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Rasberry Pi : 서버컴 만들기 https://seolin.tistory.com/103?category=762766 라즈베리파이로 집에서 서버 구축하기 4. MariaDB 설치 1. MariaDB 설치 MariaDB는 MySQL의 포크 DB입니다. 한 때 오픈소스 DB의 대명사나 마찬가지였던 MySQL이 오라클에 인수되면서, 이에 대한 반발로 생겨난 진정한 오픈소스 DB죠. 애초부터 MySQL과의 호환성�� seolin.tistory.com 2020. 8. 3.
Optimization : Reference https://adioshun.gitbooks.io/machine_learning/content/undefined-3/cbu01.html cbu01_탐색과 최적화 · Machine_learning adioshun.gitbooks.io 2020. 7. 28.
Optimization : Genetic What is Genetic Optimization? 유전 알고리즘은 자연계의 생물 유전학에 기본 이론을 두며, 병렬적이고 전역적인 탐색 알고리즘으로서, 다윈의 적자생존 이론을 기본 개념으로 한다. 유전 알고리즘은 풀고자 하는 문제에 대한 가능한 해들을 정해진 형태의 자료구조로 표현한 다음, 이들을 점차적으로 변형함으로써 점점 더 좋은 해들을 만들어 낸다. 여기에서 해들을 나타내는 자료구조는 유전자, 이들을 변형함으로써 점점 더 좋은 해를 만들어 내는 과정은 진화로 표현할 수 있다. 달리 표현하면, 유전 알고리즘은 어떤 미지의 함수 Y = f(x)를 최적화하는 해 x를 찾기 위해, 진화를 모방한(Simulated evolution) 탐색 알고리즘이라고 말할 수 있다. What is the advantag.. 2020. 7. 28.
Optimization : Heurisitc 우리는 일상생활에서 많은 판단을 내리고 결정을 한다. 태어날 때 부터 그렇다. 배고프다. 밥먹고 싶다. 밥먹으려면 울어야 한다. 운다. 이런식으로 의사결정 단계를 어릴 때 부터 정하게 된다. 이런식으로 우리는 어릴 때 부터, Heurisitic 방법을 쓰고, 이는 죽을 때 까지 사용한다. What is Heuristic?? 그래서 도대체 Heuristic 이 뭐냐??? 숫자나 연산과 같은 과학적 조건보다는 과거 경험이나 지식에 의존해 연구자의 직관에 의해 의사를 결정하는 방식이다. 시간이나 정보가 불충분하여 합리적인 판단을 할 수 없거나 굳이 체계적이고 합리적인 판단을 할 필요가 없을 때, 신속하게 사용하는 어림셈법이다. 한 마디로 경험에 의해 결정하는 의사결정 단계 중 하나이다. 이해를 돕기 위해 그림.. 2020. 7. 28.
Arduino : 아두이노의 데이터 전송 단계 2020. 7. 27.
Optimization : ABC (Artificial Bee Colony) algorithm ABC 알고리즘에서는 꿀벌 군집을 이루는 세 종류의 꿀벌이 각자의 기능을 수행하면서 가장 풍부한 자원을 찾는 방식으로 알고리즘이 진행된다. 1. 꿀벌 정리 꿀벌 군집을 이루는 꿀벌 employed bee onlooker bee scout bee 2. 용어 정리 Source : 찾고자 하는 최적의 해 후보들 Nectar Amount : 꿀의 양 == 우리가 갖고자 하는 해의 적합도, error율 최소화 비율 Abandon : nectar amount가 증가되지 않는 Source들을 버리는 행위. SN : Source Number BN : Bee Number D : Optimization Parameter's Number MCN : Maximum Cycle Number 3. 알고리즘 구조 일벌이 global.. 2020. 7. 21.
Optimization : 최적화 개요 abstract 최적화가 왜 많이 쓰이고 중요한가? 현대사회를 살다보면, 현안의 문제에 대한 성능, 돈, 등등 우리가 원하는 목표치에 대해 최적화를 꼭 하고 싶어한다. 이러한 목표치를 달성하기 위해 최적화 문제를 꼭 다뤄야한다. Optimization 변수 1. 설계변경 - 무엇을 변경할 것인가? : 변수 설정 - 어느 범위에서 변경할 것인가? : 변수 범위 2. 성능 - 무엇을 향상시킬 것인가? : 목적함수 3. 한계점 - 이 문제를 해결하는데에 조건이 있는가? : 제한조건 - 요구값보다 커야하는가? : 부등식 - 요구값이어야하는가? : 등호 2020. 7. 21.
C/C++ 환경세팅 ctrl alt r/c https://webnautes.tistory.com/1158 Visual Studio Code에서 C/C++ 프로그래밍( Windows / Ubuntu) Windows와 Ubuntu 환경에 설치된 Visual Studio Code에서 C/C++을 컴파일하고 실행시키는 방법에 대해 설명합니다. 테스트에 사용한 운영체제 버전은 Windows 10과 Ubuntu 18.04입니다. Visual Studio Code 버전에.. webnautes.tistory.com 2020. 7. 18.
Linux : Curl 명령어 curl curl이란 리눅스의 명령어로, http 프로토콜을 통해서 쉘상에서 서버로부터 데이터를 가져오는 방법 curl 사용방법 $ curl [옵션] [URL] Example) curl -o index.html http://www.gnu.org/software/bash/manual/html_node/index.html 2020. 7. 3.
Python : @property, method_name.setter 관련 오류, object is not callable 해결 방법 처음 오류 났을 때의 코드 ################## # Model.py # ################## class BO_3D(object): def __init__(self, x1_range, x2_range, new_property): self.__x1_range = x1_range self.__x2_range = x2_range self.__new_property = new_property temp_object = BayesianOptimization(f=None, pbounds={'x1': self.__x1_range, 'x2' : self.__x2_range}, verbose=2, random_state=1,) self.__optimizer = temp_object self.__ut.. 2020. 7. 1.
4. Surface Analysis 4. Surface를 분석하는 기계 우리는 지금까지 표면에 대해 공부했고, 표면이 어떤 조성, 어떤 face, 모양이냐에 따라 표면의 성질이 천차만별로 변화하는 것을 보았다. 따라서 표면이 과연 실제로 어떻게 구성이 되어있는지가 굉장히 중요하다. 우리는 표면을 관찰하는 방법 중 크게 2가지가 존재한다. 간접적인 방법 : XRD 직접적인 방법 : SEM, TEM, AES, XPS, SIMS, STM, AFM 등등 그래서 우리는 2,3단원에서 간접적인 방법인 XRD에서 배웠으니, 이번 4단원에서는 직접 표면을 관찰하는 분석기기들의 원리, 구조, 사용방법 등을 배울 것이다. 4-1. Chemical Composition of Surfac AES XPS SIMS Vibration Frequency 4-2. St.. 2020. 6. 22.
7-2. Catalysis and Etching : Wet Etching, Dry Etching, Plasma, Sputtering, chemical, Reactive-ion Etching 본 글은 고려대학교 화공생명공학과 하정숙 교수님의 강의록을 참고하였으므로, 이를 상업적으로 이용하면 안되며, 글을 가져가실 때는 꼭 출처와 댓글을 남겨주시기 바랍니다. 2. Etching Isotropic vs Anisotropic Etching Isotropic : 모든 방향에 따라 크기가 같은 것 Anisotropic : 방향에 따라 크기가 다른 것 위의 그림을 보면, Film 부분이 an 부분은 mask 방향 따라서 깎여있고, iso 부분은 mask가 있던 수평 수직 모든 방향에 대해서 깎여있다. Wet Etching Wet Etching : 특징 면에 따라서 etching 속도가 다르다. Isotropic하다. etchant molecule이 왔을 때, 반응할 수 있는 atom들이 많은가 적은가에.. 2020. 6. 16.