https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42626 프로그래머스SW개발자를 위한 평가, 교육의 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프programmers.co.kr처음에는 리스트를 sorting 해 준 뒤에 while문을 동작 시키려고 했으나 효율성 테스트에서 실패가 떴다.어떻게 시간복잡도를 개선할 수 있는지 찾아보니 heapq라는 아주 좋은 도구가 있었다. heapq는 이미 힙구조라고 가정한 리스트를 조작하는 함수 모음으로 일반 리스트를 힙 구조로 사용하기 위해서는 heapq를 import 해 준뒤 heapq.heapify(scoville)을 해 줘야만 이 리스트를 이제부터 최소 힙으로 쓰겠다고 정의하게 된다.i..
cloudflare에서 구매했던 도메인으로 사이드 프로젝트를 배포하기 위해 cloudflare tunnel을 사용해 내 fastapi를 연결했다. 아래 과정은 전부 fastapi 실행 경로에서 실행하였다. 1. Cloudflare Tunnel 설치curl -L https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64.deb -o cloudflared.debsudo dpkg -i cloudflared.deb위 명령어를 이용해서 wsl2에서 cloudflare tunnel을 설치 해 준다. 2. 설치 확인cloudflared --version > cloudflared version 2025.11.1 (..
Omni-Scale Feature Learning for Person Re-Identification, Kaiyang Zhou et al.,2019 를 읽고 요약, 정리한 내용입니다.◼️ Abstract Instance-level의 recognition 문제로서, person 재식별(ReID)은 차별적인 특징에 의존하는데, 이는 서로 다른 spatial scales를 포착할 뿐만 아니라 multiple scale의 임의의 조합을 캡슐화한다.본 논문에서는 both homogeneous(동질의)와 heterogeneous(여러 다른 종류들로 이루어진) 스케일의 feature를 omni scale feature라고 부른다. 본 논문에서는 omni scale feature 학습을 위해 새로운 Deep ReID ..
최근에 사이드프로젝트를 진행하면서 내 pc를 서버로 해서 배포를 해 보려고 했는데 개인 pc ip 주소와 포트를 공개해야 한다는 부담이 있어서 방법을 찾던 중 cloudflare로 배포가 가능하다는 것을 알게 됐다.무료 플랜으로도 충분히 배포가 가능하다고 해서 먼저 cloudflare에서 도메인부터 구매했다. 1. 회원 가입https://www.cloudflare.com/ko-kr/products/registrar/ Cloudflare Registrar | 도메인 등록 및 갱신Cloudflare는 Cloudflare Registrar를 통해 간편한 원가 도메인 등록 및 갱신 서비스를 제공합니다. 추가 수수료 없이 도메인을 구매, 이전 및 관리하세요.www.cloudflare.com위 링크에서 회원가입을..
빌드한 engine 모델을 사용하기 위해 trtexec 엔진을 사용해야 할 일이 생겼는데 설치 하려고 하니 환경이 섞이는게 싫어서 도커 이미지를 사용해서 설치하는 방법을 찾아보게 되었다.원하는 버전의 도커 이미지를 사용해서 컨테이너를 생성하면 해당 버전의 tensorrt를 사용할 수 있다. https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/container-release-notes/ TensorRT Release Notes - NVIDIA DocsThe TensorRT container is an easy to use container for TensorRT development. The container allows you to build, modify, and e..
ChatGPT를 비롯한 LLM(대형 언어 모델)의 등장은 개발 패러다임 자체를 바꿔 놓았다.이제는 코드를 작성하거나 문서를 요약하는 일을 넘어서 서비스 운영, 정보 검색, 의사 결정 보조까지 모델이 참여할 수 있다. 하지만 현실적인 문제는 많다.“모델이 사내 문서를 검색하게 하고 싶다.”“LLM이 계산·데이터베이스·외부 API를 이용하도록 하고 싶다.”“문서를 유사도 기반으로 검색한 뒤 답변하게 하고 싶다.”“대화형 서비스니까 사용자의 이전 맥락을 기억해야 한다.”이런 기능은 GPT API만으로는 만들기 어렵기 때문에 LangChain이 등장하게 되었다.LangChain은 LLM을 기반으로 실질적인 애플리케이션을 만들 수 있게 해주는 프레임워크이다. 단순히 챗봇을 넘어서 “지능형 도구”를 만들기 위한 표..
Large Language Model(LLM)은 뛰어난 생성 능력을 가졌지만 근거가 없는 내용을 “그럴듯하게” 만들어내는 Hallucination(환각) 문제가 존재한다.이 문제를 해결하고 기업 문서, PDF, 내부 지식 기반의 정확한 답변을 만들기 위한 기술이 있는데, 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)이다. 1️⃣ RAG란?말 그대로 Retrieval(검색) + Generation(생성) 의 조합으로 LLM이 “모르는 내용”을 추측해 말하는 대신 외부 지식베이스(문서, Database, PDF, 소스코드 등)에서 관련 정보를 검색하여 그 실제 내용을 LLM 입력(prompt)에 추가해 답변을 생성하는 구조이다.LLM이 답변을 생성할 때,관련 정보를 외부 지식 베이스에..
Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference, Benoit Jacob et al., 2017 을 읽고 요약, 정리한 내용입니다. ◼️ Abstract모바일·엣지 기기에서 모델을 정수 연산만으로 추론하도록 만드는 8비트 양자화 스킴과, 그에 맞춘 양자화-인지 학습(시뮬레이티드/페이크 양자화) 절차를 제안한다.정확도를 최대한 유지하면서도 지연 시간과 전력/메모리를 크게 줄이는 것이 목표이다.MobileNet 계열에서도 정확도–지연시간 균형이 개선됨을 ImageNet/COCO에서 보여준다.모든 연산을 float 대신 int8(+ 일부 int32 누적)로 바꿔도 정확도를 거의 잃지 않게, 학..
코드를 동작시키는데 c++ 버전이 낮아서 실행이 되지 않느다는 오류를 마주했었다.이를 해결하기 위해 c++ 버전을 업그레이드 하는 방법을 찾다가 간단하게 할 수 있는 방법을 알게 되었다. set(CMAKE_CXX_STANDARD 20) # 또는 17set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)set(CMAKE_CXX_EXTENSIONS OFF)if (MSVC) add_compile_options(/Zc:__cplusplus)endif()cmake_minimum_required(VERSION 3.20)# include pathinclude_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/include) CMAKE_CXX_STANDARD 20 : C++20 표준 ..
