이번 월간 웨비나에서는 AWS 클라우드를 통해 어떻게 손쉽게 소프트웨어를 개발하고, 배포하는 과정을 자동화 할 수 있는지를 알아 봅니다. 이를 위해 Amazon.com의 소프트웨어 개발 과정 상의 경험과 이를 토대로 만들어진 AWS CodeDeploy와 CodePipeline 서비스를 소개해 드리고, 이를 통해 EC2 인스턴스 뿐만 아니라 기존 서버에 손쉽게 배포하는 방법을 알려드립니다. 본 세션을 통해 클라우드를 통한 민첩하고 빠른 개발 및 배포를 통해 진화된 데브옵스(DevOps) 프로세스를 정립할 수 있는 방법을 안내해 드립니다.
이번 월간 웨비나에서는 AWS 클라우드를 통해 어떻게 손쉽게 소프트웨어를 개발하고, 배포하는 과정을 자동화 할 수 있는지를 알아 봅니다. 이를 위해 Amazon.com의 소프트웨어 개발 과정 상의 경험과 이를 토대로 만들어진 AWS CodeDeploy와 CodePipeline 서비스를 소개해 드리고, 이를 통해 EC2 인스턴스 뿐만 아니라 기존 서버에 손쉽게 배포하는 방법을 알려드립니다. 본 세션을 통해 클라우드를 통한 민첩하고 빠른 개발 및 배포를 통해 진화된 데브옵스(DevOps) 프로세스를 정립할 수 있는 방법을 안내해 드립니다.
This document discusses using computational graphs to calculate gradients for neural networks and other deep learning models. It explains that directly calculating gradients on paper for complex models is difficult and inefficient. Instead, computational graphs can be used as a data structure to represent the calculation process within a model. Nodes in the graph correspond to mathematical operations like matrix multiplications and activation functions. This allows gradients to be efficiently calculated by backpropagating through the graph. Examples of linear models, convolutional networks, and neural Turing machines are given to show how computational graphs can handle both simple and complex models.
- The document discusses how a neural network with one hidden layer can approximate any function from RN to RM to arbitrary precision using universal approximation.
- It provides an example of using a neural network with ReLU activations to approximate a function from R to R. The output is a linear combination of shifted and scaled ReLU units.
- With 4 hidden units, this network architecture can represent a bump function by combining 4 different weighted hidden units.
26. 3. Visual Studio 설치하기
‘데스크톱용 VC++ 2015 v140 도구집합'도 체크하고 ‘설치’ 클릭
• OpenCV 3.4.0 은 MSVC 2015 까지 밖에 지원 안 하기 때문에 MSVC 2017을 사용 못해
Visual Studio 설치 시 따로 설정하여 MSVC 2015 v140 도 설치 해야 한다.
30. Visual Studio에서 OpenCV를 사용하기 위해 할 일
1. Include path (포함 디랙터리) 설정하기
-> OpenCV에서 제공하는 라이브러리 들을 사용하기 위해서는 헤더 파일이 들어있는 Include Path를 설정
해야 한다. 만약 Include path를 설정 안 할 시 #include <opencv2/….> <- 옆의 include 명령어로 OpenCV
헤더 파일을 불러올 수 없음.
2. Library directory path(라이브러리 경로) 설정
-> include path를 설정하더라도 라이브러리 경로를 설정하지 않으면 해당 헤더파일에 등록된 라이브러리를
불러오지 못해 실제 코드를 컴파일 할 수 없다.
3. Link 설정
-> 라이브러리 경로를 설정하더라도 [링커] – [추가 종속성] 파일을 설정하지 않으면 컴파일러가 링킹을 실패함.
• 만약 @@@@@@@@ <- 골뱅이가 많이 나오는 에러가 발생시 추가 종속성이 잘못된 경우임.
47. 5. 예제 시험
4번 까지 과정으로 OpenCV 개발환경 구축을 완료하였다.
마지막 5번 파트에서는 간단한 이미지 flip 예제를 구현한다.
48. 5. 예제 시험
먼저 OpenCV 라이브러리를 사용하기 위해
필요한 파일들을 [include] 한다.
이제부터 cv 관련 함수와 클래스를 사용할 수 있다.
49. 5. 예제 시험
11번 줄 : cv 네임스페이스의 imread 함수로 C:(C드라이브 루트)에
에 있는 “test.jpg”를 읽어 들여 cv::Mat 클래스의 image 변수에
이미지 데이터를 저장한다.
13번 줄 : 뒤집힌 이미지 데이터를 저장할 cv::Mat 타입의 변수 result
를 선언한다.
15번 줄 : 변수 image에 저장된 이미지를 뒤집고, 변수 result에 결과를
저장한다.
이미지 뒤집기를 위해 다음과 같이 코드를 작성한다.
50. 5. 예제 시험
15번 줄 : 변수 image의 이미지 데이터를 뒤집어서 변수 result에 저장
17번 줄 : “result” 이름의 윈도우 창을 등록한다
19번 줄 : “result” 이름으로 cv::mat 변수 resul를 화면에 띄어준다.
21번 줄 : 이미지 창을 종료하지 않고 대기한다.
23번 줄 : 등록된 윈도우 창들의 자원을 해제한다.
아래와 같이 나머지 코드를 작성하고
51. 5. 예제 시험
C 드라이브 루트 에다가
“test.jpg” 이름으로 읽어 들일 이미지 파일을 놓은 후
아까 작성한 코드를 실행하면