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<title>V-AIS on </title>
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<description>Recent content in V-AIS on </description>
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<title>FAQ</title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/2.Study/common/FAQ/</guid>
<description>자주 듣는 질문 모음입니다!
환경 설정 관련 # Windows와 Linux 중 뭘 써야하나요? 요즘은 Windows에서도 WSL이 잘 되어있어서 어떤걸 사용하셔도 큰 문제 없습니다. 그래도 전 Linux 사용하겠습니다... nvidia-smi에 CUDA 버전이 나와요! CUDA 설치한거 맞나요?? 아닙니다. `nvidia-smi`에 나오는 `CUDA Version`은 현재 드라이버와 호환되는 최신 버전의 CUDA 정보입니다. CUDA는 `nvcc --version`으로 확인하셔야합니다. CUDA를 설치했는데 nvcc --version을 해도 명령어가 동작을 안해요! 설치를 잘못하셨다는 의미입니다. 혹시나 다음과 같은 작업을 잊으신건 아닐까요?</description>
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<title>Image</title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/2.Study/common/dataset/image/</guid>
<description>Image dataset 목록입니다!</description>
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<title>Test paper</title>
<link>https://v-ais.github.io/3.Review/0.Paper/test/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/3.Review/0.Paper/test/</guid>
<description>테스트 페이지 입니다.
Example # {{&lt;/* mermaid [class=&#34;text-center&#34;]*/&gt;}} stateDiagram-v2 State1: The state with a note note right of State1 Important information! You can write notes. end note State1 --&gt; State2 note left of State2 : This is the note to the left. {{&lt;/* /mermaid */&gt;}} mermaid.initialize({ "flowchart": { "useMaxWidth":true }, "theme": "base" } ) stateDiagram-v2 State1: The state with a note note right of State1 Important information!</description>
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<title>Test paper</title>
<link>https://v-ais.github.io/4.Read/0.-Column/test/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/4.Read/0.-Column/test/</guid>
<description>테스트 페이지 입니다.
Example # {{&lt;/* mermaid [class=&#34;text-center&#34;]*/&gt;}} stateDiagram-v2 State1: The state with a note note right of State1 Important information! You can write notes. end note State1 --&gt; State2 note left of State2 : This is the note to the left. {{&lt;/* /mermaid */&gt;}} mermaid.initialize({ "flowchart": { "useMaxWidth":true }, "theme": "base" } ) stateDiagram-v2 State1: The state with a note note right of State1 Important information!</description>
</item>
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<title>Text</title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/2.Study/common/dataset/Text/</guid>
<description>Text dataset 목록입니다!</description>
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<title>개발 환경 구축</title>
<link>https://v-ais.github.io/2.Study/beginner/setting/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/2.Study/beginner/setting/</guid>
<description>Python 개발 환경 # Local # Detail 사용하는 PC에 Python을 설치하는 가장 기본적인 방법입니다! Ubuntu의 경우 # Ubuntu를 사용하실 경우 일반적으로 Python3.X가 설치되어 있습니다!
터미널에서 python3를 입력하여 확인해보세요!
Window의 경우 # https://www.python.org/ 여기에서 원하시는 버전의 Python을 다운받고 설치합니다!
사실&hellip;.Local Python을 쓰는 일은 거의 없을 겁니다&hellip;
여기서부턴 용도에 따라 독립된 가상 환경을 만들 수 있는 방법들입니다!
Q: 왜&hellip;.독립된 환경이 필요한가요&hellip;?
A: 만약 개발 A에선 버전 1의 라이브러리를 필요로 하고, 개발 B에선 버전 2의 라이브러리를 필요로 한다면, 어떻게 이 두 라이브러리를 관리할 수 있을까요?</description>
</item>
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<title>그 외 자료</title>
<link>https://v-ais.github.io/2.Study/legacy/etc_recommend/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/2.Study/legacy/etc_recommend/</guid>
<description>자료 모음집 # ⭐️ : 추천도
💀 : 난이도
블로그 # 브랜치(Amang Kim 개인블로그) 링크
우아한 형제들 링크
홍정모 교수님 개인 블로그 링크
이기창님 개인 블로그 링크
라온피플 링크
위키독스(Machine) 링크
State Of the Art Object Detection 자료 모음 링크
Python 모듈 설명 모음 링크
선형대수학 강의 요약 블로그 링크</description>
</item>
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<title>기술 블로그</title>
<link>https://v-ais.github.io/4.Read/1.Etc/techblog/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>Usage # 매드업 - 파이썬 세 개의 점, ELLIPSIS 객체는 무엇인가요? 매드업 - PYTHON ASYNCIO를 활용한 효율적인 광고 데이터 수집 Web application # 카카오페이 - 이미지 처리를 위한 파이썬 서버 프레임워크 선정기 with Django, FastAPI, Sanic 매드업 - FLASK에서 FASTAPI로 간 이유 ML, DL # 하이퍼커넥트 - 고성능 ML 백엔드를 위한 10가지 Python 성능 최적화 팁 카카오페이 - 모델 서빙 최적화를 위한 프레임워크 선정과 서빙 성능 극대화하기 네이버 플레이스 - ML gpu model server 성능을 유지하며 cpu server로 전환한 경험 공유 </description>
</item>
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<title>동영상 강의 모음</title>
<link>https://v-ais.github.io/2.Study/legacy/media_recommend/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/2.Study/legacy/media_recommend/</guid>
<description>자료 모음집 # ⭐️ : 추천도
💀 : 난이도
동영상 강의 # 영어 # CS231n 2016_링크, 2017_링크, 2017_한글 자막 ⭐️ ⭐️ ⭐️ 💀 💀
Computer Vision 분야에서 가장 중요하고 기초적인 스탠포드 대학 강의
구글 머신러닝 단기집중과정 (한글자막) 링크 ⭐️ 💀
구글에서 제작한 비전공자들도 쉽게 들을 수 있는 강의
Udacity Computer Vision(영어자막) ⭐️ 💀 💀 링크
Computer Vision 개론 강의
학부 4학년과 석사과정에서 수강할 수 있는 가장 기본적인 컴퓨터 비전 강의</description>
</item>
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<title>머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로</title>
<link>https://v-ais.github.io/3.Review/1.Book/sihan/ml_book_rebiew_gilbut_1/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/3.Review/1.Book/sihan/ml_book_rebiew_gilbut_1/</guid>
<description>원문 링크
이 책은 다른 머신러닝 도서가 그렇듯이 인공지능이 어떤 역사를 가지고 발전했는지로 이야기를 시작합니다. 머신러닝에서 사용되는 전반인 용어와 표기법에 대한 정의로 글을 시작하기 때문에 입문서로 큰 장점이라고 생각됩니다. 입문서라고 나온 도서들 중에도 번역된 용어와 원어가 혼재되어 사용되어 인터넷에서 얻는 자료와 용어차이에서 오는 괴리감이 있는데 이 책은 그 부분을 해결 해주는 부분이 있습니다.
파이썬에 익숙하지 않은 사용자를 위해서 패키지 관리를 위해 pip와 conda에 대한 사용법도 제시하고 있습니다. 하지만 파이썬 문법에 대한 설명이 없기 때문에 파이썬은 어느 정도 익힌 다음에 읽는 것을 추천합니다.</description>
</item>
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<title>블로그에 있으면 하는 내용</title>
<link>https://v-ais.github.io/0.Notice/contents_in_blog/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/0.Notice/contents_in_blog/</guid>
<description>안녕하세요. V-AIS 운영진 Jerry 입니다.
이번에 투표 결과를 정리해보고&hellip;.
어떤 내용들은 블로그에 작성할지&hellip;고민해보려 합니다.
일단 투표 결과에요!
톡방 총 인원 825명 (종료일 기준)
읽은 인원 270명
투표 인원 163명
순위 내용 투표수 1 AI, 딥러닝 공부 순서 118 2 따라해볼만한 머신러닝 프로젝트 리스트 98 3 머신러닝, 딥러닝들 계보 (decision tree -&gt; rf 와 같은..) 79 4 **입문자를 위한 환경 구축 방법 -&gt; 작업중.</description>
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<title>서적 모음</title>
<link>https://v-ais.github.io/2.Study/legacy/book_recommend/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>자료 모음집 # ⭐️ : 추천도
💀 : 난이도
책 # 책 이름 사진 추천도 &amp; 난이도 한줄평 디지털 영상 처리 ⭐️⭐️ 💀💀💀 추후 작성 컴퓨터 비전 ⭐️⭐️ 💀💀 추후 작성 기계학습 ⭐️⭐️ 💀💀 추후 작성 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 ⭐️⭐️⭐️ 💀 추후 작성 Do it! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문 ⭐️⭐️ 💀💀 밑바닥 부터 시작하는 딥러닝보다 비교적 쉬운 난이도 모델을 직접 구현하면서 익히기 때문에 기초 서적 및 세미나용으로 괜찮음 DEEP LEARNING ⭐️⭐️⭐️ 💀💀💀 추후 작성 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 ⭐️⭐️⭐️💀💀 기초 개념부터 프레임워크 전반에 대해 창시자가 직접 다룸.</description>
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<title>우분투</title>
<link>https://v-ais.github.io/2.Study/common/tips/ubuntu_tips/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/2.Study/common/tips/ubuntu_tips/</guid>
<description>우분투 사용과 관련된 팁!
간단 명령어 # # 유저 추가 adduser [user name] # 그룹에 유저 추가 usermod -a -G [group name] [user name] -a : user를 group의 사용자로 추가 -G : user의 secondary group으로 추가 # 디렉토리 or 파일 권한 변경 chmod -R xxx [directory or file name] -R : 하위 폴더, 파일까지 모드 변경 xxx : 0~7 값으로 모드 변경 # 디렉토리 or 파일 소유자 변경 chown -R [user name] [directory or file name] # 디렉토리 or 파일 그룹 소유자 변경 chgrp -R [group name] [directory or file name] # 디렉토리 및 파일의 디스크 사용량을 확인 (Disk Usage) du -h - 사용자 레벨의 프로그램으로 meta data 같은 것들을 반영시키지 못함.</description>
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<title>제 1회 V-AIS 세미나 자료</title>
<link>https://v-ais.github.io/1.Seminar/1st_seminar/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/1.Seminar/1st_seminar/</guid>
<description>세미나 발표 자료</description>
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<title>제 2회 V-AIS 세미나 자료</title>
<link>https://v-ais.github.io/1.Seminar/2nd_seminar/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/1.Seminar/2nd_seminar/</guid>
<description>세미나 발표 자료</description>
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<title>제 3회 V-AIS 세미나 자료</title>
<link>https://v-ais.github.io/1.Seminar/3rd_seminar/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/1.Seminar/3rd_seminar/</guid>
<description>이번 세미나 자료는 부득이하게 공유가 어렵습니다!</description>
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<title>질문하는 방법</title>
<link>https://v-ais.github.io/0.Notice/question/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/0.Notice/question/</guid>
<description>질문하기 이전에 # 질문과 답변은 질문자와 답변자 간의 의사소통입니다.
서로가 서로를 파악하여야 더욱 더 좋은 의사소통이 될 수 있습니다.
이런 내용들 좋아요! # 1. 문제 이해 # 당연히 내가 무엇을 알고 있고 무엇이 궁금한지 정리부터 합니다.
구체적이면 구체적일 수록 좋습니다.
2. 정보 공유 # 질문에 대해 이해할 수 있도록 많은 정보를 제공하는 것은 빠른 답변, 양질의 답변을 얻는데 도움이 됩니다!
현재 겪고 있는 상황, 스스로 해소하기 위해 검색한 내용, 자료등을 공유해주시면 좋습니다!</description>
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<title>파이썬</title>
<link>https://v-ais.github.io/2.Study/common/tips/python_tips/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/2.Study/common/tips/python_tips/</guid>
<description>파이썬 사용과 관련된 팁!</description>
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<title>프레임워크 별 장단점</title>
<link>https://v-ais.github.io/2.Study/beginner/compare_framework/</link>
<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
<guid>https://v-ais.github.io/2.Study/beginner/compare_framework/</guid>
<description>이 글은 드래프트 입니다.
TensorFlow # 장점 # 성숙한 에코시스템, 강력한 지원과 다양한 도구, 라이브러리 제공 TensorFlow Serving, TensorFlow Lite 등을 통한 모델 배포 용이성 연구와 산업 분야 모두에 적합 단점 # 모델 설계 및 실험을 위한 유연성이 상대적으로 부족할 수 있음 처음 사용자에게는 기능과 API의 복잡성이 높을 수 있음 PyTorch # 장점 # 쉬운 문법과 직관적인 설계로 사용자들에게 인기 동적 그래프 형태로 자유로운 모델 디자인 및 실험 가능 활발한 커뮤니티와 개발자들의 지속적인 기여로 발전 중 단점 # TensorFlow보다 기업에서의 지원이 상대적으로 부족할 수 있음 Keras # 장점 # 직관적이고 간단한 API로 빠른 프로토타이핑 가능 TensorFlow, Theano, CNTK 등 다양한 백엔드 지원.</description>
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