리액트 네이티브 프로젝트를 생성하는 방법은 두 가지가 있다.Expo리액트 네이티브 CLIExpo는 리액트 네이티브를 처음 시작하는 사람이 접근하기 편하게 되어 있다. 또한 완성된 프로젝트를 배포/관리하기 쉽도록 다양한 기능을 제공한다.단점은 Expo에서 제공하는 API

Node.js 다운로드 에 접속해서 LTS버전 중 Windows Installer을 다운로드 받는다.명령 프롬프트 창에 명령어 node --version해서 설치가 잘 되었는지 확인하면 된다.(필자는 과거에 설치한 적이 있어서 14버전이다.)파이썬도 이미 설치되어 있다

여러 블로그를 참고해 ROS 컨테이너를 설치해봤는데 잘 되지 않았다.➡️ Ubuntu 18.04 컨테이너를 설치해서 여기에 ROS를 설치했다.docker images -a를 입력해 현재 가진 이미지들을 확인해보자!실패한 ros 이미지들과 docker를 처음 깔았을 때

먼저 Docker를 설치해보자! (필자는 Windows를 사용한다.)Install Docker Desktop on Windows 사이트에 들어간다.사이트에 들어가면 아래 사진과 같은 화면이 나오는데, 여기서 파란색 버튼 "Docker Desktop for Windows

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)

참고 사이트cs231n에서 말하는 전이학습(무작위 초기화를 통해) 맨 처음부터 합성곱 신경망(Convolutional Network) 전체를 학습하는 사람은 매우 적다. 충분한 크기의 데이터셋을 갖추기는 실제로 드물기 때문이다.하지만 매우 큰 데이터셋(ex. 100가지

colab(https://colab.research.google.com/github/pytorch/tutorials/blob/gh-pages/\_downloads/17a7c7cb80916fcdf921097825a0f562/cifar10_tutorial.ipyn

어떤 나라에는 1~N번까지의 도시와 M개의 단방향 도로가 존재한다. 모든 도로의 거리는 1이다. 이때 특정한 도시 X로부터 출발하여 도달할 수 있는 모든 도시 중에서, 최단 거리가 정확히 K인 모든 도시의 번호를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 또한 출발 도시 X에서

우리는 지난시간에 6개의 activation function을 배웠다. 이중에서 Sigmoid와 ReLU만 다시 봐보자!Sigmoid는 과거에 유명했지만 Vanishing Gradients의 문제점 때문에 이제는 잘 쓰지 않는다.이제는 ReLU를 쓰는 것이 가장 좋은

복습 서로소 집합 서로소 집합 자료구조 기본적인 서로소 집합 알고리즘 소스코드 경로 압축 기법 소스코드 서로소 집합 알고리즘의 시간 복잡도 서로소 집합을 활용한 사이클 판별 서로소 집합을 활용한 사이클 판별 소스코드 -- 신장 트리 크루스칼 알고리즘

가장 짧은 경로를 찾는 알고리즘'길 찾기' 문제라고도 부름사례한 지점에서 다른 특정 지점까지의 최단 경로를 구해야 하는 경우모든 지점에서 다른 모든 지점까지의 최단 경로를 모두 구해야 하는 경우등등📌 실제 코딩 테스트에서는 최단 경로를 모두 출력하는 문제보다는 단순

퍼셉트론에서 신경망으로

http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture6.pdfhttps://inhovation97.tistory.com/23One time setupactivation functionspreproce

퍼셉트론은 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘➡️ 퍼셉트론의 구조를 배우는 것은 신경망과 딥러닝으로 나아가는 데 중요한 아이디어를 배우는 것!: 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력전류가 전선을 타고 흐르는 전자를 내보내듯, 퍼셉트론 신호도 흐름을 만들고

컴퓨터를 활용해도 해결하기 어려운 문제최적의 해를 구하기에 시간이 매우 많이 필요메모리 공간이 매우 많이 필요💡 하지만 어떤 문제는 메모리 공간을 약간 더 사용하면 연산 속도를 비약적으로 증가시킬 수 있다.➡️ 다이나믹 프로그래밍 (동적 계획법)Q. 다이나믹 프로그래

이번 장에서는 리스트 내에서 데이터를 매우 빠르게 탐색하는 이진 탐색 알고리즘에 대해 다룬다. 이진 탐색을 알아보기 전에 가장 기본 탐색 방법인 순차 탐색을 공부해보자! 순차 탐색 (Sequential Search) 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해

1957년 Frank Rosenblatt가 Mark I Perceptron machine을 개발최초의 퍼셉트론 기계1960년 Widrow와 Hoff가 Adaline and Madaline 개발최초의 Multilayer Perceptron Network1986년 Rume