[swea]2056. 연월일 달력, 파이썬(python)

연월일 순으로 구성된 8자리의 날짜가 입력으로 주어졌을 때 해당 날짜의 유효성을 판단하는 문제이다 if & else문을 통하여 1~12월을 벗어나거나 2월에서 28일을 벗어나는 등의 상황에서 유효하지 않다고 처리할 수 있겠지만 처리할 케이스가 많고 길어질 것 같아 datetime 라이브러리를 사용하였다 datetime.date와 try&except를 통해 유효하지않으면 -1 유효하면 형식에 맞게 출력하는 방식으로 작성하였다 통과하긴 했는데 실제시험에서도 datetime 라이브러리가 사용가능할 지 아닐지는 잘 모르게따 import datetime # import sys # sys.stdin = open("input.txt", "r") T = int(input()) for ct in range(1, T+1)..

tmux 사용법

서버에서 딥러닝 모델을 돌리면 로컬 컴퓨터는 꺼도 될까? 서버에서 학습을 돌리더라도 아무런 셋팅 없이 로컬 컴퓨터를 끄게 되면 접속이 끊긴다 이를 위해 백그라운드에서 작업을 하도록 도와주는 tmux라는 좋은 기능이 있다 사용법도 굉장히 간단하다 설치방법 apt-get install tmux # 안될경우 apt를 빼고 -get install tmux만 실행! 사용법 # 세션 만들기 tmux new -s 세션이름 # 세션 접속 tmux attach -t 세션이름 # 세션 리스트 조회 tmux ls

파이썬 JSON파일 다루기(읽기, 쓰기, 수정)

JSON파일을 다룰 때 매번 검색하는 과정이 귀찮아져서 정리해두려 작성하는 포스튕 기본적으로 open()을 통해 파일을 다양한 방식으로 열 수 있다. 'w' : 쓰기전용(파일이 있으면 덮어씌움) 'a' : 쓰기전용(파일이 있으면 덧붙임) 'x' : 쓰기전용(파일이 있으면 에러 발생) 'r' : 읽기전용(파일이 없으면 에러발생) 그러나 open()을 사용하면 아래와 같이 close()로 외부자원 연결을 해제해야하는데 번거롭다 file = open('./test.txt', 'w') file.close() 이는 with~as 문을 이용하면 파일 닫기(close)를 생략할 수 있다. 아래에서 JSON파일을 다루는 법과 함께 사용법을 Araboza JSON 파일 읽기 json을 불러올 때는 json 모듈내의 lo..

쥬피터랩 자동완성

JupyterLab은 괄호(), 따옴표 " " 등을 타이핑 할 때 자동으로 한 쌍으로 나오는 자동완성이 되지 않는다 이를 자동완성으로 바꿔보자 ! JupyterLab 상단의 Settings -> Advanced Settings Editor Notebook 선택 후 오른쪽 User Preferences의 { } 사이에 아래 명령어를 넣어주면 자동완성을 지원하게 된다. "codeCellConfig":{ "autoClosingBrackets":true}

annotation ids in {}are not unique! 에러

대회진행 중 oversampling을 하고 싶어서 데이터셋을 건드려 보던 중 아래와 같은 에러를 마주치게되었다 cocodataset: annotation ids in are not unique! 찾아보니 해당 오류는 데이터의 정보가 담겨있는 json파일에서 중복된 id가 있어서 발생한 오류 였고, detectron2 공식문서에서 아래와 같은 상황에서 에러를 발생시키는 것을 확인했다. 문서와 똑같은 방법으로 중복된 아이디를 제거하는 set과 id들을 담은 리스트를 확인하니 개수가 차이나는 것을 발견했고 중복이 발생한 것을 확인할 수 있었다. 즉, 아래와 같이 해당 id가 unique한 값을 가져야 하는데 겹치게 생성이 된 상황 중복이 생기게 진행한 과정들은 다음과 같다 원본 data를 새로운 리스트인 tr..

3D Understanding

3D는 로봇, 컴퓨터비전, AI모든 분야에서 중요하게 여겨짐 Why? 우리가 바로 3D 세상에서 살고있기 때문! 따라서 3D 공간에 대한 이해가 있어야 우리에게 실질적으로 도움이 될 수 있음 3D applications AR/VR 3D printing Medical applications 3D를 관찰하는 방법 이미지는 3D세상을 2D공간에 projection 한 것 이다, 즉 3D와 2D는 프로젝션 관계 이를 가능하게 해주는 장치 중 하나가 카메라인데 재밌는 것은 아래와 같이 서로 다른 각도에서 찍은 2D이미지를 통해 3D로의 복원이 가능하다는 것이다. 각 사진에서 3D로 복원할 부분을 일직선으로 쭉 그은뒤 교차하는 부분을 3D포인트라고 하고 이를 Triangulation이라고 한다. (이를 위해서는 단..

EfficientDet

EfficientDet Intro object detection은 속도, 성능 둘 다 중요시 여겨집니다. 이 둘을 모두 잡고 싶어서 나온게 efficientDet 주로 더 좋은 성능을 얻기 위해서는 모델의 크기를 키우는 방법을 사용하는데 어느 정도 모델을 키우고 나면 성능의 이점은 업속 파라미터가 많아지며 속도가 느려짐 따라서 효율적으로 모델을 키울 방법을 찾아야 한다! (b)처럼 width만을 키울수도, (c)처럼 depth만을 키울수도, (d)처럼 해상도만을 높일 수도 있고 (e)처럼 모든걸 종합해서 높일 수도 있다 여기서 EfficientNet팀이 네트워크의 width, depth, resolution을 균형있게 맞추는 것이 중요함을 보였고 그러한 균형을 맞추는 방법에 대해 제시하였다. Effici..

Cost Function & Activation Function

Cost Function과 Activation Function은 무엇인가요? Cost Function 이란? 모델은 데이터에 대한 예측을 얼마나 어떻게 잘하고 있는지 알아야 학습방향을 수정할 수 있는데 이 때 모델의 예측값과 데이터 값의 차이에 대한 함수를 cost function이라 한다 MSE, CrossEntropy 등이 있다. cost function을 최소화함으로써 모델을 잘 학습시키는 방향으로 갈 수 있다 activation function 이란? 선형 모델만을 사용하면 복잡한 데이터에 대해서 예측을 할 수 없다(깊게 쌓아도 하나의 층을 잘 튜닝한 것과 다르지 않아서) 이를 처리하기 위해 비선형 모델이 필요한데 선형 모델을 비선형 모델로 만들어주는 역할을 하는 함수가 activation fuc..