기록은 기억을 지배한다

1. openCV를 설치한다. 2. Visual Studio 에서 프로젝트를 생성한다. 3. 프로젝트를 x64로 변경해준다. 4. 프로젝트 속성에서 구성을 모든구성 혹은 원하는 모드(Debug, Release)로 변경한다. 5. 왼쪽 항목중 C/C++ 에서 추가포함 디렉터리 항목에 openCV 파일 위치를 입력한다. \opencv\build\include 6. 왼쪽 항목중 링커에서 추가 라이브러리 디렉터리 항목에 openCV 라이브러리 위치를 입력한다. \opencv\build\x64\vc15\lib 7. 왼쪽 항목 중 링커>입력에서 추가 종속성 항목에 라이브러리 이름을 입력한다. debug : opencv_world400d.lib release : opencv_world400.lib 테스트 소스 #in..

반응형 웹이란 웹을 이용하는 브라우저의 크기에 따라 다르게 표시하는 것을 의미한다. CSS 내부에서 @media 쿼리를 이용하여 구현할 수 있다. 위와 같이 소스를 구성하였다. 의 기본 속성은 파란색 배경과 하얀 글씨이다. 여기서 @media 쿼리문을 이용하여 스크린의 width값이 700px 보다 큰 작은 경우에는 배경을 빨간색과 검은 글씨로 바뀌도록 하였다. 여기서 max-width:700px 가 의미하는 것은 screen_width700px를 의미하므로 스크린의 크기가 최소 700px까지 아래의 속성을 적용한다. 위의 사진이 스크린의 크기를 조정하여 출력된 결과이다.

Box model이란 CSS에 있어서 매우 중요한 요소이다. 내용물을 포함하여 margin, border, padding 을 조정하는 사각형의 모델이다. 위와 같이 파란색 부분은 실제 내용물이 들어가는 공간이다. 초록색은 padding으로써 해당 박스의 경계 내의 범위이다. border는 경계로서 굵기를 조절할 수 있다. margin은 실제 내용의 경계 밖 범위이다. 이외에도 width는 넓이를 뜻하고, height는 높이를 뜻한다. padding과 margin이 헷갈릴 수 있는데 경계를 기준으로 안과 밖의 범위라고 생각하며 된다. 이 모든 속성은 CSS속성으로 쉽게 제어할 수 있다.

github repository에 자신의 웹 소스를 업로드하면 아주 간단하게 자신만의 웹사이트를 이용할 수 있다. 우선 자신이 원하는 repository의 이름을 만들고 자신의 HTML소스를 업로드한다. Settings에 들어가면 GitHub Pages 라는 항목이 있다. Source 부분을 master branch로 지정한 후에 save를 누르면된다. 그럼 자동적으로 자신의 domain주소를 알려준다. 하얀 박스로 가려진 부분이 자신만의 고유한 domain주소이다. github pages를 이용하면 아주쉽게 만들 수 있고 어디서든 접근 할 수 있다.

HTMLhypertext Markup Language - 웹 문서를 기술하기 위해 사용되는 국제 표준언어이다.- 마크업(Markup) 언어로서 태그(Tag)를 사용하여 데이터의 구조를 표현한다.- HTML 문서는 ASCII코드로 구성된 일반적인 텍스트 형태이다.- HTML 문서는 일반 에디터(메모장), 워드프로세서, 홈페이지 제작 도구를 통해 작성한다. HTML 문서의 구조- HTML 문서의 구조는 태그로 시작해서 태그로 종료한다. - html 문서 시작 - 머리(헤드)끝 -몸체(본문)시작 문서의 내용 - 몸체(본문)끝 -html 문서 끝 HTML 태그 태그의 사용- 태그는 시작 태그와 종료 태그가 한 쌍을 이루어 사용된다.- 종료 태그가 없는 태그도 있다.- 태그 이름은 대소문자를 구별하지 않는다.- ..

#Neural Network기본적으로 위 그림처럼 Neural Network를 구성할 수 있다. 가장 첫 레이어는 Input Layer로 입력값을 넣는다.마지막 레이어는 Output Layer로 출력값을 반환한다.Input과 Output사이에 있는 모든 Layer는 보이지 않는다 하여 Hidden Layer로 불리운다. # 기본연산 컴퓨터의 기본 연산인 AND, OR, XOR을 Neural Network로 어떻게 구현할 수 있을까?그 중 XOR문제는 Linear하지 않기 때문에 쉽지 않아 보인다.XOR를 해결하기 전에 AND와 OR먼저 살펴보자. AND연산은 위와 같이 파라미터를 설정하면 한 Layer로 쉽게 구현이 가능하다.-30, +20, +20으로 00 01 10 11 조합을 모두 계산하고 Sigm..

#Classification위의 예제와 같이 Email에서의 Spam유무 확인, 악성종양의 유무 등 분류에 사용하는 방법이 Classification이다.이진 분류의 경우 Label Y는 0 또는 1의 값밖에 없으며 0은 negative, 1은 positive를 의미한다. 이진 분류 이외에 클래스가 여러개라면 y의 레이블 또한 추가할 수 있다. 기존 Linear Regression과 같은 방법으로 구분하면 어떻게 될까?위 그림에서 볼 수 있듯이 종양의 사이즈가 어느정도 이상 큰 경우 positive값을 가질 때에는임계값을 정하여 Linear한 1차 직선으로 구분하는 것이 가능하지만기존사이즈와 달리 매우 큰 종양이 하나라도 있으면 임계값이 바뀌어 Linear하게 구분하는 것이 어려워진다. 이를 방지하기 위..

#Multiple features 실제 딥러닝에서는 위와 같이 입력값의 feature가 여러개인 경우를 고려해야 한다. 예측 함수인 Hypothesis함수도 각각의 feature의 개수에 맞춰 세타n까지 있어야 한다. feature가 여러개인 경우 Gradient Descent를 하기 위해선 각각의 세타를 편미분하여 학습률을 곱하여 빼주면 된다.이 때 편미분하여 유도되는 식은 feature가 하나였을 때와 같다. (단 x0=1로 간주한다.) #Feature Scaling Feature Scaling은 매우 중요하다. 각각의 feature값의 범위가 매우 다를 경우 왼쪽 그림처럼 GD의 학습속도가 매우매우 느려질 수 있다.이를 방지하기 위해 각 feature의 max값으로 나눠주어 대략 범위가 0

이 자료는 Cousera 강의 중 Andrew Ng교수님의 Machine Learning 강의를 더욱 잘 이해하기 위해서 학습용으로 정리하기 위한 자료입니다. #Supervised Learning지도 학습이란 위와 같이 O나 X와 같이 label이 정해져있어 그 함수를 유추해내기 위한 방법이다. 1.Linear Regression - 연속적인 값을 갖는 output을 유추해내는 방법이다. - 평수에 따른 집의 가격예측, 학습시간에 따른 성적예측 2. Classification - 0 또는 1처럼 맞거나 아니거나 둘 중 하나의 값을 갖게되는 것을 분류하는 방법이다. - 질병감염의 유뮤, 스팸메일의 구분 #Unsupervised Learning비지도 학습이란, 대상에 대한 label이 정해져있지 않은 상태에..

python으로 GUI구성하는게 익숙하지 않은데요 가장 많이 사용되는 pyQT5설치부터 알아보도록 하겠습니다. 우선 cmd창을 켭니다. python이 깔려있으신 분은 pip을 업데이트 해주시고 다음과 같은 명령어를 입력하시면 됩니다. pip install pyqt5 pip install pyqt5-tools 이렇게 pyqt5와 pyqt5-tools 를 설치하셨으면 파이썬의 패키지가 설치되어있는 폴더에 들어갑니다. 보통 다음과 같은 경로에 설치됩니다. C:\Users\UserName\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\Lib\site-packages\pyqt5-tools 이 폴더에서 designer를 실행하면 pyQT5를 사용하기위한 Tool이 실행됩니다. 위와같이 ..