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Dart_기초 예제3 230512 8. Data Type 앞서 설명했듯이 Dart는 String, bool, int, double등의데이터 타입이 있고 특이한 점은int, double이 상속 받아서 쓰는 num이라는 Datatype이 있다.따라서 num 데이터 타입은 실수와 정수를 다 가질 수 있다. 9. List Dart의 list 또한 위의 변수 선언 처럼 어렵지 않다. 💡 collection if collection if는 if로 존재할 수도 안할 수도 있는 요소를 가지고 만들 수 있다. 위와 같이 giveMeFive 라는 변수가 존재하고, numbers3 라는 리스트 안에 if문을 아이템 자리에 넣으면, 디버그 콘솔 창에서 위와 같이 5가 포함되어 출력된다. 10. String interpolation 위와 같이 두 ..
Dart_기초예제2 20230511 지난 포스팅에 이어 Dart 기초 예제를 실습해보자 5. Final final은 처음 선언된 변수를 수정 불가능한 변수로 만들어 준다. var의 경우 해당 변수의 datatype을 String으로 했을 경우 다시 String으로 같은 이름의 변수를 선언 했을 때 문제 없었지만 위의 사진과 같이 final로 선언했을 경우 아래에 똑같이 String의 값이 들어와도 값을 바꿀 수 없다. 위와 같이 변수명 앞에 데이터 타입을 넣을 수도 있다. 6. Late late는 final, var, String 같은것들의 앞에 쓸 수 있으며 변수는 선언하되, 값은 나중에 받고 싶을 때 사용한다. 때문에 email이란 변수는 String 타입이지만 값이 없기 때문에 print 함수가 작동하지 않는것을 알 ..
Dart_특징, 기초 예제 20230510 Dart Dart는 2011년 구글에서 발표한 모든 플랫폼에서 빠른 앱을 개발하기 위해 클라이언트에 최적화된 언어이다. Dart의 언어 설계는 클라이언트 개발에 적합하게 개발되었으며, 다중 플랫폼(웹, 모바일 및 데스크톱)에서의 개발과 퀄리티의 프로덕션 경험을 우선시 한다. Dart는 Flutter의 기반을 형성하였고 Flutter 앱을 구동하는 언어와 런타임을 제공할 뿐만 아니라, 코드 포맷, 분석, 테스트와 같은 개발자들의 핵심 작업들을 지원한다. 그럼 지금 부터 Dart의 특징에 대해 알아보자. Dart는 기본적으로 두 가지의 컴파일러를 가지고있다. 💡 Dart Native Dart Native는 내가 쓴 dart 언어를 여러 CPU 아키텍쳐에 맞게 변환해주는 컴파일러다. 때문에 D..
VScode에서 Dart를 사용하기 위한 준비 - 윈도우 230509 💡VScode로 Dart Project 만들기 Flutter를 시작하기 앞서 Dart를 학습하기 위해 VScode를 활용하려고 하니 Dart-SDK의 경로가 필요하다는문제가 생겨 Dart-SDK 설치를 시작해본다. 🔥Dart 설치 준비 Dart를 윈도우에서 설치하기 위해서는 Chocolatey 패키지를 우선 설치해야한다. Dart 공식 홈페이지에도 Chocolatey로 설치할 수 있다고 나와있다. Dart 공식 홈페이지의 Chocolatey 링크를 통해들어가 보면 아래와 같이 Chocolatey 다운로드를 잘 설명해 놓았다. https://chocolatey.org/install Installing Chocolatey Chocolatey is software management automat..
Spaceship Titanic Kaggle Competition 2022.11.29 ~ 2022.11.30 프로젝트 개요 Stapceship Titanic 생존자 예측 데이터 전처리 및 다양한 ML 알고리즘 적용 알고리즘 파라미터 최적화 작업 및 정확도 개선 Team 3 김혜인 나정민 손동환 이민호 최근도 2번째 프로젝트 Spaceship Titanic 사라진 승객 예측이다. 데이터 전처리 및 알고리즘 선택 및 파라미터 튜닝까지 해보았다. 주어진 연습용 csv파일의 독립변수 및 종속변수이다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 데이터 전처리와 시각화를 위한 기본 import이다. train_url = 'https://raw.githubus..
Stable Diffusion 230221 ✨ Stable Diffusion ✨ 2022년 8월 Stability AI에서 오픈소스 라이선스로 배포한 text-to-image 인공지능 모델이다. text2img에 주로 사용되지만 inpainting, outpainting과 같은 다른 작업에도 적용 가능 하다. 가장 큰 강점은 Open AI의 Dall-e나 구글의 Imagen과 같은기존 text-to-image와 다르게 컴퓨터 사용 리소스를 대폭 줄여8GB 이상의 VRAM을 가진 컴퓨터에서도 돌릴 수 있고 오픈소스. 즉, 무료다. 🔥 Model Architecture Stable Diffusion은 LDM(Latent Diffusion Model)이라고 하는 확산 모델(DM)의 일종을 사용한다. 💡 Latent Diffusion 이미지..
NLP_Transfomer 20230130 Attention is all you need 2017년 Google에서 발표한 transformer 하면 떠오르는 대표적인 논문이다. 논문은 제목부터 연구의 내용을 독자에게 던진다. 'Attention Is All You Need' '어텐션은 네가 필요로 하는 전부이다.' '어텐션이면 충분해'라는 내포된 의미도 가지고 있다고 개인적으로 생각한다. 왜 어텐션이면 충분하다는 제목을 붙여 나왔을까? 바로 Transformer의 핵심 포인트인 Seq2Seq 기반의 Attention Mechanism만을 사용한 모델이기 때문이다. 이게 무슨 말인지 Transformer의 구조를 보자. 가장 먼저 눈에 띄는 점은 Recurrent 모델이 사라졌다는 점이다. # RNN, LSTM, GRU... 그리..
NLP_어텐션 메커니즘(Attention Mechanism) 20230123 언제나 그렇듯 새로운 모델은 늘 기존 모델의 단점에서 시작된다. 앞서 포스팅한 Seq2Seq 모델은 인코더에서 입력 시퀀스를 Context vector라는 하나의 고정된 크기의 벡터 표현으로 압축하고 디코더는 Context vextor를 통해 출력 시퀀스를 만들었다. 여기서 두 가지 문제점이 발견된다. 🚨 seq2seq 모델의 한계 1. 하나의 고정된 크기의 벡터(Context vector)에 모든 정보를 압축하려고 하니 정보 손실이 발생함. = 병목 현상 (= bottle neck) 2. RNN계열의 고질적인 문제 기울기 소실(Vanishing gradient) 문제 존재. 즉, 입력 시퀀스가 길면 출력 시퀀스의 품질이 떨어지는 현상 발생. 이를 해결하기 위해 나타난것이 Attentio..

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