미식한 고독가

시간표 이렇게 매주 전체적인 시간표가 주어지고 이제 맞춰 스케줄이 진행된다 세부적인 부분은 아침마다 출석체크, 수업 듣고, 피어세션에서 각자 공부 내용 교류하고 몰랐던 부분은 보충 그 외 마스터클래스, 오피스아워 있으면 수강 7시 이후로는 자율인데 우리팀 같은 경우는 줌으로 모여서 각자 공부하면서 모르는 부분 질문하는 식으로 스터디 했음 개별 학습 활동 수업은 키워드 위주로, 설명이 부실한건 아니나 양 자체가 방대하기 때문에 개념에 대해 궁금한 점이 있으면 추가로 찾아서 공부해야함 그래도 이해가 안 가는 부분이나 궁금한 점은 질문을 올리면 마스터, 멘토님께서 세세하게 답변해주셔서 이해하는데는 막막하지 않은 편 개념을 배우는 U-stage와 , 대회를 진행하는 P-stage로 나뉨 1주차) [U] Pyth..

세 줄 요약 1. 명동에 위치한 스피크이지 바 2. 칵테일은 대략 1.5~2.0, 베이직도 충실하고 시그니처 칵테일도 많았다 3. 전체적으로 활기차고 손님들도 잘 챙겨주는 분위기라 좋았음 그동안 소문은 자주 들어서 가봐야지 마음만 먹고 미루고 있다가 기념일이 있어 겸사겸사 해서 들렸던 명동 숙희.. 갔던건 5월말인데 괜히 각 잡고 써야될 것 같아서 차일피일 미루다가 4개월이나 미루게 됐다 스피크이지답게 4층엔 아무것도 나와있지 않은 모습 건물 자체도 막 대로변에 있는 것은 아니고 바에 입장하기 전까지 아무 안내도 없기 때문에 처음 온다면 좀 헤맬 수 있을 것 같음 엘레베이터를 타고 4층에서 내렸는데도 이런 곳에 바가 있다고 생각하기는 어려운 모습 하지만 이렇게 장롱 옆에 있는 스위치를 누르면 거울이 열리..

세 줄 요약 1. 런치 4 / 디너 8, 주차 가능 2. 간이 좀 세다(고 하는 리뷰가 몇 개 있는 편), 본인은 개인적으로 좀 비린게 한두 개 있었음 3. 나쁘지 않은 구성과 가격이지만 굳이 찾아갈 필요는 없을듯? 오랜만에 스시가 먹고싶어져서 갔던 스시사라. 마곡에 괜찮은 오마카세가 있다고 들은진 꽤 됐는데 가야지 가야지 하고 미뤄두다가 반년만에 오게됐다. 리뷰를 좀 찾아보니 발산역 이이고또가 이름을 변경한 곳이고, 스시아라타의 세컨브랜드라고 해서 화제가 좀 됐다고 한다. 오마카세가 대로변 1층에 있는건 처음봐서 좀 신기했다. 1시 런치로 예약해서 55분쯤 갔었는데 아직 자리가 준비중이라 좀 서서 기다렸다. 실내엔 다찌 말고도 테이블이 2개 더 있었다. 그리고 앞접시가 없었다 차완무시는 위에 명란으로 ..

연결 후엔 Open Folder로 접근 가능

1. 새 채널 생성 2. 슬랙에 Incoming WebHooks앱 추가 ) 3. 앱을 설치할 채널 선택 4. URL 저장 5. 메세지 전송 import json import sys import random import requests import os import numpy as np import torch def send_msg(msg): url = # 웹후크 UR 입력 message = ("Train 완료!!!\n" + msg) title = (f"New Incoming Message :zap:") # 타이틀 입력 slack_data = { "username": "NotificationBot", # 보내는 사람 이름 "icon_emoji": ":satellite:", #"channel" : "#som..

함수표기법( ; 와 | 의 차이) | : 조건부확률 표기할 때 ; : 함수의 parameter를 나타냄 출처: http://taewan.kim/post/function_in_semicolon/ 확률변수와 확률분포의 관점에서 보았을 때: https://blog.naver.com/kyoungblee/222460452018 모수와 표본 모집단(popilation): 관측 대상이 되는 전체 집단 모수(parameter): 모평균, 모표준편차, 모분산등 모집단의 데이터 모평균: $\mu$ 모분산: $\sigma^2$ 모표준편차: $\sigma$ 표본(sample): 모집단의 부분집합 표본 통계량(sample statistic): 표본에 의존하는 통계량 표본평균: ${\displaystyle {\bar {X}}}$..

set_tick_locator Axis.set_major_locator(locator) Set the locator of the major ticker. tick을 표시할 내용의 종류나 방법(단위 설정 등)을 설정 사용법 # x/y축의 major/minor locator 설정 ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(5)) ax.yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(5)) tick_locator 종류 참고: matplotlib.ticker, Tick locators, matplotlib.axis.Axis.set_major_locator set_tick Axis.set_ticks(ticks, *, minor=False) Set this ..

원문: https://velog.io/@hanlyang0522/DL-Basic-%EC%B6%94%EA%B0%80%EB%85%BC%EC%9D%98-What-is-best-cross-validation-method 문제제기 여러 cross-validation 방법들이 있는데 가장 효과가 좋은 방법은 무엇일까?에 대한 의문이 들어서 조사하기 시작함 Cross Validation methods K-fold Cross Validation n개의 data를 균등하게 섞고 k개의 그룹으로 나눠서 1개만 test set, k-1개는 train set K-fold를 나누는 방법: https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_cv_indices.h..

*원문: DL Basic 추가논의) Weight Initialize를 하는 이유? (velog.io) 문제제기 Train 하기 전에 weight initialize하는데 안 하는 것과 무슨 차이가 있을까요? 다른 코드들 보면 안하는 경우가 더 많은 거 같아서요. 라는 질문이 부스트코스 오픈카톡방에 올라와서 논의를 하게 됐고, 그에 대한 기록과 나음대로의 정리를 해보려고 한다. 첫 생각 나는 처음에는 train하면서 weight(parameter)는 update되가니까 초기값이 어떤 값이라도 상관 없어서 그런거 아닐까?라고 생각했었다. 하지만 다른분들의 의견도 들어보고 조사를 해본 결과 몇 가지 이유가 있다는 것을 알 수 있었다. 다른 캠퍼분들의 의견 초기값이 모두 0이면 문제가 생기기 때문에 torch는..

인스타그램을 하다가 어반브레이크라는 힙하고 간지나는 각종 작가 & 갤러리들이 참여하는 엑스포가 있다 그래서 묻지도 따지지도 않고 바로 예매했다. 사실 누가 있는지도 모르고 그냥 무턱대고 갔었는데 막상 가보니 어디서 많이 들어본 작가들도 있고 처음보는 멋진 작가들도 있고 그래서 데이트나 심심풀이용으로도 갈만한듯? 나같은 경우는 인터파크에서 예매했는데 네이버, 티몬이나 현장구매도 가능한 것으로 보였다. 대학생은 10000원, 일반인은 15000원인데 대학생 같은 경우는 출입할 때 학생증이 필요하니 주의. 국내외 작가들과 갤러리들이 많이 참가했는데 자세한 정보는 공식 홈페이지와 인스타그램에서 확인 가능하다. 공홈 카탈로그에서 전체 작가, 갤러리 리스트와 대표작들을 확인할 수 있으니 한번 보는것도 좋을듯 하다...