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이썬 리스트에서 a=[] 이고 tmp=[1,2,3] 라고 할때 그냥 a.append(tmp)랑 a.append(tmp[:]) 라고 한다면 a.append(tmp): 이 경우에는 리스트 a에 tmp 리스트 객체를 추가하는 것입니다. 즉, a 리스트 안에는 하나의 요소로서 tmp 리스트 전체가 들어가게 됩니다. 이후 tmp 리스트가 변경되면 a 리스트에 추가된 요소도 함께 변경될 수 있습니다. 이는 a 리스트가 tmp 리스트를 참조하고 있는 것입니다. 따라서 a[0] is tmp가 True일 것입니다. a.append(tmp[:]): 이 경우에는 tmp 리스트의 내용을 슬라이싱하여 새로운 리스트 객체를 생성한 후, 이를 a 리스트에 추가합니다. 이렇게 하면 a 리스트와 tmp 리스트는 완전히 별개의 객체가 ..

### 내가 작성한 코드를 포크한 장소에 커밋하고 원본에 pr을 보내 머지하고싶다!! 로컬에서 작성한 코드를 포크한 곳에 올릴 새로운 브랜치를 만들자 git fetch origin git checkout -b git add . git commit -m "커밋할제목" git push origin

##상황 로컬 컴퓨터에 포크한 깃헙 레포지터리와 같은 상태를 만들고 싶음!! 우선 작업하는 원본 레포지터리로 부터 포크를 했다고 가정해보자 포크한 레포지터리로 부터 로컬 컴퓨터에 클론을 진행한다. git clone https://github.com/ylab604/Algo_Master.git. cd Algo_Master 여기에 포크한 원본 레포지터리를 추가한다. git remote add upstream https://github.com/ylab604/Algo_Master.git. (여기서 upstream을 작명하는 것은 본인 마음이다 보통 upstream을 많이 사용한다.) 공통작업을 해야한다면 보통 브랜치를 생성해서 작업한다. 그치만 알고리즘 공부하는 레포지이므로 생략 ㅎㅎ 원본 레포지토리와 동기화 (..

1. loss 변화 reference 4K nerf https://arxiv.org/abs/2212.04701 2. 다운샘플링 후 연산 하고 업샘플링 reference EG3D https://nvlabs.github.io/eg3d/ 3. 얼굴 랜드마크 reference keypoint nerf https://markomih.github.io/KeypointNeRF/

https://dacon.io/competitions/official/236036/codeshare/7506?page=1&dtype=recent [Private: 0.96225, 7th] VAE, RaPP, Residual 등 월간 데이콘 기계 고장 진단 AI 경진대회 dacon.io **허준호 님과 함께 참여했던 데이콘 이상치 탐지 후기 및 정리** 처음 만난 사람과 빠르게 협업한 경험 진동 데이터/ 음향 데이터 에 관해서 처음 다루어 본 경험 [대회배경] 이미지 데이터는 크기가 클수록 이동, 분석, 그리고 적용에 많은 비용이 발생한다는 단점이 존재. 따라서, 상대적으로 데이터 크기가 작은 음향 데이터를 활용할 수 있다면, 보다 적은 비용으로 스마트 제조 혁신을 이루어 낼 수 있을 것임. 또한 기계의 ..

https://www.kamp-ai.kr/front/main/MAIN.01.01.jsp 인공지능 중소벤처 제조 플랫폼 스마트 대한민국 구현의 허브! 제조 AI 강국으로의 도약 KAMP가 함께합니다. www.kamp-ai.kr 제조업 관련 데이터셋

오디오 분석 1. 클래식한 방법론으로 피처 뽑기 ex) mfcc 2. 딥러닝 (비전에서 일종의 백본)으로 피처 뽑기 1. 진짜 그냥 주파수 이용 2. 스팩트럼 이미지로 만들어서 컴퓨터 비전 문제로 바꾸기

import cv2 src = cv2.imread("normal.jpg", cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sobel = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_8U, 1, 0, 3) laplacian = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_8U, ksize=3) canny = cv2.Canny(src, 100, 255) cv2.imwrite('normal_canny.jpg', canny) #cv2.save #cv2.imshow("sobel", sobel) #cv2.imshow("laplacian", laplacian) #cv2.imshow("canny", canny) cv2.waitKey() cv2.destr..