코드 한줄

시스템 인터페이스 관련 일들을 진행하다 보면, 생산자(Producer)로 부터 오는 정보를 이용하여 소비자(Consumer) 로 바로 넘겨주지 못하고, 대부분 오는 정보를 이용하여 무언가를 덧붙이고 수정하여 넘겨주게 됩니다. 그래서 agent 를 만들어서 필요한 정보들을 파싱하고 더 필요한 파일들을 모아서 소비자(Consumer)가 쓰기 편한 형태로 제공합니다. 이런 작업을 하는 agent 를 retriever 라고 사냥개 이름에 빚대서 생산자로 부터 넘어온 데이터를 이용하여 원하는 정보들을 잘 물어오는 agent 를 만들어보겠습니다. 언어 : C++ DB : MySQL Message Queue : RabbitMQ 코드는 아래 Git을 통해서 통해서 업데이트 하겠습니다. https://github.com..

* shortest path, Lagrange multiplier, constrained optimization * 라그랑주 승수법 이 번주 너무 바쁜 핑계로 후배에게 한가지 일을 시켰습니다. " 영상에서 두 blob 간에 최소거리를 측정하는 모듈을 만들어서 줘 " 후회를 시키지않는 똑똑한 후배는 역시 해당 모듈을 뚝딱 만들어서 보내줬습니다. 그런데 한가지 단점이 보이기 시작했네요, 속도가 너무 느린 것 같아요. 두 blob 의 중심을 이용하여 외각선을 추려서 해당 point to point 비교로 최소 거리를 측정하여 이중 for 문으로 $O(n^2)$ 가 나와 버리는 단점이 생겼네요,,, 이러한 속도 문제점 때문에 numerical method 방식으로 문제를 풀어 볼 수는 없을까요?제한 조건이 있는..

** 정리 중 기존에도 TF Slim 을 통해서 4개 그룹 (병아리, 매, 비둘기, 참새) 에 대해서 잠깐 포스팅을 한 적이 있는데, 따라하시기에 내용이 부족하여 진행한 내용에 대해서 세부적으로 코드 및 진행 내용에 대해서 다시 포스팅 올립니다. code - https://github.com/elentail/tensortuto.git Web scraping 을 통해 dataset 구성 최신 tf-slim 설치 Dataset 을 tf record format 으로 변환 Train set 을 통해 model 학습 Validation set을 통해 model validation Test set을 통해 학습된 model 평가 1.Preparing dataset크롤링 (web scraping) 을 통해 4개의 그..

* The following describes how to use Google Cloud Platform. 구글 클라우드 플랫폼에 대해서 설치 및 간단한 이용방법 위주로 설명을 진행하겠습니다. 클라우드 플랫폼에서는 VM 구성 및 gpu, cpu 저렴한 가격으로 이용할 수 있습니다. https://cloud.google.com/ 에 접속하시게 되면 try it free 라는 문구와 함께 1년 동안 유지되는 $ 300 무료 크레딧을 제공 해주고 있습니다. 저도 이 무료 크레딧으로 진행하고 있습니다. 카드 결재 창이 중간에 나오지만, 무료 크레딧 소진 후 자동 진행되지 않음으로 우선 안심하시고 등록 하셔도 됩니다. 1.Google Cloud Platform 가입 https://cloud.google.com 가..

* Here is an example of using google inception v3 model with tf.slim TF-Slim 기존의 복잡한 모델을 조금 더 쉽게 정의하고 학습 하기위해 새롭게 나온 API 라고 합니다. 아래 TF-Slim 에 포함되어 있는 CNN 중에 Inception V4 에 대해서 어떻게 사용하는지 설명을 드리고자 합니다. 목표는 V4 모델이었지만 컴퓨팅 자원의 한계로 V3 로 수정하였습니다. TensorFlow-Slim image classification model library * https://github.com/tensorflow/models/tree/master/slim Model Top 1 Accuracy (%) Top 5 Accuracy (%) Incepti..

* This is an example of regression of the sin function with MLP(Multi-layer perceptron) 요즘 주변에서는 많이 사용하는 neural network 통해서 regression을 할 수는 없을까라는 잡생각이 들어서 간단하게 만들어 봤습니다. 주어진 범위만 벗어나면 맞지도 않는 것을 왜하지 라고 하시는 답을 아시는 분도 계시겠지만, 심심풀이로 간단하게 정리하고 만든 내용 공유 차원에서 적어 나가겠습니다. 아래 처럼 최종 출력단을 SUM 으로 하여서 알고 있는 답과 비교하면서 학습을 진행하도록 만들었습니다. cost function 으로는 least square method 방식으로 $\sum_{k=1}^N (predict - correct)^..

또 등장하는 제 마우스 패드와 선물 받은 큐브를 통해서 가려진 타원을 어떻게 복원할지에 대해서 설명을 드리고자 합니다. 일반적으로 circle 과 기존의 ellipse fitting 으로는 아래 마우스 패드의 외각선을 추출해 진행해보면 이상한 결과를 얻을 수 있습니다. 물론,, 아래 마우스 패드의 외각선 정보에 이상한 그림이 겹쳐져 잘못된 정보를 포함해 버렸기 때문이죠 ^^ * fit ellipse using RANSAC (random sample consensu) RANSAC(random sample consensu) 이란 ?그림의 마우스 패드를 검출 하려고 보면 외각선 정보에 큐브 외각선이 겹쳐 나타나게 됩니다. 어떻게 하면 이 잘못된 정보 (outlier) 를 제외하고 피팅을 진행 할 수 있을까요?..

* 이글은 다크프로그래머 님의 - [최소자승법의 이해] 를 읽고 필요한 부분을 정리 및 제가 아는 내용을 추가하였습니다. http://darkpgmr.tistory.com/56 ** Least Square Method, fit ellipse, fit circle, python opencv 가끔 영상을 보면서 원과 타원에 대해서 어떠한 정보를 얻어야 될 때가 있습니다. 외각선 정보보다, 몇개의 파라미터 값(중심, 사이즈 ...)만 알면 표현이 훨씬 간단할 뿐만 아니라 각 물체(원, 타원, 사각) 간의 관계 표현할 때 이만큼 좋은 정보가 없습니다. 그럼 세부적으로 중심, 지름, 장축, 단축 등 이런 정보들은 어떻게 얻을 수 있을 까요? 이럴 때 많이 사용하는 방식이 피팅(fitting)을 사용해서 원의 방정..

* ERD : DA#* Message Queue : RabbitMQ* WEB/WAS / DB : Spring Boot / ORACLE* Application : JAVA or C++ * Statistic : elastic search 아이템이 딱히 없지만, 실시간으로 요청 처리 및 분석 통계 관련된 시스템을 기본부터 설계하여 개발 할 예정입니다.

안녕하세요 비오는 장마철에 다시 뵙네요!! neuron network 중 한 개의 노드를 perceptron 이라고 부릅니다.입력으로 x1, x2, x3 가 주어졌을 때 이를 이용해서 output 을 나타내는 대표적인 non-linear 모델의 핵심 내용입니다. perceptron 이 모여서 한 개의 layer를 구성하고 layer 들이 모이면 흔히들 말하는 multi-layer perceptron 이라고 부르는 neural network이 구성됩니다. 그 핵심은 물론 perceptron 이겠죠?? neuron 이 동작하는 원리를 따라서 만들었다고 인공신경(perceptron) 이라고 붙었을 만큼, 동작 원리는 비슷합니다.우선 x1,x2,x3 라는 입력값이 들어왓을 때 각각의 가중치(w1,w2,w3) 가..