해상도 디스플레이의 너비와 높이 resolution = width * height 보통 너비를 먼저 정의하고 높이를 정의한다. 1920 * 1080 1920 * 1080 Full HD 1280 * 720 HD 1픽셀은 RGB 3픽셀로 구성되어 있음. Frame R

Draft 기울어져있다 tapered 상태, 구배 구배 parting line에 따라서 방향성이 달라짐. Parting Line이 중요하다. parting line은 금형의 상판과 하판이 되는 지점을 뜻 함. 1개의 파트에서 하나는 금형도, 하나는 가공도 이렇게

revolve_5 tan선 그릴때 제대로 tan표시하기 정면으로 그릴 때, center line 그리면 편함 revolve6Driver ![](htt

동계 방학동안 진행한 synopsys특강을 수료했다. 수료증 나왔다 ㅎㅎ 배운 내용을 정리해두긴 했는데 저작권 문제로 비공개로 올려둔 상태이다.

Vitis_HLS쓰기 위해서 linux 환경으로 갈아타고 있는데 xfopenCV를 쓰기 위해서 cmake를 설치하는데 버전이 왜 인지 몰?루 지만 cmake 공식홈페이지에 최신버전이 3.29로 나옴 근데 3.51이상이 필요하다고 해서 이게 버전이 옛날거 같은데..

zybo z7-20에 linux system을 올려야 할 것 같아서 설치해보려고 한다.xilinx의 FPGA SoC에 리눅스 시반의 소프트웨어 개발을 위해서 xilinx가 개발한 tool이라고 함. 이거 올려서 영상처리에 도움이 될려나...? 쨋든 그래서 필요할거 같음

docker 와 파일을 공유 cd /workspace/tutorials/RESNET18/files source run_all.sh quantize_resnet18_cifar10source run_all.sh compile_resnet18_cifar10source run

docker docker ps -l docker의 container ID확인 docker commit docker commit -m "image-classifiers installed" e053c10079f7 xilinx/vitis-ai-tensorflow2-cpu

sourc -echo mcmm_ORCA_TOP.tcltcl을 먹여서 나온 결과로 가상의 Scenario들이 생성된 것을 볼 수 있고 이것은 propagated clk가 아님. 합성하기 전에 cur_mode commands를 사용해서 cts를 쓴다. 혹시 propagat

Zoom Fit ALL : 단축키 F, ctrl + F ZOOM : Zfan out : shift + P마우스 포인터로 돌아가기 : esc help -> report HotKey Bindings 왼쪽 아래 프리셋을 저장해서 나만의 preset을 만들수 있음. <-

i-12 netlist And input(A) outout(B)i-11data setup design planning 어디에 어떻게 설계 할지 칩 모양 그리기 (공정회사에서 정해줌) ㄴ자 모양 , 네모 모양 , 800mm X 900mm 등의 크기도 정해줌 plac

vitis - ai 실행하려는데 vi ~/.zshrc 가 잘 안먹어서 다시 하기 우선 도커가 무엇인가 docker "Docker(도커)"는 오픈소스 커뮤니티 프로젝트, 오픈소스 프로젝트 툴, 해당 프로젝트를 주로 지원하는 기업인 Docker Inc. 및 해당 기업이

Vitis-ai는 우분투랑 다른 한개에만 설치가 가능한 모양이다. 설치해보자. 기정이의 블로그를 열심히 참고해서 따라가고 있다... 감사하다. 혼자서 애먹고 있었는데 ㄹㅇ 고마움 우선 우분투를 실행했더니 로그인 되어있는 상태였다. root@desktop 어쩌구 저쩌구

Vitis - Ai Tutorial에 대해 공부해보자. 영상으로 배운 내용을 바탕으로 Tutorial의 과제1을 하는게 목표임. 다양한 Tool을 사용해서 Docker와 vitis - ai 그리고 CIFAR10 Dataset 등을 활용할 예정RESNET18: 18계층으

생성적 적대 신경망 줄여서 GAN(간)이라고 부르는 알고리즘을 이용해 위와 같은 가상의 얼굴을 만들었다. GAN 딥러닝의 원리를 활용해 가상 이미지를 생성하는 알고리즘 GAN은 적대적 경합을 통해 진짜 같은 가짜를 생성하는 원리 가짜를 만들어 내는 파트를 '생성

의미를 전달하려면 각 단어가 정해진 순서대로 입력되어야 하기 때문입니다. 즉, 여러 데이터가 순서와 관계없이 입력되던 것과 다르게, 이번에는 과거에 입력된 데이터와 나중에 입력된 데이터 사이의 관계를 고려해야 하는 문제 생김. 순환 신경망 순환 신경망은 여러 개의 데

인공지능 비서는 사람의 말을 듣고 대답을 해준다. 이는 사람의 언어를 이해하는 능력이 필요하다는 것. 이번 장에서는 자연어 처리에 대해 배워보자 자연어의 전처리 입력될 테스트가 준비되면 이를 단어별, 문장별, 형태소별로 나눌 수 있다. 토큰 이렇게 작게 나누어진 하나의

손 글씨를 인식해보자 MNIST 데이터는 텐서플로의 케라스 API를 이용해 불러오기 ㄱㄴ from tensorflow.keras.datasets import mnist학습에 사용될 부분: X_train, y_train테스트에 사용될 부분: X_test, y_test(X

아이오와주 에임스 지역에서 2006년부터 2010까지 거래된 부동산 판매기록을 보았을 때 80개의 서로 다른 속성이 존재했다. 주거 유형, 차고, 자재 및 환경에 관한 다른 속성을 이용해 볼건데 빠진 자료, 부족한 자료가 포함되어 있다. 이때 어떻게 할 것인가?먼저 데