컴공생 C

자 지금까지 한 일을 정리해보자. 일단 CNN모델을 만들어야하는데 인풋 사이즈를 맞춰주는데서 어려움이 있었다. 사이즈는 (64,64,3) 사이즈로 받고 6개 column에 대한 다중채널 모델을 만들려고 했는데 음.. 사이즈에 대한 에러가 많이 났다. 1차적인 문제는 사이즈였는데 그래서 여러모로 조정을 했는데 또 다른 문제는 이미지 ->>nparray 로 변환하는 과정이 오래걸리고 이게 끝나야 이미지 사이즈를 넣어볼 수 있다. 그럼 이 과정을 줄이는 방법은 가장 단순한 방법은 이미지를 바꾼 nparray를 txt에 저장하고 이걸 불러서 쓰려했다. 사실 이 과정 상에는 문제가 없는데 코랩에서 이미지->nparray 변환을 하고 저장을 하면 사용가능한 램이 어쩌구 저쩌구해서 세션이 종료되어 버렸다ㅜ 그래서 이..

1. 이미지 전처리를 마저 해봅시다 기존의 데이터는 결측치를 비워둔 채로 이미지로 변환해서 다음과 같이 공백이 적나라하게 드러났다. 이렇게 이미지 부분에 바로 흰 공백이 생겨서 아무래도 따로 처리를 해야될 것 같다는 생각을 하긴했다. 하지만 다음주가 중간고사 였고 일단은 저 상태로 놔두었다. 오늘은 이를 바탕으로 결측치를 메꾸는 작업을 했다 pyts 참조 https://pyts.readthedocs.io/en/latest/generated/pyts.preprocessing.InterpolationImputer.html 이 때 발생한 에러는 어렵지 않았는데 모듈이 없다는 에러, 그리고 사이즈가 맞지 않는다는 에러였다. 이상했던 점은 '2개 필요한데 넌 하나밖에 안줬어~' '아 오키 하나더줄게 ㅎ' ... ..

Users/kahyun/miniforge3/envs/snu/bin/python3: Error while finding module specification for 'extract_notes.py' (ModuleNotFoundError: __path__ attribute not found on 'extract_notes' while trying to find 'extract_notes.py') 오류 해결법 python3 -m extract_notes.py 에서 .py 지우기

따라한 코드는 github.com/YerevaNN/mimic3-benchmarks YerevaNN/mimic3-benchmarks Python suite to construct benchmark machine learning datasets from the MIMIC-III clinical database. - YerevaNN/mimic3-benchmarks github.com 1. git clone 2. MIMIC-III CSV에서 각 SUBJECT_ID 별로 폴더 생성해 파일로 저장. ICU stay information: data/{SUBJECT_ID}/stays.csv diagnoses : data/{SUBJECT_ID}/diagnoses.csv events : data/{SUBJECT_ID}/e..

출처 support.apple.com/ko-kr/HT201236 Mac 키보드 단축키 특정 키 조합을 눌러 보통은 마우스, 트랙패드 또는 기타 입력 기기가 있어야 가능한 작업을 수행할 수 있습니다. support.apple.com 윈도우에서 쓰던 복붙 ctrl+C, ctrl+v는 다 cmd 로 대체한다고 보면된다. 이외에 내가 자주 쓰는 단축키 맨날 구글링하기 귀찮아서 정리함. control(⌃) -command(⌘)-F : 전체 화면으로 앱 사용 command(⌘)- shift-4 : 화면 캡쳐 command(⌘)-shift-5: 화면 녹화

인턴을 지원했고 교수님이 연구 시작 전 세미 과제처럼 내주신 논문을 직접 실행해보기로 했다. arxiv.org/pdf/1909.09702.pdf 교수님이 논문과 코드를 함께 보내주셨다. 무작정 코드를 따라해 보려하는데 처음에는 코랩에서 시도해도 안되고 로컬에서도 안돌아가서 뭔가 이상한데..? 싶었다. 역시 이번에도 이상한 것은 나였다 ^.^ 이 코드를 실행하는데 계속 에러가 나는 거다.. 대체 뭐냐;;;하다가 알고보니 mimic-iii(mimic3) 데이터는 따로 다운받아야 하는 것이었다. 아무래도 연구 논문 주제가 중환자실 데이터를 이용하다보니 데이터 사용시의 교육을 받고 승인 절차를 따라서 데이터를 제공받았다. 참고한 사이트는 아래와 같다. www.notion.so/2-2-ad9d27f8044a46a..

Visual data on internet - really hard to understand Youtube - 3초 동안 15시간 분량의 비디오가 유튜브에 업로드됨 This lecture focuses on neural networks and CNN and visual applications TOPIC A brie history of computer vision Evolution's Big Bang - fossil studies : 10 million yeasr - the number of animal species 🔝 -around 540 million years : animals began to have eyes - they got VISION ❗️ =the biggest sensory system ..

# -*- coding: utf-8 -*- # UTF-8 encoding when using korean user_input = int(input()) a=[] for i in range(user_input): a.append(int(input())) def solution(n, arr): arr=sorted(arr) if (n==1): avg=arr[0] else: for i in range(n-1): avg=(arr[0]+arr[1])/2 arr.pop(0) arr.pop(0) arr.insert(0,avg) return avg print("%.6f" %solution(user_input,a)) 답이 추구하는 가장 이상적인 상황은 배열이 오름차순으로 정렬되어있는 상태에서 평균을 구해나가는 것이다. 주..

#전역변수 사용 a = 1 def vartest(): global a a = a+1 vartest() print(a)​ #입력 몇개인지 모를때 def add_many(*args): result = 0 for i in args: result = result + i return result ​ x=int(input()) list=[] for i in range(x): list.append(int(input())) list=sorted(list) #원소개수가 1일때 고려 if(x==1): print(x) #원소 개수가 1보다 클 때 else: for i in range(x-1): avg=(list[0]+list[1])/2 list.pop(0) list.pop(0) list.insert(0,avg) #파이썬 소..

towardsdatascience.com/how-to-run-jupyter-notebooks-on-an-apple-m1-mac-ac3a8bf39c6c How to Run Jupyter Notebooks on an Apple M1 Mac Here we’ll walk through how to get Jupyter on your M1 — starting with the download step and ending with a fully operational notebook. towardsdatascience.com Step1: cmd+Space 눌러서 터미널로 들어가기 Step2: 터미널창에 입력 jupyter notebook 나는 안깔려 있었으므로 당연히 이런 에러가 뜬다 Step3: 파이썬이 설치되어있는..