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spring boot 설치 백엔드 개발을 위한 다양한 프레임 워크가 있는데요, 한때 정말 많이 쓰이던 프레임워크가 spring boot입니다. spring boot를 시작하는 과정을 보여드리겠습니다. intelliJ저는 intelliJ를 이용해서 개발을 할 것입니다. 크롬에 intellij를 입력해서 공식 홈페이지(https://www.jetbrains.com/ko-kr/idea/)로 이동합니다. 무료로 사용할 것이기 때문에 community 버전을 설치합니다.. 설치 파일을 시작하고 나오는 창에서 아래와 같이 선택해 줍니다. 다음을 계속 눌러 설치를 진행해 줍니다. 설치를 마친 다음 메모리 사용량을 조금 늘려 주겠습니다. 옵션의 VM option으로 갑니다. 최소와 최대 메모리 사용량을 조절해 줍니다. 저는 1G, 2G로 설정했..
21034 - Go To Goal 문제 번역더보기0번 칸부터 $ 2N + M$번 칸까지 $2N + M + 1$개의 칸이 있는 게임 판이 있습니다. 당신은 0번 칸에 있고 특수 카드 $N$장과 일반 카드 $M$장을 가지고 있습니다. 특수 카드를 사용하면 2칸을, 일반 카드를 사용하면 1칸을 갈 수 있습니다. 이때, 특수 카드는 연속해서 3번 사용할 수 없습니다. 마지막 칸에 도착할 수 있는 경우의 수를 구하세요.step 1더보기$N$과 $M$이 작으면 dp로 해결할 수 있습니다. 하지만 그러기에는 드가 너무 많죠. 결국 경우의 수를 구하는 문제니 수학으로 접근해 봅시다.0부터 시작하는 카운트가 하나 있다 생각해 봅시다. 특수 카드를 쓰면 카운트가 1 증가하고 일반 카드를 쓰면 카운트가 0으로 초기화 됩니다. 카운트가 2를 넘지 않도록 모든..
[논문 구현] You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection(YOLO v1) 구현 모델 구현모델 구현 자체는 상당히 쉽습니다.우선 Conv 부분을 먼저 만들어 줍니다.아래와 같이 만들어 줍니다. 그리고 밑에 Dense를 사용합니다. 이때, gpu 메모리가 터진다고 경고를 할 때가 있는데 껐다 켜면 해결이 됩니다. 최종적으로 7*7*(3+5*2)로 나옵니다. 3은 클래스의 수입니다.로스로스를 구현해 보겠습니다. 우선 오브젝트가 있는 것과 없는 것으로 나눕니다. 오브젝트가 있는 각각의 셀을 박스 예측과 클래스 예측으로 나눕니다. 한 피쳐 픽셀 당 2개의 바운딩 박스를 예측하므보 5*2 개를 뽑아냅니다. 오브젝트가 없는 것에 대해 confidence score를 계산합니다. 예측한 바운딩 박스와 타겟의 바운딩 박스의 IOU를 구한 다음 가장 많이 겹치는 박스를 구합니다. 셀 당 2개의 박스..

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