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좋은 소프트웨어 설계를 위해 알아야 하는 개념 모듈성 모듈 : 고유한 목적, 기능을 가지는 단위 응집도 응집도 : 시스템의 모듈 구성 요소가 목적을 달성하기 위해 관련된 정도 결합도 모듈들의 상호 의존성 높은 응집도와 낮은 결합도 버저닝(Version) CalVer (Calendar Versioning)날짜 기반 시스템을 이용해 버전 번호 할당 (ex.Ubuntu 20.04 ) SemVer (Semantic Versioning)마침표로 주 번호, 부 번호, 패치 번호 구분 주 번호 : 이전 버전과 호환되지 않은 변경이 있으면 주 번호 증가 부 번호 : 이전 버전과는 호환되며 새로운 기능이 추가된다면 부 번호 증가 패치 번호 : 이전 버전의 버그 수정 HashVer (Hash Versioning) 모든 버..

1) error during connect: This error may indicate that the docker daemon is not running. 다음과 같은 에러가 발생했다. 여러 블로그의 에러 해결 방법을 시도했다. 시도 1 : docker 4.4.0버전으로 재설치 - AppData/Roaming/Docker, AppData/local/Docker 삭제 후 진행 ==> 실패 시도 2: wsl --update 후, 체크해줌 ==> 해결하긴 했는데, 어디서 해결된건지는 잘 모르겠다. (이거 때문 아닌듯 함..) 잘 되는 것을 확인할 수 있다. 2) docker: Error response from daemon: Conflict. docker run --name mysql-tutorial -e ..

파일을 삭제해줘도 용량이 줄어들지 않는 것을 확인할 수 있다(df -h) rm -rf ./.local/share/Trash/* 위 코드를 사용해 용량을 정리해주자

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Abstract 최근 연구에서 입출력 사이에 shorter connections을 포함시키면, Convolution Network이 깊어지고 정확해지며 학습 효율도 높아진다고 밝혀졌다. 이 논문은 이러한 관찰을 기반으로 Dense Convolutional Network(DenseNet)을 제시한다. 기존의 연구(AlexNet, VGG, GoogLeNet 등의 일반적인 CNN)구조에선 각 레이어 간에 한 개의 연결만 존재하다.(L->L) 그렇기 때문에 많은 필터를 거치면서 소실 문제가 생기는 것이다. 이러한 문제를 완화하기 위해, 본 논문은 네트워크 내의 모든 층이 서로 직접적으로 연결되는 밀집 연결(dense connectivity) 구조를 제안한다. 이 구조는 단순한 연결 구조보다 학습 효율성을 학습시..

- Knapsack Problem 어떤 배낭이 있고 그 배낭 안에 넣을 수 있는 최대 무게는 K이다. 배낭에 넣을 수 있는 N개의 물건이 각기 다른 가치 V를 가지고 있으며 각 물건마다 다른 무게 W를 가지고 있을 때, 배낭이 최대한 가치 높은 물건들을 담을 수 있는 조합을 찾는 문제이다. 위 문제를 어떻게 접근해야 할까? 브루트포스 알고리즘으로 접근하게 된다면, 그 물건을 넣었을 때와 안 넣었을 때의 모든 조합을 확인해봐야하기 때문에 O(2^n)이 걸리게 된다. 그리디 알고리즘도 옳지 않다. 최적의 해를 구할 수 없다. 그래서 이 문제는 DP로 접근해야 한다 ! 하지만, 막상 DP로 풀려고 하니 식을 도출하지 못했다. 그래서 단계별로 식을 도출해보려고 한다. 우선 위에서 말했듯이 우리가 선택할 수 있는..