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Vim 에디터 관련 유용한 정보들(feat. VSCode) vim은 Unix 계열 시스템의 터미널에서 실행되는 텍스트 편집기입니다. vim의 초기 버전은 1991년에 Bram Moolenaar가 만들었습니다. 네. 유용한 기능은요. 1. VSCode의 확장 프로그램으로 vim을 설치하여 사용할 수 있습니다. 2. "아ㅠ 목 아파ㅜㅜ 커서가 항상 중앙에 있었으면..." 우선 Preferences > Settings에서 설정을 해주면 됩니다. UI로 설정을 열어서 'Cursor Surr......'를 입력하다보면 아래와 같이 나오는데, 여기서 본인의 화면 크기에 맞게 중앙쯤 되어 보이는 라인넘버를 적어주면 그 라인으로 커서가 고정됩니다. 3. j, k로 스크롤하시는 분들을 위한 VSCode 설정. vim에서 j와 k는 위, 아래로의 1개 라인을 이동합니다. 20 라..
[MYSQL] JOIN과 UNION 문법과 개념 정리 본 게시글은 아래의 글을 필사하였습니다. http://tcpschool.com/mysql/mysql_multipleTable_join 코딩교육 티씨피스쿨 4차산업혁명, 코딩교육, 소프트웨어교육, 코딩기초, SW코딩, 기초코딩부터 자바 파이썬 등 tcpschool.com http://tcpschool.com/mysql/mysql_multipleTable_union 코딩교육 티씨피스쿨 4차산업혁명, 코딩교육, 소프트웨어교육, 코딩기초, SW코딩, 기초코딩부터 자바 파이썬 등 tcpschool.com JOIN JOIN은 데이터베이스 내의 여러 테이블에서 가져온 레코드를 조합하여 하나의 테이블이나 결과 집합으로 표현해 줍니다. 이러한 JOIN은 보통 SELECT 문과 함께 자주 사용됩니다. 표준 SQL에서는 레..
데이터베이스 정규화와 이상현상 본 게시글은 아래의 게시물을 필사하였습니다. https://itwiki.kr/w/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4_%EC%A0%95%EA%B7%9C%ED%99%94 데이터베이스 정규화 - IT위키 Database Normalization 이상(Anomaly) 현상[편집] 정규화를 거치지 않은 데이터베이스에서 발생할 수 있는 현상 데이터들이 불필요하게 중복되어 릴레이션 조작에 예기치 못한 문제 발생 애트리뷰트들 itwiki.kr 이상(Anomaly)현상 정규화를 거치지 않은 데이터베이스에서 발생할 수 있는 현상 데이터들이 불필요하게 중복되어 릴레이션 조작에 예기치 못한 문제가 발생 애트리뷰트들의 종속관계를 하나의 릴레이션에 표현하기 때문에 발..
MediaPipe와 Tensorflow.js로 브라우저에서 홍채인식하기 본 게시글은 구글 소프트웨어 엔지니어 Ann Yuan 과 Andrey Vakunov의 포스팅을 번역하였습니다. 홍채인식은 다양한 분야에서 사용된다. 예를 들면 신체기능중 일부가 본래의 기능을 못하게 된 사람들을 위한 손이 필요없는 인터페이스나, 단순한 클릭이나 제스쳐를 넘어서 사용자의 행동을 이해하려는 시도에도 적용된다. 그래서 홍채인식은 컴퓨터비전의 숙제이기도 하다. 눈은 밝은 조명 아래에 있을 때도 있고, 종종 머리카락에 가려질 때도 있고, 단지 머리를 움직이기나, 또는 감정상태에 의해 움직여지는 것도 매번 다르게 인식될 수가 있다. 여기에 대한 해결책은 특별히 설계된 하드웨어에 의존하거나, 지나치게 비싼 장비를 준비하는 것뿐이다. 이러한 접근방식은 컴퓨터 리소스가 제한된 모바일 장치에는 적합하지 않..
Mac에서 TensorFlow 가속화하기 본 게시글은 Pankaj Kanwar와 Fred Alcober의 포스팅을 번역하였습니다. TensorFlow 2를 사용하면 다양한 플랫폼, 기기 및 하드웨어에 대한 동급 최고의 기계학습 성능을 통해 개발자, 엔지니어, 연구원들이 본인이 선호하는 플랫폼에서 작업 할 수 있다. 이제 Apple의 새로운 M1 칩 기반의 Mac 또는 Intel Mac의 TensorFlow 사용자는 TensorFlow의 Mac-optimized version of TensorFlow 2.4와 Apple의 새로운 ML Compute 프레임 워크를 사용하여 가속화된 머신러닝을 경험할 수 있다. 이러한 개선 사항은 TensorFlow Lite를 통해 iOS에서 TensorFlow를 통해 개발하는 Apple 개발자분들의 노고에 힘입어,..
JavaScript에서도 pandas 같은 라이브러리를? Danfo.js를 소개합니다. 본 게시글은 독립 연구원 Rising Odegua, 나이지리아 데이터 과학자 Stephen Oni의 포스팅을 번역하였습니다. Danfo.js는 구조화된 데이터를 조작하고 처리할 수 있는 직관적이고 사용하기 쉬운 고성능 데이터구조를 제공하는 오픈 소스 JavaScript 라이브러리다. Danfo.js는 Python Pandas 라이브러리에서 크게 영감을 받았으며 유사한 인터페이스와 API를 제공한다. 이는, Pandas API에 익숙하고 JavaScript를 알고있는 사용자가 쉽게 선택할 수 있음을 의미한다. Danfo.js의 주요 목표 중 하나는 JavaScript 개발자에게 데이터처리, 기계학습 및 AI 도구를 제공하는 것이다. 이는 근본적으로 웹에 머신러닝을 가져온 TensorFlow.js 팀의 비전..
Teachable Machine과 TFLite를 활용한 음성인식 모델 만들기 본 게시글은 TensorFlow 개발자 Khanh LeViet에 의해 포스팅된 글을 번역하였습니다. 음성 분류는 강아지 짖는 소리, 자동차 경적 소리와 같이 미리 정해놓은 카테고리에 분류할 몇몇 소리들을 넣어주어야 하는 머신러닝 작업이다. 예시로는 불법적으로 삼림을 불태우는 활동을 감지한다거나, 고래의 자연스러운 행동을 더 잘 이해하기위해 울음소리를 추적하는 등의 프로그램들이 많이 있다. 우리는 'Teachable Machine'으로 음성 분류모델을 학습시키고, TFLite 형식으로 추출할 수 있다는 소식을 전하게 되어 기쁘다. 이제 모바일앱이나 IoT디바이스에 TFLite 모델을 적용시킬 수 있다. 이 방법은 음성 분류를 빠르게 만들어 실행시켜 볼 수 있는 정말 쉬운 방법이다. 또, 만든 모델을 파이썬..
Tensorflow.js 사용하기(Part.3) TensorFlow.js 사용하기(Part.3) Transfer Learning 이전 파트에서 우리는 밑바닥부터 모델을 학습시켜야했다. 이는 모델이 일정 수준에 이르기까지 많은 반복 학습이 요구되기 때문에 비용이 많이 든다. 따라서 이번에 mobilenet이라 불리는 미리 조금 학습된 모델을 사용한다. mobilenet은 모바일에서 동작하도록 최적화되어 있으며 미리 가중치가 조금 세팅되어있는 CNN이다. 또한 ImageNet프로젝트에 나오는 1,000개의 클래스에 대한 이미지들로 학습되었다. 이제 모델을 로드해보자. const mobilenet = await tf.loadLayersModel( 'https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_..

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