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https://cs231n.github.io/neural-networks-3/ CS231n Deep Learning for Computer VisionTable of Contents: Learning In the previous sections we’ve discussed the static parts of a Neural Networks: how we can set up the network connectivity, the data, and the loss function. This section is devoted to the dynamics, or in other words, the procecs231n.github.io이번에는 위 내용에 대해서 한글로 정리해보겠습니다. 학습지난 섹션에서는 인공신경..

https://cs231n.github.io/neural-networks-2/ CS231n Deep Learning for Computer VisionTable of Contents: Setting up the data and the model In the previous section we introduced a model of a Neuron, which computes a dot product following a non-linearity, and Neural Networks that arrange neurons into layers. Together, these choices define thecs231n.github.io이번에는 위 내용을 한글로 정리해보겠습니다. 데이터와 모델 설정하기이전 섹..

https://cs231n.github.io/neural-networks-1/ CS231n Deep Learning for Computer VisionTable of Contents: Quick intro It is possible to introduce neural networks without appealing to brain analogies. In the section on linear classification we computed scores for different visual categories given the image using the formula \( s = W x \), whecs231n.github.io이번에는 위 내용을 한글로 정리해보겠습니다. 빠른 소개 (Quick intr..

https://cs231n.github.io/optimization-2/CS231n Deep Learning for Computer VisionTable of Contents: Introduction Motivation. In this section we will develop expertise with an intuitive understanding of backpropagation, which is a way of computing gradients of expressions through recursive application of chain rule. Understanding of thics231n.github.io이번에는 위 내용을 한글로 정리해보겠습니다.개요이 섹션에서 해결하려는 주요 문제는 ..

https://cs231n.github.io/optimization-1/ CS231n Deep Learning for Computer VisionTable of Contents: Introduction In the previous section we introduced two key components in context of the image classification task: A (parameterized) score function mapping the raw image pixels to class scores (e.g. a linear function) A loss function thacs231n.github.io이번에는 위 내용에 대해서 한글로 정리해보겠습니다. 최적화(Optimization..

https://cs231n.github.io/linear-classify/ CS231n Deep Learning for Computer VisionTable of Contents: Linear Classification In the last section we introduced the problem of Image Classification, which is the task of assigning a single label to an image from a fixed set of categories. Moreover, we described the k-Nearest Neighbor (kNN) clcs231n.github.io이번에는 위 내용에 대해서 한글로 정리해보겠습니다.선형 분류 개요이미지 분류를 ..

https://cs231n.github.io/classification/ CS231n Deep Learning for Computer VisionThis is an introductory lecture designed to introduce people from outside of Computer Vision to the Image Classification problem, and the data-driven approach. The Table of Contents: Image Classification Motivation. In this section we will introduce the Imcs231n.github.io 이번에는 위 내용에 대해서 한글로 정리하도록 하겠습니다. 이미지 분류고정된 카테..

유난한 도전이라는 책은 토스팀의 성장을 기록한 책입니다.토스는 이제 10주년을 맞으며 핀테크 분야에 주축이 되어있습니다. 이 책에는 토스에 대해 담을 수 있는 이야기는 모두 담아두었기 때문에예전에 들었던 대부업체 관련 의혹들도 알 수 있었고어떻게 대한민국에서 유니콘 기업이 만들어 질 수 있었는지 알 수 있었습니다. 저는 소프트웨어 개발자이고 사용자가 없었지만 앱도 몇 개 만들어봤는데요.그래서 더욱 토스의 성공이 궁금했습니다. 책에 의하면 애초에 토스가 제대로 만들어지기까지도 오래 걸렸습니다.토스 서비스를 시작하기 전에 8개 서비스를 실패하고 100개 이상의 아이템을 검토했는데요.그 실패를 바탕으로 고객이 원하는 서비스를 만들어 내려고 했던 것부터 저에게 큰 영감을 주었습니다. 또한 핀테크 규제와 강력한 ..

여러 가지 이유로 2주 후에 후쿠오카 여행을 떠나게 되었습니다.2월말에 삼일절 연휴 때문에 사람이 많이 몰릴 시기에 가게되었는데요.혹시 후쿠오카 여행을 계획하시는 분이 있다면 참고할 수 있도록 정보를 공유합니다. 여행 일정 및 비행기 예약여행 일정은 3박 4일로 정했습니다.예약 시기가 늦어서 비행기 가격이 비싼 것이 한 몫 하였습니다.2주 전 예약으로 유류할증료 포함 인당 42만원이었습니다. 예약방식은 시크릿모드로 스카이스캐너로 검색해서 예약했습니다.https://www.skyscanner.co.kr시간 여유가 있다면 땡처리 항공에서 찾아보시는 것을 추천드립니다.https://mm.ttang.com/ttangair/search/discount/today.do?trip=RT&gubun=T숙소우선 료칸부터 ..

리눅스 커널 모듈 개발을 위해 샘플 코드를 빌드하고 설치하려고 했는데 아래와 같은 에러가 발생했습니다.module hello_world: .gnu.linkonce.this_module section size must match the kernel's built struct module size at run time 구글링을 통해 여러 방법들 ( 리눅스 헤더 설치, build-essential 설치 등)을 시도해보다가해결방법을 찾아서 공유합니다.  해결방법해결방법은 리눅스 헤더 재설치였습니다. 아래와 같은 명령어를 사용합니다.sudo apt install --reinstall linux-headers-$(uname -r)샘플 리눅스 커널 모듈 소스hello_world.c#include #include #i..