Image Image + Text Text 4초부터 모양 일그러짐 심해짐

2019 DA에서 인턴할때 읽은책. 오랜만에 아이패드 시간여행을 했는데 발견

유투브 보다가 내가 구독한 유투버가 chatGPT에 대해 알려줬는데, 재밌어 보여서 당장 가입해서 씀 https://www.youtube.com/watch?v=MlySpGnKJ4o https://openai.com/blog/chatgpt/ ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue We’ve trained a model called ChatGPT which interacts in a conversational way. The dialogue format makes it possible for ChatGPT to answer followup questions, admit its mistakes, challenge incorrect premises, and rej..

http://aikorea.org/cs231n/classification/ CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 본 강의노트는 컴퓨터비전 외의 분야를 공부하던 사람들에게 Image Classification(이미지 분류) 문제와, data-driven approach(데이터 기반 방법론)을 소개한다. 목차는 다음과 같다. Image Classification(이미지 aikorea.org 이거 보다가 개론을 같이 정리해야 되겠다는 생각이 듬 머신러닝에서의 학습 데이터셋 분할(split) label 1. Image Classification 2. Segmeutation 3. Object Detection Ground-Trush Label(..

ENHANCEMENT 어떤 값 a 연산자 ☆ 1. Algebraic Properties Commutative Property a☆b = b☆a ex) -,%는 anti-commutativity Associative Property a☆(b☆c) = (a☆b)☆c ex) -,%는 anti-associativity Distribution property a☆(b◎c) = (a☆b) ◎ (a☆c) 2. Identities & inverses identities(항등원) 변수에 연산자를 진행한 결과가 원래의 값과 동일하게 만드는 값 a ☆ e = a e는 ☆에 대한 identities(항등원) Inverse(역원) 변수에 연산을 진행한 결과 indetity가 되게 만드는 값 a☆x = e x는 ☆에 대한 inv..

https://www.youtube.com/watch?v=RyvwFQVvllk&t=194s 을 참고함

일주일 동안 먹은것들 중 그나마 스캐닝 가능한 수준으로 뽑은 것들 앤티앤스 중간에 나의 손가락이 등장 이렇게 손가락이 등장한 이미지 제외하고 사용 문제점 : 손가락 등장한 이미지를 지원서 그런지 컴포넌트가 2개로 나뉘어서 스케일이 다르게 만들어짐........ 그래서 뒷부분은 메쉬가 안만들어짐........ Mesh 생성 프레첼의 아몬드 가루 디테일과 포장지 디테일이 보인다. But 좀더 많은 이미지 필요하다고 생각됨 High Detail 설정 사용 Texture 입힘 크로플 동영상으로 했을 떄 엄청난 문제점 발견........ 초점이 나가고 빛반사가 일어나는 프레임이 있어서 다른 객체로 인식함... 크로플은 무려 3개의 컴포넌트가 빠져나옴 매우 슬픈 결과물......... 디테일 빵 기존영상에 색변환을..

all/any string → list stack ↔ queue 서로 다른 리스트 방식 ㄴstack: 뒤에서부터 추가 ㄴqueue: 앞에서부터 밀려남 튜프(tuple)의 오류 list 관련 함수 set set은 중복이 없다. set에 관한 함수들도 이러한 특징을 따른다. Dict key/value 한번에 뽑기 .item() .key()뒤에 ()꼭 달 것 sorted() sorted( , key = , reverse = ) # 뿐 아니라, , , 에도 사용 가능하다. 원본 내용을 바꾸지 않고, 정렬한 값을 반환한다. List, tuple, Dictionary, str에 모두 사용 가능하다. key 를 통하여 정렬할 기준을 정할 수 있다. reverse 가 True이면 내림차순, False이면 오름차순으로 ..