Literature Note

Respect robots.txt: The robots.txt file is a standard that sites use to communicate which pages or files bots can or can't access. … Limit the requests from the same IP: Web scrapers often send multiple requests to a site in a short time. This behavior can trigger anti-bot systems, so try limiting the number of requests sent from the same IP address. … Customize your User-Agent: The User-Agent HTTP header is a string that identifies the browser and OS the request comes from. … Use a headless browser: … Using such a tool can help you avoid getting detected as a bot by making your scraper behave like a human user. …

176p, … 장점은 불분명하다. … 지속적인 노력을 통해, 즉 학습을 통해 축적되는 재능이다. … 성질 고약한 하마의 등에 올라타 몸으로 그 육중한 무게를 느끼며 앞으로 가도록 몰아보기 전까지는 자신이 하마 등에 올라타는 데 유용한 잠재 재능이 있는지 없는지 확실히 알 방법이 없다. … 장점을 알아보려면 성찰이 아니라 행동이 필요하다. 장점은 맥락적이기도 하다. 개인적 기질은 상황에 따라 재능이 되기도 하고 불리한 조건이 되기도 한다. 당신이 인쇄된 글을 읽는 데 애를 먹고 있다고 쳐보자. … 문학 평론가가 꿈이라면 특히 더 심각한 문제다. 하지만 천문가가 되고 싶어 한다면 … 의외의 장점으로 반전된다. 독서 장애가 있는 사람들의 뇌는 대체로 천문학 이미지에서 블랙홀 등의 특이한 천체를 탐지하는 방면에서 독서 장애가 없는 사람들의 뇌보다 더 뛰어나기 때문이다.

194p, … 7년동안 2000개가 넘는 와인을 시음한 덕분에 이 전략이 유용했다. 에밀리는 브램과는 달리 종류별 개별 성분들보다는 전체적 정체성에 집중했다. … ‘흠 이 와인에서는 익은 빙 체리, 감초, 오크 향이 나네.’, 하는 식으로 생각하지 않아요. 그냥 ‘와, 이건 캘리포니아산 피노 누아잖아.’ … 라고 생각해요. … 반면에 파스칼린 르펠티에는 … 평생 철학에 애착을 느꼈고 프랑스에서 박사 과정을 밟으며 … 형이상학을 전공하기도 했다. “와인은 ‘왜 그럴까’라는 원인 분석에서 재미를 느끼는 저의 탐구 정신을 충족시켜줘요. … 와인 시음은 물리의 옷을 입은 철학이에요. … 그 지식들을 서로 연결시키기만 하면 돼요.” … 198p, ‘생리학적’ 전략이라고 이름붙일만한 전략이었다. “제가 시음의 생리학적 측면에 유난히 민감하다는 것을 깨닫고 나서부터 그 점을 잘 활용하자고 마음먹었어요. 이제는 와인이 제 몸에 미치는 영향에 집중하면서 가슴을 타고 내려가는 알코올의 알싸한 기분 … 이산화황으로 인한 눈의 따끔거림 등에 신경을 썼어요.” 201p, 큰 꿈에 도전한 소믈리에들은 모두 어느 시점에 이르러 스스로의 부족함을 정면으로 마주하며 지금까지 따라온 표준적인 전략(단 하나의 최상의 방법)으로는 최고 수준의 우수성을 얻는 데 한계가 있다는 엄혹한 현실을 직시해야만 했다. … ‘자신의 미시적 동기 깨닫기’에 익숙해지면 자신만의 열정을 설계할 수 있게 되며, 바로 그 열정을 통해 에너지와 진정성을 얻게 된다. … 게다가 ‘자신의 전략 알기’에 익숙해지면 자신만의 성취감을 설계할 수 있다.

102p, 감정 반응을 잘 의식할 줄 알게 되면 삶 전반이 자기이해의 실험장이 될 수도 있다. … 저명한 사회과학자들의 지지를 받는, ‘진로 테스트’가 수백 개에 이른다. … 당신의 응답이 해당 분야의 ‘평균적 전문가’의 응답과 얼마나 비슷한지 가려내기 위해 설계된다. … 당신의 동기 성향에서 가장 중요한 특징을 잘못 해석하거나 외면하기 마련이다. 즉, 한편으론 타인들과 어울리고 싶으면서도 또 한편으로는 혼자 있고 싶은 경우처럼 서로 모순된 동기들의 존재를 등한시한다.

92p, 다크호스들은 ‘경쟁욕’이나 ‘창조욕’같이 사람들이 흔히 끌리는 보편적 동기와 자신만의 고유한 열망, 취향, 끌림에 따라 미세하게 조율된 특별한 동기 사이의 극명한 대비를 잘 부각시킨다. 충족감을 얻고 싶다면 … 열정이 정확히 무엇인지 알아야 한다. 자신의 미시적 동기(Micro-Motives) 깨닫기가 다크호스형 사고방식에서 첫 번째 요소이자 가장 중요한 요소인 이유가 여기에 있다.

82p, 자신이 무엇에 의욕이 불붙는지 알아내는 것만큼 쉬운 일이 또 어디 있느냐고? 과연 그럴까? … 표준화 계약이 자꾸만 모래를 걷어차 시야를 가려 버리기 때문이다. 기회제공 기관은 당신의 개인적 바람이 뭔지 꼬치꼬치 알고 싶어하지 않는다.

144p, 오이식스(품을 많이 들이고 싶지는 않지만, 부실한 것은 원하지 않아)의 사례처럼 인사이트는 상반된 감정을 일으키는 갈등 속에 존재합니다. … ‘A이지만 B’가 인사이트를 포착하는 기본 구문입니다. … ‘집 냄새는 없애고 싶지만, 빨래를 하기는 귀찮다’(페브리즈)

138p, 자신의 욕구를 스스로 언어화할 수 있는 것은 해수면 밖으로 드러난 부분뿐입니다. (이 책에서 저희는) 이것을 ‘니즈needs’라고 부릅니다. 반면, 해수면 아래에는 의식할 수 없는 또는 알아차리고 있어도 언어화할 수 없는 무의식의 영역이 방대하게 펼쳐져 있습니다. 바로 여기에 ‘인사이트insight’가 잠들어 있지요.

AWS에서 오래 일한 팀과 일할 기회가 있었다. 회의를 할 때 이 사람들의 프로페셔널함을 많이 느꼈다. ‘~한 것들이 준비되었을 때 DAY1’ 이라고 하며, 프로젝트의 시작을 명확하게 했다. KFP를 할 때가 생각났다. 없어서 병목이 될 것 같은 것들, 필요한 것은 그들이 미리 챙긴다는 점이 인상깊었다. 회의를 짧고 간결하게 하면서 중요한 포인트를 찍고 정리를 하는 역할을 하는 사람이 따로 있었다는 것. 사소한 형식에도 숙련도가 보였다. 프로젝트 실제 수행 인력 중 외국인이 있었는데 회의에 들어오지 않더라도 누가 실제로 프로젝트를 수행할 것인지 딱.

이전에 엄청 실패했죠. 대부분 실패했던 것 같아요. 제가 공감하지 못하는 서비스를 만들 때, 제대로 만들지 못했던 것 같아요. 심플하게 만들어서 시장에 선보인 다음, 반응이 좋지 않으면 바로 다음 서비스로 넘어갈 생각이었어요. 유저 한명이 다른 유저 한명을 데려오는 것이 자연스러운 서비스들을 유심히 봐요. 자연스럽게 바이럴이 일어날 수 있는 서비스들이요.

이전 사이드 프로젝트에서는 페르소나를 구체적으로 정의하고 만들었는데, 썸원은 그걸 안 했어요. 페르소나 생각 안하고, 제가 정말 재미있겠다 생각하는 것 위주로 만들려고 했어요. 직감적으로요. 그런데 신기하게도 기획할 때 제가 재미있으면, 사용자분들도 대부분 좋아하더라고요.

부동산 강의에서 이런 이야기를 하더라. 1단계는 아무것도 하지 않는 것, 2단계는 금리나 정부 정책 등 외적 요인을 비판하는 것 하지만 그 너머에 3단계는 그런 것들을 인정하고 전략을 세우는 것이다. 어찌보면 채용도 그렇지 않을까. 연차로 계산하는 것은 HR의 관점이고, 채용은 결국 퍼포먼스가 결정한다. 독특한 길을 갔기 때문에 인정받기 어렵지 않을까 하는 걱정보다는, 가지고 있는 경험을 어떻게 더 잘 살릴 수 있을지 전략을 세우는 것이 중요하지 않을까.

디퓨전 모델에서의 editing 연구는 두 가지로 나누어볼 수 있을 것 같다. personalization 은 원본 이미지를 수정하는 것이다. DDIM 의 아이디어를 이용해 사용자의 이미지를 노이즈로 변환하고, 파인튜닝을 위해 LoRA를 사용한다. personalization 과 구분해 볼 때 editing 은 (SEGA 와 같은 아이디어) 생성된 이미지를 수정하는 것이라고도 볼 수 있다.

내가 지금까지 해왔던 수많은 것들은 이미 나의 전체적인 방향성에서 얼라인이 되어 있었다. 그런데 방법론적인 측면에서의 질문이었다. … 본질은 질문과 답변이다. 가설도 질문에서 나온다고 생각한다.

아두이노(Arduino)는 컨트롤러(controller)인 만큼 외부기기나 센서의 전원을 on/off 하는 경우가 많이 있습니다. 보통 이런 기능은 스위치(switch)가 하죠 ^^ 전자기기에서 전기신호를 받아서 스위치 역할을 하는 부품을 릴레이(Relay: 전자계전기)라고 합니다. … 아두이노에서 제공하는 전력만으로 구동할 수 없는 외부기기를 컨트롤하고 싶을 때 외부 전원을 릴레이와 연결하여 (설정)조건이 만족할 때 아두이노에서 신호를 보내 컨트롤하기 위해 주로 사용합니다.

"버마드" 제품은 비싸기도 하고 구동전력이 24VAC라서 외부전원으로 어댑터(변압기)도 구하기 쉽지 않습니다. 그래서 가격도 저렴하면서 12VDC에 구동하는 제품을 추천드립니다.

솔레노이드 밸브는 전자 밸브로서, 전기가 통하면 플랜지가 올라가 밸브가 열리고 전기가 차단되면 플랜지 무게에 의하여 자동적으로 밸브가 닫히는 원리로 작동합니다. … 용도에 따라 증기용, 물용, 냉매용 등이 있으며 구조도 조금씩 다릅니다.

솔레노이드 밸브의 구동전압이 다양한 제품들이 시중에서 판매되고 있지만 주로 12VDC 또는 24VAC를 많이 찾아볼 수 있습니다. 따라서 아두이노(Arduino)를 이용하여 솔레노이드 밸브를 작동하려면 12VDC/24VAC 또는 spec.에 맞는 외부전원을 사용해야 합니다.

재료가 얼마다 단가가 얼마다 재면 사람들에게 눈치를 주게 된다. … 그런 것을 재면 장사 못 한다. … 한 명 와도 눈치보지 않게 먹게 하니 그 사람이 단골이 되고, 단체를 몰고 오더라. … 항상 집중하는 것은 손님의 피드백이다. 남긴 음식들 먹어본다. 얼마나 잘 먹나 계속 지켜본다. 새로 뭐 만들면 사람들 눈치를 보고 맛있냐고 물어본다. 새로 온 사람들한테 해야한다. 그래야 신선한 시각의 피드백을 받을 수 있다.

롯데홈쇼핑에 한번 음료를 팔러 간 적이 있었다. 그냥 자료화면을 찾다가 IR자료가 보여서 회사를 소개하며 발표해버렸다. 롯데측에선 갑자기 멍해지더니 죄송하다 우리가 준비를 너무안해왔다, 그냥 막걸리 사러왔다 하면서, 다른 기회들을 다 열어주셨다고 한다.

SSH 연결을 시작할 때마다 암호를 입력하지 않으려면 ssh-agent 유틸리티를 사용하여 개인 SSH 키를 캐시할 수 있습니다. 개인 키와 암호는 계속 안전합니다. … ssh-agent 를 시작합니다. `eval $(ssh-agent)`

OpenSSH 에는 ssh-agent 라는 authentication agent가 있어서 pass phrase 를 입력한 private key 를 메모리에 캐싱해 줍니다. 이 덕분에 한 번 개인 키를 입력했으면 다시 입력할 필요없이 세션이 유지되는 동안 편리하게 사용할 수 있습니다. ssh-add 명령은 ssh-agent 에게 caching 할 개인 키를 등록해 주는 역할을 수행합니다. 먼저 ssh-agent 에게 관리할 개인 키를 알려줘야 합니다. ssh-add 명령을 등록할 개인 키의 경로를 주고 실행하면 됩니다.

You don't want to do this on Ubuntu based distributions.... the OS heavily depends on python (specifically the version it ships with), so changing it can break other things. For a docker image, this may or may not be that big of a deal, but definitely something to keep in mind

Hierarchical temporal memory (HTM) is a biologically constrained machine intelligence technology developed by Numenta. Originally described in the 2004 book On Intelligence by Jeff Hawkins with Sandra Blakeslee … LAMINART and similar neural networks researched by Stephen Grossberg attempt to model both the infrastructure of the cortex and the behavior of neurons in a temporal framework to explain neurophysiological and psychophysical data. However, these networks are, at present, too complex for realistic application.

When a food’s color is off or is different than what we expect, our brain tells us that it tastes different too. Long supported by scientific studies, we use visual cues from color to identify and judge the quality and taste of what we eat.

7중 for문을 돌게 된다. CNN의 1개 kernel(w, h, ch)의 피연산 대상(w, h, ch)을 하나의 열벡터로 만든다. n개의 커널도 (w*h*ch, n) 형태의 벡터로 만든다. 이를 IM2COL 연산이라고 한다. … 겹치는 부분이 있기 때문에 메모리 측면에서는 약간 낭비이지만, 속도 입장에서는 크게 이득이다. 이렇게 연산을 하는 방법을 GEMM(General Matrix to Matrix Multiplication)이라고 한다. … 최적화할 일이 있고 연산 효율을 높아야 할 때 이 부분을 이해해 두는 것이 좋다.

차원의 저주 관점에서는 당연히 학습이 되지 않는 것이 타당함에도 불구하고 학습이 되는 이유는 어떤 특정한 규칙이 존재하기 때문이다. 이것이 매니폴드 가정이라고 한다.

도커의 보안과 데몬 하위 프로세스에서 모든 컨테이너가 돌아간다는 문제를 해결하기 위해 포드맨(podman)이 사용되곤 한다. … 컨테이너 기술에 요구되는 것들이 많아지다 보니 복잡성은 지속적으로 높아지고, (포드맨이나 도커와 같은) 도구들은 아직 성숙하지 못하므로, 특정 솔루션에 의존하는 것은 권하고 싶지 않다.

프로파일링의 오버헤드도 분명히 존재한다. 이때, 프로파일링 오버헤드를 무시하고, 전체적으로 연산들이 차지하는 연산 시간의 비율을 측정하는 일을 in-depth 프로파일링이라고 한다. 이때 시간 제한이 걸린 알고리즘들이 존재한다면 상황이 많이 복잡해진다.

설치(install) 디렉토리가 시스템이 아니라 임의의 디렉토리인 경우 이들에 맞게 모두 find_package 를 변경해 주어야 한다는 문제가 있다. 따라서 도커를 사용하는 것이 가장 좋다.

pybind를 사용한 애플리케이션과 사용자 사이의 계층을 나누어 보면 user → os → python → pybind → cpp binary 로 볼 수 있다. 이때 user ← os ← python 까지는 가능하다. 하지만 그 이후 python ← pybind ← cpp binary 가 어려운 편이다. 또한 pybind는 반드시 리턴을 받아야 한다. 그래서 pybind에서 호출한 c 모듈에서 실행한 스레드가 모두 조인되기 전까지는 다음 라인을 실행하지 않는다는 문제가 있다.

6:30, Optical center과 3D Point 까지를 잇는 직선을 Ray 라고 한다. Ray는 빛이 이동한 경로라는 뜻을 가지고 있다. … Ray를 또다른 카메라에 투영하는 것을 재투영(reprojection)이라고 한다. 2D 이미지상의 점을 3D의 형태로 바꾼 후, 이를 또다른 시점의 이미지 평면에 투영했기 때문이다. 이렇게 Ray를 투영한 직선을 epipolar line이라고 한다.

짐벌락의 시각적 이해

21:00, 세상에 완벽한 센서는 없다. 센서의 역할은 물리적 정보를 수치 모델로 측량하는 것이다. … 다양한 오차를 노이즈라고 한다. 에러라고 표현하지 않는 이유는, 고정적으로 발생하는 것이 아니라 확률 분포를 가지고 나타나기 때문이다. 센서를 들고 있는 사람의 작은 진동, 이런 것이 전혀 없어도 약간씩 값이 다르게 찍힌다.

I use both C++ and Python with OpenCV. For quick tests, prototyping, doing some simple operations Python is much faster. But when passing to a more serious development stage, stage, I prefer C++. Python is quite fast as long as you use standard OpenCV or numpy functions. The problem is that it becomes extremely slow when you need to write your own functions, if they contain for loops like …

장후: 사실 가게를 열 생각이 없는 사람들이 훨씬 많을텐데 사람들은 왜 볼까? 우리의 컨텐츠도 롱테일이라면 접점이 있지 않을까? 수민: ‘장사의 신’은 정보제공이 아니라 예능이다. 이것 궁금하고, 무엇을 얻고 싶어서가 아니라 무한도전 보듯이 본다고 생각을 한다. 장후: 누구나 들어볼 수 있을법한 이야기이기 때문에 주제의 일반성은 가지고 있다. 수민: 뇌절인데 훌륭함이라는 요소가 있다고 생각한다. 장후: 30분짜리 장사의 신 컨텐츠에서 앞의 1분은 어찌보면 ‘절정’이다. 나머지 29분이 시간순 스토리텔링이다.

가장 좋은 예시는 앞서 말한 GetBacked에요. 트위터의 인지도를 높이기 위해 랜딩페이지 및 디자인을 무료로 개선해줬지요. 이 한가지 전략으로 약 100개 이상의 랜딩 페이지를 새로 만들어줬고, 저를 지지해줄 수 있는 강력한 커뮤니티를 구축했어요! … 항상 공개적으로 ‘Show and Tell’ 전략을 사용하기 때문에 지금까지 단 한번도 유료 마케팅을 하지 않았습니다. 사업에 대해 공개적으로 말하세요! 그리고 지역 비즈니스에 개인적으로 연락하고, 콜드 이메일/전화로 연락하고, 인내심을 가지시기 바랍니다.

말씀하신 방법이 맞습니다. M이 정사각행렬일 때는 고유값분해를 통해 0에 가까운 고유벡터를 찾아 p로 잡을 수 있습니다. 하지만 보통 =0 이 나오는 경우는 거의 없습니다. 그래서 보통 Ax=b 형태로 잡고, 푸는 경우가 많은데요. 여기에서 보통 LU, QR, SVD, cholesky 기법 등을 사용한다고 보시면 될 것 같습니다.

68p, 은행에서 10년, 20년 일한 전문가들이 모두 아니라고 하는 걸 보니, 그들 말대로 내가 뭘 몰라서 잘못된 길을 가고 있는 것은 아닐까? 그렇지만 그 사람들 역시 잘 알지도 못하면서 하는 말이기를, 변화를 두려워하며 아무렇게나 내뱉는 말이기를 바랐어요.

78p, 하루 다운로드 수 1만 돌파했습니다! 라고 메시지를 남겼다. 그러자 이승건이 그의 자리로 성큼성큼 걸어와 ‘이게 왜 축하할 일이죠? 하루 1만이면 충분한가요? 라고 쏘아붙이듯 물었다. … 허무지표에 일희일비해서는 안 된다고 생각했어요. … 아직 가야 할 길이 머니까요. 성공이 아닌데 성공이라고 착각하게 만드는 것들을 경계하는 게 축하보다 중요했죠. … 거기서 만족하면 100만, 200만짜리 회사에서 멈출까 봐.

74p, 예를 들면 페이스북에 ‘오늘의 꿀팁’ 유의 정보성 유머 페이지를 여러 개 개설했다. … 토스 간편송금으로 빠르게 돈을 보냈던 썰도 풀고, 유머러스하게 네 컷 만화를 그려 내보내기도 했다. 같은 내용을 조금씩 변주해 5~6가지 콘텐츠로 만들었다. … 매일 10개 넘는 광고 콘텐츠를 올렸다. … 팀원들의 목소리로 녹음한 이 영상은 … 자연스러운 연기를 위해 소주를 한 잔 마셨다. 대강 편집한 영상을 그날 오후 올렸다. 겨우 30만원 어치 광고를 돌렸는데 조회수는 모두 270만 건이 나왔고, 그중 30만 명이 토스 앱을 다운로드했다.

데이터는 보기 나름이다. 굉장히 많은 경우에 직관이 먼저 나가고, 그 직관에 따라 데이터가 붙는다고 생각한다.

인스타그램 todays_word_official (2023년 8월 13일부터 업로드, ‣ 팔로워 83K)

인스타그램 korea_patchnote (2023년 9월 13일부터 업로드, 2023년 10월 17일 팔로워 30K)

19:00, 디버그 모드로 프로그램을 빌드하면 코드 최적화 과정을 풀어 준다. 그래서 풍부한 정보로 디버깅을 할 수 있게 된다. 그 대신 코드 최적화가 들어가지 않아 메모리도 많이 잡아먹고 느리다. 릴리즈 모드로 빌드를 하게 되면 코드 최적화가 많이 들어있기 때문에, 메모리에 저장하는 심볼 등이 사라지게 되어 매우 빨라지지만 디버깅이 어려워진다. CMake에서는 -D에 CMAKE_BUILD_TYPE을 지정하여 사용한다.

3:15, 어떤 장치를 사용하느냐에 따라 다르게 표현될 수 있는 형태의 비트맵을 장치 의존 비트맵이라고 하고, 출력 장치가 달라지더라도 동일한 형태로 출력되는 비트맵을 장치 독립 비트맵이라고 한다. BMP 파일은 윈도우 운영체제에서 장치 독립 비트맵 파일 확장자이다. … 31:00, 데이터를 압축하지 않고 그대로 저장한다. JPG 파일 포맷의 경우, 손실압축을 하기 때문에 압축율이 좋아서 디지털 카메라에서 잘 사용한다. … GIF 파일 포맷은 잘 사용하지 않는다. 256색상 이하의 영상만 저장할 수 있기 때문이다. 따라서 트루컬러 영상 데이터는 GIF 형식으로 그대로 저장할 수 없어 화질 열화가 심하다. … PNG, TIF 파일 형식은 영상데이터를 압축하지만 무손실 압축을 진행하고, PNG의 경우 투명도를 지원한다.

47:35, bounding box 를 그릴수도 있고, bird eye view 로 만들어서 segmentation 을 할 수도 있고, occupancy grid 를 만들수도 있고. 그 중에서 어떤 것이 가장 효율적일까(안정성, 속도)를 고민하게 된다.

46:15, 요즘 많이 나오는 문제로 open world 문제가 있다. … 도로 모양이 바뀌고, 새로운 모양의 차가 나오고, 학습이 안 된 물체가 생겨났을 때 그것을 어떻게 해결할 것인가. … 1:27:00, 그래서 거대 언어 모델과 같은 Foundation model들을 섞으려는 시도들을 하고 있기도 하다.

학부생들에게는 ‘잘 정의된 문제’ 에 대해서 ‘적절한 솔루션’ 을 구축하는 것 이상을 기대하지 않는다. 새로운 알고리즘들을 개발할 것을 기대하지 않는다는 이야기이다. 자율주행에서 사용할 수 있는 컴퓨팅 리소스로 최적화하는 것까지 중요하다. (1) 문제정의, (2) 솔루션의 리스트업, (3) 최적화되어 구동되는 것, (4) 협업 프로세스 정의. 수학적인 기여와 알고리즘과 관련된 기여를 하려고 하지 마라. 왜 이것을 사용했는지, 왜 그것이 필요하다고 생각했는지, 내가 어디까지 했는지(모든 것을 내가 했다고 생각하지는 마라). 딥러닝, 자율주행, SLAM과 같이 어려운 기술을 다룰수록 기술에 대한 숙련도나 능력에 대해 이야기할때 최대한 겸손하게 잡아라.

사람들과 원만하게 연락하고 지내라. 실제로 보아야 하는 것만은 아니다. 생각을 해 봐라. 나중에 연락을 받았는데 도움을 요청하는 사람이 있다면, 갑작스럽게 연락했다 라는 생각이 들면 썩 기분이 좋지만은 않다. 내가 채택했던 방법은 시간이 비는 날 하루를 잡아놓고 사람들에게 쭉 연락을 돌리는 것이다. 같은 분야 사람들과만 이야기를 나누면 항상 똑같은 이야기만 하게 된다. 분야를 가리지 말고 도움이 될 것 같은 사람과는 특히 별일 없어도 종종 연락을 드려라.

20:00, 답변 엔진 최적화(AEO)라는 개념이 있습니다. … SEO와 비슷한 접근입니다. … 단기적으로는 쉬운 접근일 수 있지만 장기적으로는 효과가 없을 것입니다. 장기적으로 가장 좋은 방법은 정말로 훌륭한 원본 컨텐츠를 만드는 것입니다.

18:40, … LLM은 이 모든 문서들을(리트리버가 찾은 모든 문서들) 모델의 프롬프트에 입력합니다. 모델은 이 프롬프트에 대해 다음과 같이 지시합니다. ‘매우 저널리즘적인 톤으로 편견 없는 답변을 작성하라’, ‘반드시 사용자가 묻는 것과 관련된 부분만을 선택하라’, ‘두 개의 출처가 다른 주장을 하고 있다면 답변을 주기 전에 잠시 생각하고 신중하게 추론하라.’, ‘또는 정보를 섞지 말고 두 출처가 상충된다는 관점을 제시하라’. … 물론 이렇게 지시를 내리지만, 한번에 다 내리면 환각 현상이 발생합니다. … 앞으로 이런 문제는 (모델의 발전과 함께) 줄어들게 될 것입니다.

18:05, AI가 스스로 어떤 출처가 좋은지, 나쁜지를 판단하는 문제는 매우 어렵습니다. 그래서 우리는 다양한 웹 신호에 의존해 노력하고 있죠.

18:27, 초기 판단은 전통적인 검색 방식의 과정으로 이루어지죠. 쿼리와 관련된 상위 20~30개의 문서를 제공합니다.

12:45, (잘 알려지지 않은 사실이지만) 저희는 처음부터 웹 크롤링을 해왔습니다. … (하지만) 저희는 갓 시작한 회사고, 자체적인 크롤링 인프라와 시스템을 구축하는 데에는 수십 년이 걸립니다. 크롤링뿐 아니라 인덱싱과 랭킹도 해야 합니다. … 저희는 확실히 이 세 가지를 내부에서 처리하고 있습니다. 그렇다고 저희가 구축한 시스템에만 의존하는 것은 아닙니다.

Perplexity AI gathers information from various search engines and databases, with Microsoft Bing being a primary source. The tool’s AI then analyzes these sources to provide answers supported by citations.

When you stay within the Free Tier limits, these resources are not charged against your Free Trial credits or to your Cloud Billing account's payment method after your trial ends.

Make sure you select the "Standard" cluster option, n8n doesn't work with an "Autopilot" cluster. You can leave the cluster configuration on defaults unless there's anything specifically you need to change, such as location.

I wish there was an easy way to retrieve a list of uploads including title and id, like a simple GET by a web browser. Now I have to register an API to get some weird API key... are you serious?(17 upvote) … See... including the "Uploads" playlist as an option with a standard playlist snippet call or creating a separate API call for JUST uploads on a particular channel would just make TOO much sense. It's obviously convoluted to pad quotas with duplicitous calls to the API. Enjoy the downvote, Google.(17 upvote) … Remember when developers knew how to write concise, clear documentation instead of trying to host tv shows?(89 upvote) … I know, Google, you like to redo things, so... you should redo your API docs. Please, do. Thanks.

Here is a video from Google Developers showing how to list all videos in a channel in v3 of the YouTube API. There are two steps: (1) Query Channels to get the "uploads" Id. e.g. https://www.googleapis.com/youtube/v3/channels?id={channel Id}&key={API key}&part=contentDetails (2) Use this "uploads" Id to query PlaylistItems to get the list of videos. e.g. https://www.googleapis.com/youtube/v3/playlistItems?playlistId={"uploads" Id}&key={API key}&part=snippet&maxResults=50

17:00, 그런데 리서치만을 하다 보니 새로운 기술을 사용하고 내 아이디어를 넣을 기회가 줄어드는 것 같아서 아쉽다. … 그런 측면에서 리서치를 다시 하고 싶기도 하다. … 주변에서도 굉장히 고민을 많이 하는 것 같다. … 가장 중요한 것은 내 성향이 아닐까.

6:31, (왜 리서치 엔지니어를 선택했는가) 리서치 사이언티스트는(리서치 사이언티스트, 리서치 엔지니어, SW 엔지니어로 나누어 볼 때) … 기업 수요가 매우 적고, 박사 또는 석사 + 필드 경험을 요구한다. … 리서치는 매우 리스크가 높은 모델이다. … 반면 프로덕션은 시간을 투자하는만큼 성취가 따라오게 되어 있는 것 같다.

심리학 행동경제학 분야에서는 사고에는 빠른 생각과 느린 생각의 두 가지 모드가 있다는 이론이 있다. 심리학자 Keith Stanovich (키스 스타노비치)와 Richard West (리처드 웨스트)가 2000년에 발표한 논문에서 두 가지 모드에 시스템 1과 시스템 2의 명칭이 고안되어 심리학 분야에서 정착되었다. 학술적으로는 두 가지 사고모드를 합쳐 이중과정이론, 이중시스템이론 (Dual process theory)으로 불린다. … 시스템 1 ー 직감적이고 빠른 사고 모드: 자동적으로 고속으로 일하고 생각하는데 노력이 거의 불필요하다. 자신의 의식으로 컨트롤하고 있는 감각은 일절 없다. 인상을 금방 느끼거나 발상이나 연상하는 것이 가능하다. … 시스템 2 ー 논리적으로 느린 사고 모드: 평소에는 노력을 거의 사용하지 않는 상태로 대기하고 있다. 논리적 / 통계적인 사고는 시스템 2가 아니면 할 수 없다.

376p, 비즈니스를 하는 사람들은 유행하는 주제에 달려들기를 매우 좋아합니다. … AI, 양자컴퓨터, 빅데이터, … 같은 새로운 말도 끊임없이 나타날 것입니다. 입 밖에 내는 것만으로도 자신이 앞서고 있다고 증명할 수 있는 말에는 언제나 수요가 있으니까요. 하지만 이러한 유행어는 어디까지나 평론가나 투자자같은 외부의 대상을 위한 것입니다. 최전선에서 가치를 만들어나가는 사람들은 이러한 유행에 동조하는 기색을 보여도 결코 흔들리지는 않으니까요. 그들은 대신 새로운 생활이나 사회에 관한 구체적 생각, 즉, 컨셉을 이야기하려 합니다. 아직 아무도 언어화하지 못한 것을 거칠게나마 자신의 말로 표현하려 하지요.

2p, We take inspiration from how humans use prior knowledge and skills to devise a reasoning program to solve problems (Newell et al., 1958; Rasmussen, 1983). When we face a new problem, we often first search internally what knowledge and skills from our prior experience might be helpful to solve it. Then we will attempt to apply relevant knowledge and skills to this task. And finally we will con- nect multiple individual skills and knowledge to solve the problem.

19:34, 그리고 지난 10년 동안 이 아이디어를 이미지의 표현 학습에 적용하려고 노력했습니다. 시스템을 훈련시켜 비디오를 예측하게 하고, 직관적인 물리학을 학습하게 하려고 시도했습니다. 그러나 생성 모델이나 픽셀을 예측하는 모델로는 이미지를 잘 표현하는 학습을 성공적으로 할 수 없었습니다. … 즉, 모든 언어에는 암묵적으로 현실에 대한 이해가 포함되어 있다는 사실에 동의하지 않습니다. … 저는 우리가 아기였을 때 축적한 이 유영의 대부분의 정보는 그 어떠한 텍스트에도 존재하지 않는다고 생각합니다.

17:35, 물론 모두가 감탄할 것입니다. 그러나 중요한 것은 … 이러한 시스템(LLM)의 한계를 아는 것입니다. 이 시스템들은 인상적이며 많은 유용한 일을 할 수 있습니다. … 지속적으로 발전할 것입니다. 하지만 여전히 할 수 없는 많은 일들이 있고, 우리는 이러한 한계를 인식하고 어떻게 해결할지 알아내야 합니다.

Ultimate SD Upscale 노드는 사용자가 입력한 업스케일러 모델을 이용해 이미의 크기를 확대한 다음, 확대된 이미지를 다시 작은 타일로 분할하고, 이 분할된 타일 이미지들을 다시 인페인트하여 합하는 방식으로 업스케일이 진행됩니다. 또한 만약 노드 설정값 중 Seams fix mode를 활성화한 경우, 각각의 작은 타일들간의 연결부위를 따라 다시 한 번 인페인트를 진행하여 자연스러운 이미지를 만들도록 동작합니다.

3p, Recent advancements in LLMs have demonstrated their great potential to accomplish a wide range of tasks in the form of question-answering (QA). However, building autonomous agents is far from QA, since they need to fulfill specific roles and autonomously perceive and learn from the environment to evolve themselves like humans. To bridge the gap between traditional LLMs and autonomous agents, a crucial aspect is to design rational agent architectures to assist LLMs in maximizing their capabilities. Along this direction, previous work has developed a number of modules to enhance LLMs. … Fig. 2 A unified framework for the architecture design of LLM-based autonomous agent.

64p, ‘동양의 마녀’는 … 강한 실력을 자랑하는 여자 배구팀 … 을 널리 알리기 위해 만들어졌기 때문입니다. 반면 ‘스피드 발리’는 정반대입니다. … 감독이 지향하는 플레이 스타일 … 이미지로 파악할 수 있는 말을 제시해서 같은 방향으로 나아가도록 했습니다. ‘실체를 근사하게 전달하는 말’인가, ‘실체를 만드는 말’인가. 이것이 선전 문구와 컨셉의 큰 차이입니다.

54p, 컨셉의 조건2. ‘세상에 단 하나뿐’ 인 아이디어가 있는가 … 품질이 좋은 상품을 저렴한 가격으로 제공하는 것은 비즈니스에서 하나의 절대 선입니다. 결코 브랜드의 고유한 의미를 파악했다고는 할 수 없습니다.

56p, 에어비앤비는 호텔 같은 극진한 대접을 원하는 사람들을 대상으로 삼지 않습니다. 스타벅스는 지금보다 흡연자가 훨씬 많았던 1990년대부터 이미 흡연자를 대상에서 배제해 왔습니다. … 바로 앞에서 미움받을 각오를 다져야 한다고 설명해 놓고 모순되는 말을 하는 것 같지만, 비즈니스의 컨셉은 어느정도 규모가 보여야 합니다. … 해당 컨셉으로 비즈니스의 목표를 달성할 수 있는 규모가 보장되는지 검증할 필요가 있습니다. … USJ는 문을 연 이래 줄곧 ‘영화 전문’이라는 컨셉으로 테마파크를 운영해 왔습니다. 그런데 영화에 대한 집착이 대상 고객을 불필요하게 좁혀버렸다는 사실을 깨달았지요. … 그래서 USJ는 세계 최고들을 모아놓은 ‘엔터테인먼트 편집숍’ 이라는 새로운 컨셉을 내놓았습니다.

34p, 2014년 에어비앤비는 회사의 컨셉을 대외적으로 알리기 위해 브랜드 리뉴얼을 진행했습니다. … 컨셉에 대해서는 ‘히피 같다’, ‘단순한 이상론’, ‘다들 돈을 아끼고 싶을 뿐’ 이라는 의문이 제기됐고, 로고에 대해서도 ‘여행 숙소 같은 느낌은 전혀 들지 않는다’, … 에어비앤비는 디지털 시대에 태어난 새로운 기업이지만, 컨셉은 인간의 근원적인 욕구에 뿌리를 두었습니다.

복수의 영상을 하나의 오디오 싱크에 맞게 정렬하고 편집할 수 있는지요?

While self-attention layer is the central mechanism of the Transformer architecture, it is not the whole picture. Transformer architecture is a composite of following parts …

The approach is based on Dynamic Time Warping (DTW) applied to cross-attention weights, as demonstrated by this notebook by Jong Wook Kim. … whisper-timestamped is an extension of the openai-whisper Python package and is meant to be compatible with any version of openai-whisper.

aeneas automatically generates a synchronization map between a list of text fragments and an audio file containing the narration of the text. In computer science this task is known as (automatically computing a) forced alignment.

I have a large dataset of transcripts (without timestamps) and corresponding audio files (avg length of one hour). My goal is to temporally align the transcripts with the corresponding audio files. Can anyone point me to resources, e.g., tutorials or huggingface models, that may help with the task? Are there any best practices for how to do it (without building an entire system from scratch)? … This task is called Forced Alignment and there are reasonably mature tools to do it with classical approaches. I’d suggest perusing forced-alignment.

석사 기간 내 top tier (은 고사하고) 논문 쓰는 일 자체가 매우 어렵다. 1년간 고생해야 새로운 것을 읽고 이해하는 훈련이 된다. 그때가 되어서야 논문을 쓸 수 있는 수준이 된다. 석사 지원하는 사람들은 기본적으로 연구경험이 없다. 그래서 2저자만 하더라도 도드라져 보일 수 있다. 교수님 입장에서는 석사만 하는 2년이라는 시간 중 조금이라도 논문을 쓰는 시간에 많은 성과를 낼 수 있을 것처럼 보이는 사람을 좋아할 것이다.

Q. 이 회사가 사람을 볼 때 특히 중요하게 여기는 것이 무엇인가? A. 채용은 서류 후 면접이고, 4명 앞에서 40분간 PPT 후 1:1로 40분씩 면접관 4명 각각과 개별 면접을 추가로 본다. 이때 자신이 가진 것에 대한 전문성은 기본으로 가지고 있다는 것을 전제로, … 기본적으로 공통적으로 보는 것은 있다. … 첫째 - 회사를 통해 돈을 벌고자 입사하는 사람들은 조금 꺼리는 분위기이다. 둘째 - 어떤 것에든 정답은 없는데, 어떤 일을 할 때, 그 일을 왜 하는지에 대해서 생각해 보았는지를 보는 듯하다. (이를테면, 왜 git commit 을 최대한 작게 끊어 올려야 하는지에 대해 생각해 보았는지, 기술 부채를 쌓으면서라도 급하게 개발해야 할 때가 있고 천천히 개발해야 할 때가 있는데 무엇이 어느 상황에서 왜 더 나은지) 특히, 이 로보틱스 기술을 가지고 어떤 가치를 만들어낼 수 있을 것이라고 논리적으로 제안해낼 수 있는 사람들을 찾는 듯하다. Q. 의외다. 큰 기업일수록 개발자는 개발자고, 사업은 사업가의 영역으로 딱 구분지어 버리는 경우가 많은데. A. 맞다. 그런 측면에서 네이버 랩스는 어찌보면 스타트업같은 문화를 가지고 있다. 대부분의 의사결정도 위에서 내려오는 것이 아니라 아이디어가 아래에서 올라간다. 회사가 돈을 벌어야 하는 상황이다 보니 더더욱 그러한 것 같고, 나는 물론이고 우리 팀장님들도 매일 아침 샤워하면서 로보틱스로 어떻게 가치와 큰 임팩트를 만들지 매일매일 고민한다.

하지만 최근 회사에서는 커피랑 도시락을 자리로 잘 옮겨 주는 일 정도가 마일스톤이기도 했다. 하지만 나는 커피랑 도시락을 옮겨주는 일정도만으로는 사람들이 행복해질 수 없다고 본다. 항상 점심 먹으면서도 그런 이야기를 한다. 사람들이 음식물쓰레기를 분리해 버리거나 분리수거를 할 필요가 없이 그냥 집앞에 놓기만 해도 다 수거해 가면 충분히 임팩트가 있지 않을까?

임팩트 있는 것을 하고 싶다는 생각이 계속 든다. 석사까지만 하고 학업을 중단한 이유는 논문이라는 것이 실질적으로 가치를 만들기가 너무 어렵다는 생각이 들었기 때문이다. 물론 이런 논문들이 쌓여서 변화를 만든다는 것도 알고, 일부 매우 훌륭한 박사들의 논문은 그 무엇보다도 임팩트가 크다는 것도 안다. 하지만 엔지니어링을 통해 가치를 만드는 것이 훨씬 임팩트가 크다고 생각했다.

236p, 소통과 협력 자체는 역량이 아니다. 어려웠던 상황을 굳이 팀원 탓으로 돌리지 않고 상황 자체만을 기술하면 오히려 읽는 사람도 객관적으로 상황을 바라볼 수 있다.

235p, 프로젝트 경험을 쓸 때 힘들었던 상황을 팀원의 탓으로 돌리면 … 오히려 마이너스가 될 수 있다.

234p, 단점 자체가 어떠한지는 크게 상관이 없다. 다만, 그것에 초점을 두기보다는 단점을 어떻게 바라보고 있는지, 단점을 극복하기 위해서 어떠한 노력을 하고 있는지가 구체적이고 명확해야 한다.

First train the coarse stage NeRF … Then convert the NeRF from the coarse stage to DMTet and train with differentiable rasterization.

we obtain non-confusing textual embeddings of a concept by fine-tuning CLIP via contrasting a concept and the over-segmented visual regions of other concepts.

Fine-Tuning 되지 않은 Stable Diffusion에서도 개나 고양이 또는 곰 인형과 거북이 인형 같이 비슷한 Visual을 지닌 Object에 대해서는 Mixing과 Omitting 현상이 종종 발생합니다. … "Stable Diffusion의 Text Encoder 정보만으로는 몇몇 Visual이 비슷한 Object를 구분하지 못한다." 라는 가설을 세웠다.

text_embeds … The text embeddings obtained by applying the projection layer to the pooler_output.

image_embeds … The image embeddings obtained by applying the projection layer to the pooler_output.

That's the embedding of the initial CLS token. It's "pooled" from all input tokens in the sense that the multiple attention layers will force it to depend on all other tokens. The pooling here is not the usual fixed "avg-pool" or "max-pool" operation. … It's "pooling" in the sense that it's extracting a representation for the whole sequence.

모든 sentence의 첫번째 token은 언제나 [CLS](special classification token) 입니다. 이 [CLS] token은 transformer 전체층을 다 거치고 나면 token sequence의 결합된 의미를 가지게 되는데, 여기에 간단한 classifier를 붙이면 단일 문장, 또는 연속된 문장의 classification을 쉽게 할 수 있게 됩니다. 만약 classification task가 아니라면 이 token은 무시하면 됩니다.

이연이 추상화로 스스로 강조하는 대중성을 얻는 방법

인간은 자기방어 기제로 인해 모든 것은 내가 좋게좋게 생각할 수 있다. 수민이형은 IT 크리에이터가 되고 싶었다. 그런데 갑자기 입사하고 나니 PM을 시켰다. 이것이 가장 좋은 환경인가. 도움이 된다고 생각할 수는 있다. 그런데 진짜 좋은 길은 맞는가. 아직까지도 한다. 맹멘토님은 40쯤 되었는데 계속 커리어 고민을 하신다. 앞으로도 할 것 같다.

너의 상황상 단기간에 많은 시간을 빠르게 투자할 수 있다. 하지만 시간이 지나면 시간 투여에 대한 불확실성이 높아진다. 따라서 시간이 복리가 되어 쌓일 수 있는 일을 하면 어떨까 싶다.

제일 큰 병목이 소통의 절대적인 양이었다고 생각한다. 서로의 니즈를 더 깊이 이야기하고, 더 많은 시간을 소비했으면 좋지 않았을까. 그렇게까지 시간을 투자하지 못했다는 것이 아쉽다. 단방향으로 왔던 것이 단방향으로 돌아갔다.

고객에게 더 집착하지 못했다. 안일했다. 중간중간 결과물들을 가져갔을 때 순항을 하고 있다라는 착각이 들었다. KFP에서 칭찬을 해 주었기 때문이다. 물론 KFP의 마음에 들어야 하는 것도 맞는데, 고객이 좋아할까? 이런 것들을 생각했어야 하는 기회들이 있었는데 없었다. 역으로 우리도 질문을 했어야 할텐데 KFP에게 중간 결과물을 가져갔을 때 항상 칭찬이 돌아온 것 같다. 그래서 더욱 고객 중심적으로 사고하지 못했던 것 같다.

Some loggers also allow logging the hyperparams used in the experiment. For instance, when using the TensorBoardLogger, all hyperparams will show in the hparams tab at torch.utils.tensorboard.writer.SummaryWriter.add_hparams() … self.logger.log_hyperparams(self.hparams, {"hp/metric_1": 0, "hp/metric_2": 0}) … Subsequent updates can simply be logged to the metric keys

When training a model, it is useful to know what hyperparams went into that model. When Lightning creates a checkpoint, it stores a key "hyper_parameters" with the hyperparams.

in particular, if you only have hparams logged, but no metrics - it will show the "No hparams data was found" error page. I agree this is somewhat misleading here, and we should probably either adjust the error message to explain this