[DF]니니의 킬링벌스

📝이번 포스팅에서는 CRNN 논문을 을 번역 및 정리해보겠습니다 논문제목: 'An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition' 아래 파일에 위 논문을 첨부해 두었습니다! 'An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition' : 컨볼루션 신경망을 이용한 영문 텍스트 인식: VGG-16과 LSTM을 결합한 딥러닝 기반의 접근 방식 ✔️Abstract 요약 이미지 기반 시퀀스 ..

1. Scikit-learn 모듈 대표적인 파이썬 머신러닝 모듈 다양한 머신러닝 알고리즘을 제공 다양한 샘플 데이터를 제공 머신러닝 결과를 검증하는 기능을 제공 BDS 라이센스이기 때문에 무료로 사용 및 배포가 가능 사이킷런 공식 홈페이지( https://scikit-learn.org ) 2. LinearSVC LinearSVC는 scikit-learn 라이브러리에서 제공되며, 선형 SVM(Support Vector Machine) 분류기의 구현 중 하나 주어진 데이터를 두 개의 클래스로 분류하는 문제를 해결하는 데 사용된다 클래스를 구분 하는 분류 문제에서 각 클래스를 잘 구분하는 선을 그려주는 방식을 사용하는 알고리즘 지도학습 알고리즘을 사용하는 학습 전용 데이터와 결과 전용 데이터를 함께 가지고 있..

1. 인공지능 / 머신러닝 1-1. 인공지능이란? 인공지능(artificial intelligence): 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술 인공지능의 종류 인공일반지능(artificial generalinteligence) 혹은 강인공지능(Strong AI) : 영화에 나오는 인공지능을 생각하면 됨! 사람과 구분하기 어려운 지능을 가진 컴퓨터시스템이 인공일반지능이다. 약인공지능(Week AI) : 현실에서 우리가 마주하고 있는 인공지능. 아직까지는 특정 분야에서 사람의 일을 도와주는 보조 역할만 가능하다. (예: 음성비서, 자율주행 자동차, 음악추천, 기계번역 등) 1-2. 머신러닝이란? 머신러닝(machine learning) 규칙을 일일이 프로그래밍 하지 않아..

목차 판다스(Pandas ) 1-1. Series와 Dataframe CSV파일 다루기 엑셀파일 읽어오기 데이터프레임 기본정보 알아보기 4-1. 열(column)다루기 4-2. 통계정보 알아보기 4-3. 형태(shape)알아보기 4-4. 원하는 개수의 데이터 보기 4-5. 정렬하기 데이터 다루기 5-1. 범위 선택 Boolean Indexing isin 1. 판다스(Pandas) 판다스는 파이썬에서 데이터 조작과 분석을 위해 '웨스 맥키니'가 개발한 라이브러리이다 데이터 구조(data frame)와 데이터 조작 기능을 제공하여 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있게 도와준다 판다스의 핵심 데이터 구조는 '시리즈(Series)'와 '데이터프레임(DataFrame)'이다 판다스는 데이터 처리 작업을 ..

목차 1. 행렬 연산 1-1. 연산자 1-2. arange 1-3. sort 1-4. 숫자의 단일연산 1. 행렬연산 1-1. 연산자 연산자를 사용해서 배열간의 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈, 내적(점곱)을 수행할 수 있다. 이 연산들은 일반적으로 Numpy 배열에서 동일한 위치의 원소들끼리 연산을 수행하며, 연산결과는 새로운 배열로 반환된다. # 2차원 배열을 두 개 만들고 모양 확인하기 a= np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) b= np.array([[3,4,5], [1,2,3]]) a.shape, b.shape #((2, 3), (2, 3)) 2행 3열로 동일한 모양임을 알 수 있다 # 행렬끼리 연산을 하면 같은 위치에 있는 요소들끼리 연산이 됨을 알 수 있다 a+b # array([[..

목차 1. Numpy 1-1. ndarray 다차원 배열 1-2. ndarray 의 datatype 1-3. ndarray 의 슬라이싱 1-4. Fancy 인덱싱 1-5. Boolean 인덱싱 1. NumPy: NumPy는 Python에서 수치 연산을 수행하기 위한 핵심 라이브러리다. 고성능의 다차원 배열 객체, 그리고 이 배열을 다루기 위한 다양한 함수와 도구를 제공한다. 파이썬의 list보다 속도가 빠르고, 적은 메모리를 사용한다. NumPy는 데이터 분석, 과학적 컴퓨팅 및 기계 학습과 같은 많은 분야에서 널리 사용된다. Numpy 설치하고 기능을 사용하기 위해 받아오기 # 설치하기 !pip install numpy # import 하기 import numpy np라는 약자로 numpy를 impor..

깃허브(GitHub)에 올라간 파일을 클론(Clone)하는 방법은 다음과 같다: 깃허브 저장소를 클론하기 전에 로컬 환경에서 클론할 폴더를 먼저 만들고 해당 폴더로 이동한 후에 클론 명령을 실행한다! 깃(Git) 설치: 깃허브의 저장소를 클론하려면 먼저 깃을 설치해야 한다. 깃의 공식 웹사이트(https://git-scm.com/) 에서 해당하는 운영체제에 맞는 깃 설치파일을 다운로드하고 설치. 저장소 주소 확인: 깃허브에서 클론하려는 저장소(Repository)의 주소를 확인한다. 일반적으로 저장소 페이지의 오른쪽 위에 있는 "Code" 버튼을 클릭하면 주소가 표시됨. 터미널 또는 명령 프롬프트 실행: 깃을 설치한 후, 터미널(Mac 또는 Linux) 또는 명령 프롬프트(Windows)를 연다. 클론 ..

생각 안나서 다시 정리해보는 SQL 기본 문법! DB 다루기 -- 데이터 베이스 보기 show databases; -- sqlDB가 존재하는 경우 우선 지우기 drop database if exists sqlDB; -- 데이터베이스 생성 create database sqlDB; -- 데이터베이스 선택 use sqlDB; ✨윈도우 환경의 mysql에서는 데이터베이스의 이름에 대소문자를 구분하지 않지만, 될 수 있으면 대소문자를 구분해서 사용하는 것이 가독성 측면에서 좋다 테이블 생성 CREATE TABLE db명.테이블명( 컬럼명1 INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, -- 기본키 숫자 자동 증가 설정 컬럼명2 CHAR(15) NOT NULL, 컬럼명3 INT, PRIMARY KEY(컬..

여태까지 git이랑 github 차이 모르던 사람 나야나... Git 이란? Git은 개발자들 사이에서 매우 널리 사용되는 도구 중 하나이며, 분산형 버전 관리 시스템이다. 프로그램 코드나 문서 등의 변경 이력을 추적하고, 다른 사람들과 함께 작업하며 변경사항을 쉽게 공유하고 병합할 수 있다. Git을 사용하면 여러 사람이 동시에 같은 파일을 수정하더라도 충돌 없이 작업할 수 있으며, 로컬 저장소와 원격 저장소를 지원하여 여러 장소에서 작업한 내용을 쉽게 동기화 할 수 있다. Git 의 장점 분산형 구조 : Git은 분산형 구조를 가지므로 여러명의 개발자가 동시에 작업할 수 있고 , 인터넷이 연결되지 않은 환경에서도 작업할 수 있다. 효율적인 브랜치 관리 : 새로운 브랜치를 생성하거나 브랜치를 합치는 등..

Flex 레이아웃 수평정렬을 하기 위한 속성 display: flex 1. flex-wrap 플렉스 라인에 여유가 없을 때 플렉스 요소의 위치를 결정하는 속성 nowrap: 기본값. 플렉스 요소가 다음줄로 넘어가지 않는다. 요소의 너비를 줄여 한 줄에 배치 wrap: 플렉스 요소의 여유공간이 없다면 다음줄로 넘김 wrap-reverse: 플렉스 요소의 여유공간이 없다면 다음줄로 넘김(단, 아래쪽이 아닌 위쪽으로 넘김) 예제코드 플렉스 레이아웃1 1 2 3 2. flex-direction 플렉스 요소들이 배치되는 축의 방향을 결정하는 속성 row: 기본값. 가로로 배치 row-reverse: 가로로 배치(반대로) column: 세로로 배치 column-reverse: 세로로 배치(반대로) 예제코드 플렉스 ..