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C++ 프로젝트가 거의 마무리 단계라 최종적으로 점검중에 log 관리를 아직 안했단 것을 깨달았다. 라이브러리 적용을 하고자 검색 결과 spdlog의 사용 빈도가 높아보였다. 사용 환경 OS: Linux ubuntu 20.04 LTS C++: gcc 9.4 CMakeLists.txt 사용 1. 멀티쓰레드(multi thread), 공유변수를 사용하여 돌아가는 c++ 프로젝트에서 로그 사용 프로젝트 환경 C++을 사용하며 main.cpp에서 다중 멀티쓰레드를 시작하고 프로그램 종료를 하기 전까지 구동 됨 멀티쓰레드는 서로 공유하는 변수가 있으며 여러 쓰레드가 한번에 변수에 접근함. 필요사항 logger 를 여러 쓰레드에서도 접근 로그 파일로 작성하고 관리 함수가 있을 것 사용하기 편할 것 2. spdlog..

회사에서 사용하는 로직을 수정할 일이 생겨서 nvidia의 https://developer.nvidia.com/ko-kr/blog/torch-tensorrt%EB%A5%BC-%ED%86%B5%ED%95%B4-pytorch%EC%97%90%EC%84%9C-%EC%B6%94%EB%A1%A0-%EC%86%8D%EB%8F%84-%EC%B5%9C%EB%8C%80-6%EB%B0%B0-%ED%96%A5%EC%83%81%ED%95%98%EA%B8%B0/ Torch-TensorRT를 통해 PyTorch에서 추론 속도 최대 6배 향상하기 코드 한 줄로 추론 속도를 높여주는 NVIDIA TensorRT와 PyTorch의 새로운 통합인 Torch-TensorRT가 매우 기대됩니다. PyTorch는 오늘날 전 세계 수백만 명이..

익숙한 RDBMS 중에 무료인 것.. mariadb니까 사용하기로 결정 공식사이트 들어가기 https://mariadb.org/download/?t=mariadb&p=mariadb&r=11.2.0&os=windows&cpu=x86_64&pkg=msi&m=blendbyte Download MariaDB Server - MariaDB.org REST API Release Schedule Reporting Bugs … Continue reading "Download MariaDB Server" mariadb.org 자신 운영체제에 맞는것. 나는 윈도우 64bit. zip말고 msi로 받아서 설치한다. 다운로드 파일 실행 후 경로 설정(그냥 기본이 속편하다) root 비번 설정, UTF8 기본으로 하는거 체크...

이전에 만들었던 프로젝트 사용하려니 java에 jsp를 사용해서.. thymeleaf까지해서 새로 만드려고 함. 참고사이트 : spring 공식사이트(https://spring.io/guides/tutorials/spring-boot-kotlin/) Getting Started | Building web applications with Spring Boot and Kotlin Instead of using util classes with abstract methods like in Java, it is usual in Kotlin to provide such functionalities via Kotlin extensions. Here we are going to add a format() functio..

유툽에서 Ready-To-Use Tech 채널의 자연어처리 강의 듣고 정리 GLUE Score를 보면 최신 동향을 알 수 있음 자연어처리: 사람들이 말하는 언어. BERT가 나오면 10% 이상의 성능향상(글루스코어 기준) 그로부터 2021년 기준, 10% 성능향상. 이젠 코드를 안짬 어차피 새 논문나오니까 인공지능은 새로운 자동화 기술이다. 자동화가 안될것같은 부분을 해줌.. 러닝:패턴을 찾는 것 - 학습개념 딥러닝:머신러닝에서도 엄청어려운문제를 풀 수 있는 하나의 방법 머신러닝. 유툽 인기동영상 선정 - 조회수, 추천수 등을 보고,, 명확하게 사람이 조정해줄수있는걸로 나올 때. 그치만 이 변수가 너무 많아서 사람이 제어를 못하면 딥러닝을 쓰는 것-복잡한 데이터일수록 쓸 확률이 높음. 자연어처리 문서요약..

* 패스트캠퍼스 수강, 요약 데이터->학습:[*모델->예측->비교->최적화] ->결과 데이터 학습시키기 위한 데이터. 전처리 들어감. 데이터가 제일 중요하다고 생각한다. 모델 설계하는 부분. 어떤 데이터가 들어왔을 때 잘 분류하는 특징을 찾아내서 클래스로 나눠줌 Prediction / Logit 각 클래스별로 예측한 값 이 중 가장 높은 값이 모델이 예상하는 클래스, 또는 정답이다. 저건 몇 퍼센트의 확률로 자동차야, 인간이야 .. Loss / Cost 예측한 값과 정답을 비교해서 얼마나 틀렸는지 확인. 얼마나 틀렸는지(Loss), 이 값을 최대한 줄이는 것이 학습의 과정임. Optimization Loss값을 최소화하기 위해 기울기를 받아 최적화된 Variable값들로 변환 이 반환값이 적용된 모델은 ..

java를 처음 배울 때 thread는 병렬실행을 위해 사용한다고 배웠다. 하지만 python을 많이 접하면서 웹프레임워크로 사용을 많이 해왔기 때문에 thread에서 java와 다른 점이 있을거라고는 생각하지 않았다. 1. python의 GIL : global interpreter lock 파이썬을 사용하다보면 편하다고 느낄 때가 있는데, 아무래도 바로바로 결과가 나오는 게 크다. 수정도 쉽고. python은 그간 사용하던 언어와 다르게 한 줄 씩 실행하는 interpreter언어기 때문이다. compile언어와 다른 점 때문에 많이 사용하고 좋아했는데 이번 프로젝트에서 이 인터프리터가 조금 문제이다. python에는 GIL이라는 lock이 있는데, 여러스레드가 동시에 돌아가도록 코드를 짜도 실상으로는..

백문이 불여일타 딥러닝 입문 읽고 정리 * 문제가 되면 언제든 삭제합니다 2장 살펴보기 2.1 머신러닝 프로세스 간략히 살펴보기 머신러닝 프로세스 : 문제 정의 및 데이터 준비하기 - 학습하기 - 추론 및 평가 - ? ?의 단계 : 다시 데이터를 준비하거나 다른 작업을 하거나. 데이터를 다루며 본인만의 프로세스를 구축하는 것은 중요하다 2.1.1 문제 정의 및 데이터 준비하기 명확한 문제 정의가 가장 중요한 시점 - 데이터가 숫자, 문자, 이미지, 오디오, 비디오 무엇인가 - 어떻게 해결할 것인가 문제가 정의되지 않으면 모델을 선택할 수 없다. 문제 해결을 위한 형태로 데이터를 변형하는 데이터 전처리 방법의 선택도 중요하다. 데이터가 파악되었다면 다음으로 모델을 선택해야한다. 2.1.2 학습하기 모델을 ..

문제 어떤 자연수 p와 q가 있을 때, 만일 p를 q로 나누었을 때 나머지가 0이면 q는 p의 약수이다. 6을 예로 들면 6 ÷ 1 = 6 … 0 6 ÷ 2 = 3 … 0 6 ÷ 3 = 2 … 0 6 ÷ 4 = 1 … 2 6 ÷ 5 = 1 … 1 6 ÷ 6 = 1 … 0 그래서 6의 약수는 1, 2, 3, 6, 총 네 개이다. 두 개의 자연수 N과 K가 주어졌을 때, N의 약수들 중 K번째로 작은 수를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 N과 K가 빈칸을 사이에 두고 주어진다. N은 1 이상 10,000 이하이다. K는 1 이상 N 이하이다. 출력 첫째 줄에 N의 약수들 중 K번째로 작은 수를 출력한다. 만일 N의 약수의 개수가 K개보다 적어서 K번째 약수가 존재하지 않을 경우에는 0을 출력..

문제 두 정수 A와 B를 입력받은 다음, A+B를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 A와 B가 주어진다. (0