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리모트 저장소 리모트 저장소를 관리할 줄 알아야 다른 사람과 함께 일할 수 있다. 리모트 저장소는 인터넷이나 네트워크 어딘가에 있는 저장소를 말한다. 저장소는 여러 개가 있을 수 있는데 어떤 저장소는 읽고 쓰기 모두 할 수 있고 어떤 저장소는 읽기만 가능할 수 있다. 협업한다는 것은 리모트 저장소를 관리하면서 데이터를 거기에 Push/Pull 하는 것이다. 리모트 저장소를 관리한다는 것은 저장소를 추가, 삭제하는 것뿐만 아니라 브랜치를 관리하고 추적할지 말지등을 관리하는 것을 말한다. 리모트 저장소 확인하기 git remote 명령으로 현재 프로젝트에 등록된 리모트 저장소를 확인할 수 있다. 이 명령은 리모트 저장소의 단축 이름을 보여준다. 저장소를 Clone하면 origin이라는 리모트 저장소가 자동으..

Git의 기초 저장소를 만들고 설정하는 방법 파일을 추적하거나(Track) 추적을 그만두는 방법 변경 내용을 Stage 하고 커밋하는 방법 파일이나 파일 패턴을 무시하도록 Git을 설정하는 방법 실수를 쉽고 빠르게 만회하는 방법 프로젝트 히스토리를 조회하고 커밋을 비교하는 방법 리모트 저장소에 Push하고 Pull 하는 방법을 살펴보자 Git 저장소 만들기 Git 저장소를 만드는 방법은 두 가지다. 기존 프로젝트나 디렉토리를 Git 저장소로 만드는 방법 다른 서버에 있는 저장소를 Clone 하는 방법 기존 디렉토리를 Git 저장소로 만들기 기존 프로젝트를 Git으로 관리하고 싶을 때, 프로젝트의 디렉토리로 이동한다. 운영체제에 따라서 명령코드가 다르다. Linux: $ cd /home/user/your_..

버전 관리란? 버전 관리는 파일 변화를 시간에 따라 기록했다가 나중에 특정 시점의 버전을 다시 꺼내올 수 있는 시스템이다. VCS(Version Control System)을 사용하면 각 파일을 이전 상태로 되돌리거나 프로젝트를 통째로 이전 상태로 되돌릴 수 있고,시간에 따라 수정내용을 비교해 볼 수 있고,누가 문제를 일을켰는지도 추적할 수 있고,누가 언제 만들어낸 이슈인지도 알 수 있다.VCS를 사용하면 파일을 잃어버리거나 잘못 고쳤을 때도 쉽게 복구할 수 있다. 로컬 버전 관리 가장 많이 쓰는 VCS 도구 중에 RCS(Revision Control Systerm) 기본적으로 Patch Set(파일에서 변경되는 부분)을 관리한다. 이 Patch Set은 특별한 형식의 파일로 저장한다. 그리고 일련의 P..

수학팀:김정민 박형준 최웅준 구예인 확률의 naïve 한 정의 각각이 일어날 가능성이 모두 같다고 한다면 특정 사건에 대한 확률을 구할 때 단순히 몇 번 발생하는지 세서 전체로 나누면 되는것 ==>naive definition 만족 시켜야할 조건 - 모든 사건이 발생할 확률은 같다 - 유한한 표본공간 셈 원리(Counting Principle) 곱의 법칙: 발생 가능한 경우의 수가 n1,n2,...,nr 가지인 1,2,...r 번의 시행에서 발생 가능한 모든 경우의 수는 n1 x n2 x...x nr 이다. 이항계수(Binomial Coefficient): Non-naïve definition of probability Birthday Problem k가 몇 명 이상이어야 같은 생일을 가진 사람들이 있을..

확률론은 기본적으로 수학, 사회학, 경제학, 공학 모두에서 사용하는 수학의 한 분야입니다. 때문에 자연계는 물론 인문사회계의 학생에게도 가장 중요한 수학과목의 하나로 여겨집니다. 우리 사회의 여러 문제를 수학적으로 모델링해서 해결 할 수 있습니다. 특히 많은 기계학습 알고리즘, 딥러닝을 이해하고 사용하기 위해서 '확률'에 대한 이해는 필수적입니다. 기계가 결정하는 모든 것은 확률에 기반하고 최적화 알고리즘와 소프트맥스 등 비롯한 많은 부분에서 확률론이 사용됩니다. 하버드 대학에서 제공하는 본 강좌는 조건부 확률, 공분산과 상관계수, 마르코프 체인 등 확률 기초를 배울 수 있습니다. 선형대수는 기본적으로 과학과 공학 모두에서 사용하는 수학의 한 분야입니다. 선형대수학 없이 머신러닝을 시작할 수 있지만, 튼..

중심 극한 정리(中心 極限 定理, 영어: central limit theorem, 약자 CLT)는 동일한 확률분포를 가진 독립 확률 변수 n개의 평균의 분포는 n이 적당히 크다면 정규분포에 가까워진다는 정리이다. 이것은 마치 동전 던지기와 비슷하다고 할 수 있는데 콩이 떨어질 때 동전 던지기 처럼 이전의 사건의 영향을 받지 않는 독립 사건이고 무한히 시행했을 때 어떤 정확한 비율로 수렴한다는 것 이었다. 모든 사건의 관찰이 전체 무한대로 계속된다면, 세계의 모든 것이 정확한 비율과 지속적인 변화 법칙에 의해 지배된다는 것을 알 수 있었다. 이에 네크로소프는 대수의 법칙에서 사건의 독립성은 필수적이라고 주장했습니다. 일상 생활에 일어나는 일들은 이전 사건의 영향을 받는 종속사건일 경우가 많습니다. 이에 마..

원래 목표 https://kau-deeperent.tistory.com/46?category=845009 딥러닝을 이용한 출석관리 계획 스터디 진행 2020년 3월 4일 DMC 탐탐 출석관리팀:김정민,박승재,최웅준,최영환,한준희 프로젝트 구체적인 주제 휴대폰 카메라를 통해서 인식한 사진을 기존에 저장되어 있던 DB와 비교하여 출석을 kau-deeperent.tistory.com 프로젝트의 세부 일정과 각 주의 목표 첫 주차 목표: 특징 추출을 통해서 얼굴의 각 부분을 인식 2주 차 목표: 학습한 모델을 가지고 해당 인물을 인식 3주 차 목표: DB 구성 4주 차 목표: 웹 서버 구성 5주 차 목표: 웹을 통한 카메라 제어 6주 차 목표: 테스트 및 보수 https://kau-deeperent.tistor..

0.Background 토폴로지(: topology,망구성방식)는 컴퓨터 네트워크의 요소들(링크, 노드 등)을 물리적으로 연결해 놓은 것, 또는 그 연결 방식을 말한다. 로컬 영역 네트워크(LAN)은 물리적 토폴로지와 논리적 토폴로지 둘 다 보여 줄 수 있는 네트워크의 한 예이다. 랜 상의 어떠한 노드도 네트워크 상에서 하나 이상의 다른 노드에 하나 이상의 링크를 갖고 있으며 그래프 상의 이러한 링크와 노드들은 네트워크의 물리적 토폴로지를 잘 설명해 주고 있다. 이와 비슷하게 네트워크 상에서 노드끼리의 데이터 흐름은 네트워크의 논리적 토폴로지를 결정한다. 물리적 토폴로지와 논리적 토폴로지는 특정 네트워크에서 아주 동일할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다. 어떠한 특정한 토폴로지는 노드 사이의 물리적, 논..

Abstract 최근 연구는 두 개의 도메인에 대한 이미지-이미지 변환에서 현저한 성공을 보였습니다. 기존 모델은 scalability and robustness (확장성 및 견고성)이 제한적이며, 서로 다른 모델이 모든 이미지 도메인 쌍에 대해 독립적으로 구축되어야하기 때문이다. StarGAN은 단일 모델 만 사용하여 여러 도메인에 대해 이미지 간 변환을 수행 할 수있는 새롭고 확장 가능하다. 단일 모델 아키텍처는 단일 네트워크 내에서 서로 다른 도메인으로 여러 데이터 세트를 동시에 학습 할 수 있습니다. This leads to StarGAN’s superior qualityoftranslatedimagescomparedtoexistingmodelsas well as the novel capabili..

영상태응답은 시스템이 영상태일 때, 즉 모든 초기조건이 0인 상태일 때 입력 f(t)에 대한 시스템 응답 y(t)를 말한다. 방정식 Q(D)y(y)=P(D)f(t)의 해는 영상태 응답으로만 나타내어진다. 선형시스템이므로 중첩의 원리를 적용해보자 임의의 입력 f(t)=f1(t)+f2(t)+...+fm(t)=∑(i=1~m) fi(t) 응답 y(t) y(t)=y1(t)+y2(t)+...+ym(t)=∑(i=1~m) yi(t) f(t)를 임펄스를 이용하여 나타낸다면 Δτ->0이면 각 펄스들은 그 펄스의 면적과 같은 강도를 갖는 임펄스로 근사화된다. 임펄스는 다음과 같이 나타낼 수 있다. 임의의 입력에 대한 시스템응답은 임펄스응답에 의해 결정되고 임펄스응답은 시스템의 특성모드에 의해 결정된다. h(t)= A0δ(t..