This document discusses the InputMethodKit (IMK) framework in Mac OS X, which provides APIs for developing input methods (keyboards). IMK uses a client-server model where the input method acts as the server and text input applications are clients. It describes key classes like IMKServer, IMKTextInput protocol, and IMKCandidate for displaying candidate words. The document also covers topics like loading input methods as bundles, handling keyboard events, and compatibility with Xcode for debugging.
This document discusses the InputMethodKit (IMK) framework in Mac OS X, which provides APIs for developing input methods (keyboards). IMK uses a client-server model where the input method acts as the server and text input applications are clients. It describes key classes like IMKServer, IMKTextInput protocol, and IMKCandidate for displaying candidate words. The document also covers topics like loading input methods as bundles, handling keyboard events, and compatibility with Xcode for debugging.
Intriguing properties of contrastive lossestaeseon ryu
소개드릴 논문은 과거 리뷰를 진행한 Contrastive learning에 이어 꽤나 높은 성능을 가져오고 Contrastive loss로 학습시켰을때 나타나는 특성들이 어떻게 나타나는지 실험을 통해 설명을 하는대요, Contrastive loss를 일반화 한 후 그로부터 나오는 여러 종류의 Contrastive loss의 성능, 또 다양한 객체가 이미지에 있을때 Contrastvie Learning은 Representation을 얼마나 잘 학습하는지, Contrastive learning에서 Augmentation이 얼마나 중요한지에 대한 부분입니다. 오늘 논문 리뷰를 위해 펀디멘탈팀의 이재윤님이 Contrastive learning부터 , 논문에 대한 자세한 리뷰까지 도와주셨습니다.
Intriguing properties of contrastive lossestaeseon ryu
소개드릴 논문은 과거 리뷰를 진행한 Contrastive learning에 이어 꽤나 높은 성능을 가져오고 Contrastive loss로 학습시켰을때 나타나는 특성들이 어떻게 나타나는지 실험을 통해 설명을 하는대요, Contrastive loss를 일반화 한 후 그로부터 나오는 여러 종류의 Contrastive loss의 성능, 또 다양한 객체가 이미지에 있을때 Contrastvie Learning은 Representation을 얼마나 잘 학습하는지, Contrastive learning에서 Augmentation이 얼마나 중요한지에 대한 부분입니다. 오늘 논문 리뷰를 위해 펀디멘탈팀의 이재윤님이 Contrastive learning부터 , 논문에 대한 자세한 리뷰까지 도와주셨습니다.
[2장] 딥러닝을 위한 파이썬 기초학습 | 수학 통계를 몰라도 이해할 수 있는 쉬운 딥러닝 | 반병현Byunghyun Ban
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<수학 통계를 몰라도 이해할 수 있는 쉬운 딥러닝, 2021, 생능북스> 의 수업용 ppt 자료입니다. 교재로 활용하실 경우 출판사를 통해 한 학기 분량의 PPT를 제공받으실 수 있습니다.
1. 컴퓨터 공학 스터디 W1 자료구조와 알고리즘
동적 계획법 Dynamic Programming
2. 컴퓨터 공학 스터디 W1 자료구조와 알고리즘
동적 계획법 1
피보나치 수열 Fibonacci numbers
• 제2항까지는 1, 제3항부터는 바로 앞의 두 수를 더한 수
(0), 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89…
재귀를 이용해 피보나치 수열의 n번째 수를 구하는 함수
int fib(int n)
{
if (n<=2)
return 1;
else
return fibo(n-1) + fibo(n-2);
}
7. 컴퓨터 공학 스터디 W1 자료구조와 알고리즘
동적 계획법 3
동적 계획법의 등장
• 처음 진행되는 연산은 기록, 진행되었던 연산은 기록된 값을 이용해 연산 횟수를 줄인다.
메모이제이션(Memoization)
int fiboData[100] = {0,};
int fibo(int n)
{
if (n<=2)
return 1;
if (fiboData[n]==0)
fiboData[n] = fibo(n-1) + fibo(n-2);
return fiboData[n];
}
DP를 이용해 피보나치 수열의 n번째 수를 구하는 함수
8. 컴퓨터 공학 스터디 W1 자료구조와 알고리즘
동적 계획법 4
개념
•문제를 풀기 위해 한 문제를 여러 개의 하위 문제로 나누어 푼 다음, 그것들을 결합하여 최종적인 목적에
도달한다.
•하위 문제를 해결한 뒤 그 해결책을 저장하여 똑같은 문제 발생 시 간단하게 해결한다.
A B
1
2
3
모든 방법을 검토한 후 가장 짧은 2번을 선택한다
9. 컴퓨터 공학 스터디 W1 자료구조와 알고리즘
동적 계획법 5
장점과 단점
•모든 방법을 일일이 검토하여 최적의 해를 찾아내는 방식
•그리디 알고리즘(탐욕 알고리즘)
•모든 해를 구하지 않고 순간순간 최적의 해를 찾는 방식
•그리디 알고리즘으로 도출된 값이 항상 최적의 해라고는 할 수 없다
•동적 계획법은 그리디 알고리즘에 비해 시간이 오래 걸리나, 결과적으로 항상 효율적인 값을 구할 수 있다.