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STUDY

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Opic 만능 표현 외우기 * 2023.03.30 연습 - 녹음해서 들어본 결과, 형식을 다 맞춰서 답안과 매우 유사하게 말을 함. - 문제는 너무~~~~ 너무 느리게 말하고... 버퍼링이 거리는 현상이 있음.. - > 해결해야할 문제.. 많이 말해서 영어 표현에 익숙해져야 함. 느린 속도를 개선 해야 함. https://youtu.be/1bKHC-fV4ak 위 유튜브 내용을 정리한거임. ~8:20까지 내용. [한국어 지문] 1. 저는 여의도에 있는 원룸에 살고 있습니다. 2. 아파트에는 세 개의 방이 있습니다. 그 중에서, 내가 가장 좋아하는 방은 거실입니다. 3. 나는 대부분의 여가 시간을 거실에서 TV를 보고, 책을 읽고, 음악을 들으며 보냅니다. 4. 내 침실에는 큰 책상, 책장, 그리고 안락 의자가 있습니다. 5. 주말에..
EasyDict 이란? 사용법 EasyDict : dictionary의 value를 속성처럼 재귀적으로 접근 가능 https://chaeso-coding.tistory.com/100 yaml 파일 다루기, 읽기, key value 값 뽑기 yaml : 설정 파일 1. yaml 라이브러리 설치 pip install pyyaml 2. yaml 파일 읽기 import yaml config = yaml.load(open('yaml 파일 경로', 'r'), Loader = yaml.Loader) print(config) 3. yaml 파일의 키값 읽기 print(config.keys()) keys 하 chaeso-coding.tistory.com 이전에 포스팅했던 config dictionary를 활용해서 해볼거임 1. easydict 불러오..
yaml 파일 다루기, 읽기, key value 값 뽑기 yaml : 설정 파일 1. yaml 라이브러리 설치 pip install pyyaml 2. yaml 파일 읽기 import yaml config = yaml.load(open('yaml 파일 경로', 'r'), Loader = yaml.Loader) print(config) 3. yaml 파일의 키값 읽기 print(config.keys()) keys 하나하나 보고 싶다면? print(list(config.keys())['key index 넣기']) key의 value를 보고 싶다면? print(config.get(list(config.keys())['확인하고 싶은 key 번호']))
zip(), copy(), deepcopy() 1. zip() - 여러개의 순회 가능한(iterable) 객체를 인자로 받음 - 각 객체가 갖고 있는 요소를 튜플 형태로 반복자(iterator)를 반환함 - 두 객체의 각 인덱스를 묶음 A_list = [0, 1, 2] B_list = ['A', 'B', 'C'] for A_B in zip(A_list, B_list): print(A_B) 2. copy() - 1차원 시퀀스 복사 a = [1,2,3] b = a.copy() print(a) print(b) b[0] = 4 print(a) print(b) 수정도 자유자재로 가능하다 - 2차원 이상의 리스트, 배열에서는 문제 발생함 a = [[1,2,3],[4,5,6]] b = a.copy() print(a) print(b) b[0][0] = 7 prin..
np.array, ToTensor, ToPILImage 공부 https://supermemi.tistory.com/entry/Python-PIL-PIL-%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80%EC%99%80-TorchTensor-%EB%B3%80%ED%99%98-transforms-1 [ Python / PIL ] PIL 이미지와 Torch.Tensor 변환 (ToTensor, ToPILImage) 2021.12.29 - [Computer Language/Python] - [ Python / PIL ] PIL 이미지, Numpy 배열 변환 및 저장 ( Image.fromarray(), np.array(), np.asarray() ) [ Python / PIL ] PIL 이미지, Numpy 배열 변환 및 저장 ( Image.fromarray(), np.a..
[Softeer] A+B - 두 정수 A와 B를 입력받은 다음, A+B를 출력하는 프로그램을 작성하시오. [풀이 1] import sys n = sys.stdin.readline() i = 1 for _ in range(int(n)): a, b = map(int, sys.stdin.readline().split()) print(f'Case #{i}:', a+b) i +=1 [풀이 2] import sys i=1 lines = sys.stdin.readlines() for line in lines: if line.find(" ")==1: line = line.replace('\n', '') A, B = map(int, line.split(" ")) if 1
[Softeer] 근무 시간 - 근무시간 확인 프로그램 - 5일간 몇분 일했는지 계산하기 [풀이 1] import sys lines = sys.stdin.readlines() result = 0 for line in lines: a, b = map(str, line.split()) a_h, a_m =map(int, a.split(":")) b_h, b_m =map(int, b.split(":")) if b_mA_m[i]: compute_time += 60*(B_h[i]-A_h[i])+(B_m[i]-A_m[i]) elif B_m[i]
Attention mechanism * Multi-head Self-Attention - attention filter가 이미지가 들어왔을 때 어디에 강조할 지를 결정하는 것 - filter weiggt에 따라 강조하고 싶은 부분을 각각 attention 가능 - inductive bias가 적음 * ross-attention - correlation layer를 통해 이미지 간의 correlation 정보 학습 가능 - 적은 이미지를 가지고 학습을 할때 이를 통해 강조 가능 *Stand-alone Self-Attention - 지역적인 부분을 계산 - local과 gloabal 정보 계산 가능

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