자 잔존율 churn rate(가입자 이탈율)=1-retention rate cohort(비슷한 특성을 가진 유저) 분석을 통해 결론 도출 4) 체류자 https://stackoverrun.com/ko/q/1405817 ------------ 규산..