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생각 조각

뭔가 많고 복잡하죠? 생각 조각을 쉽게 읽을 수 있게 도와주고 싶어요!블로그의 원칙을 보면 분명히 이 조각들이 더 재미있을 거에요.

글들은 최대한 완벽하게 작성해서 누군가에게 '잘 보이기 위함' 이 아니라, 그 당시의 생각을 '그대로 보존' 하고 발전시키는 것에 있답니다. 그때 당시에 왜 저런 생각을 했을까? 생각하면서 읽어봐 주세요. 그리고, 더 좋은 생각이 있다면 꼭 피드백 해 주세요. 생각과 글의 완성도가 50% 정도 됐다고 생각하면 글을 생각 조각 에 게시합니다. 글의 초안을 더욱 완성된 형태로 만드는 데 도움을 주세요.

#군복무중작성

aa2.1_1.1. title: 르네상스와 같은 이데올로기를 만든 것은 거시적 흐름이지만, 레오나르도 다빈치와 같은 인물을 만든 것은 그들을 둘러싼 작은 환경의 훈련 방식이었다. 모든 것을 거시적인 흐름에서만 해석하면 위험하다.

#deer프로젝트 #잡담 #자율주행 #인사이트 #학습 #경제 #역사 #기술 #독서 #스타트업

aa2. title: 파레토 최적, 글쓰기, 선적 컨테이너, 자율주행의 사례에서 배우는 지혜. 일부부만 새롭고 단순한 것으로 교체했을 때 효과가 없더라도, 전체가 모두 불편한 시스템에 맞추는 순간 효율이 올라갈 수 있다.

#컴퓨터환경 #Make #C

bb2.1___1. title: VSCode is just a kind of visualizer. When you want to debug C program with vscode, you should make a debuggable execution file with your own build system yourself, and let vscode know the execution file.

#설계 #소프트웨어공학

a0_4.1_1.1. title: 클래스 다이어그램의 상속관계 기호는 이해했지만 연관관계 기호들이 이해되지 않는다면, 모든 것을 지우고 의존과 연관 기호의 의미를 먼저 이해해야 한다. 본질은 화살표, 밀함(dense), 소함(sparse)이다.

#컴퓨터환경 #도커

bc6_1.4.1. title: git clone 이 컨테이너를 빌드할 때마다 실행되게 하려면 --no-cahce 옵션이나 ARG 키워드를 이용할 수 있지만, 모범 사례는 --no-cache-filter 이다.

bc2_1.1_1. title: 도커는 컨테이너 엔진을 쉽게 다룰 수 있도록 만든 도구의 일종이다.

bc6__2. title: 도커파일의 CMD 는 선택 인자(Optional argument)같이 작동하지만 엄연히 다르다. 컨테이너에서 실행할 스크립트의 옵션 선택권을 부여해야 한다면 -it 을 사용하라. 모범 사례(‣)가 있다.

deer.a8__1. title: 도커파일은 프로비저닝을 위한 스크립트만 보관한다. 이미지가 냉동식품이라면 도커파일은 레시피같은 것이다.

deer.a8_2. title: git에 github가 있듯 도커에도 도커 허브가 있다. 도커 허브는 컨테이너 이미지 레지스트리라고 한다.

bc2_1.1. title: 연산자원 이용량을 잘 제한하고(cgroup), 파일시스템과 네트워크 인터페이스 등 시스템 자원까지 잘 분할하면(Namespace), 컨테이너 런타임을 구현할 수 있다. 즉, 컨테이너 런타임의 본질은 cgroup 과 Namespace 의 합이다.

bc2_1.1_2. title: 컨테이너 기술은 표준을 위해 계층적으로 구성되어 있다. 도커도 마찬가지다. 도커 엔진은 표준을 지키는 도커 데몬(고수준 컨테이너 런타임)에게 일을 시키고, 도커 데몬은 표준을 지키는 도커 런타임(저수준 컨테이너 런타임)에게 일을 시킨다. 도커 런타임은 컨테이너를 실행한다.

bb8_1. title: X 서버는 운영체제의 커널과 운영체제에 연결된 모니터와 같은 디스플레이 장치를 연결한다. X 시스템을 이용해 GUI를 지원하고자 하는 애플리케이션들은 X 클라이언트다. X 클라이언트 → X 서버 → 커널 → 모니터의 방향으로 화면 정보가 처리된다. 이것이 네트워크로 연결되면 X 포워딩이라고 한다.

bb8_1.1. title: 디스플레이 서버는 커널이 모니터라는 하드웨어를 잘 다룰 수 있도록 돕는다. X 서버는 유닉스 계열 운영체제를 위한 디스플레이 서버다. 윈도우에는 GDI 와 Direct2D, 맥에는 Quartz가 비슷한 역할을 수행한다.

bb8_1.2. title: X 윈도우 시스템을 사용하기 위해 따라야 하는 규칙이 X11 이다. MacOS과 윈도우에는 이미 자신들만의 디스플레이 서버가 있다. MacOS에서 X11 프로토콜을 따르는 서버는 XQuartz, 윈도우에서 X11 프로토콜을 따르는 서버는 Xming이다. X11 프로토콜을 따르는 클라이언트 구현은 라이브러리를 이용한다. 저수준 라이브러리는 Xlib, 고수준 라이브러리는 GTK, QT다.

#LLM #학습

bb6__1. title: 자기발견(Self-Discover, Google) 논문의 제안은 나의 철학과 현실 사이의 간극을 메꿀 수 있는 프레임워크라는 의미를 가진다.

#3D

a9.3_3. title: NeRF는 3D 오브젝트를 만들어 내는 것이 아니라, 뷰를 입력으로 넣었을 때, feed-forward 결과 노블 뷰를 보여 주는 네트워크다. 하지만 학습 과정에서 광학적 개념을 이용했기 때문에 3D 공간에 대한 정보를 뉴럴 네트워크가 분명히 가지고 있다고도 바라볼 수 있는데, 그래서 explicit representation 이 아닌 implicit representation 이라고 부른다.

a9.3_2. title: NeRF 에서 Ray는 이미지 평면 위의 픽셀 하나에 영향을 주는 모든 파티클들이 존재하는 3D 공간상의 직선이다. Ray 위 모든 점들의 색상을 더하되, 벽처럼 밀한 것은 많이 반영하고 물과 공기처럼 소한 것은 조금만 고려한다.

#컴퓨터환경 #빌드

bb2.1_1. title: Makefile의 타겟(Target) 자리에 install 같은 것을 넣어서 멋진 척 가오를 잡을 수 있다.

bb2.1. title: Makefile 은 그냥 타겟(Target), 의존성(Dependencies), 레시피(Recipe)로 빌드 규칙을 정의하여 증분 빌드(‣)가 가능하도록 하는 도구이다.

bb2.1_2. title: 권한을 분리하기 위해 make 과 make install 을 분리한 것이다.

bb2. title: CMake와 같은 높은 추상의 도구들이 나타나기 전에는, 빌드관계를 정의하고 간단한 변수를 선언할 수 있는 스크립트 수준의 간단명료한 Makefile이 있었다.

bde. title: OpenCV의 역사와 함께 영상처리 파이프라인에서 OpenCV의 어떤 모듈들이 도움을 줄 있고, 시스템 관점에서 어떻게 조립되는지 조금만 이해해도 라이브러리 사용 두려움을 줄일 수 있다.

bb2_1. title: CMake는 Make보다 훨씬 정교하지만 컴파일 결과물을 독립된 디렉토리에 가두고 다른 CMake파일에서 불러오는 일은 여전히 어렵다. 여러 프로젝트에서 동시에 사용하는 패키지가 시스템 경로에 설치되는 것이 자연스러운 워크플로이기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위해 시스템 차원의 가상환경인 도커가 사용될 수 있다.

#뇌과학 #진화심리학 #범용인공지능(AGI)

3__1.2.2__2. title: 제프 호킨스는 본능적인 뇌가 아닌 새로운 뇌만을 모델링하면 AGI를 만들 수 있다고 주장한다. 하지만 본능적인 뇌 때문에 생명체가 움직이고 환경에 적응하는 것이라면, 어떻게 생존본능 없이 스스로 학습하는 인공지능을 만들 수 있는지 의문이다. (천 개의 뇌 독후감)

3__1.2.2__1. title: 제프 호킨스는 본능을 부정하지 않고, 본능적인 삶을 살아갈 때 행복하다는 것을 인정한다. 하지만 그는 본능을 추구하는 것이 전체의 생존에 위험을 만든다고 경고한다. (천 개의 뇌 독후감)

#MLOps #머신러닝 #디자인패턴

mlops.1_3.1__1__2. title: 전처리-예측 패턴(‣)은 독립성을 유지하기 위해 모델-뷰-컨트롤러 패턴(‣)의 컨트롤러같은 존재가 필요하다. 프록시가 컨트롤러의 역할을 수행한다.

#MLOps #전략과기획

ba2.2.2. title: MLOps의 메인 목표는 이미 존재하는 솔루션들로 비즈니스 이익을 극대화할 수 있도록 돕는 것이다. MLOps를 수행함이란 클라우드가 덜 제공하는 기능을 다시 만들거나 잘 연결하는 일이 아니다.

a1.2.a9.1.1_1.2_2. title: 어떤 MLOps 솔루션을 사용하든 해당 솔루션에 종속된다. 컴퓨팅 리소스, 운영체제, 컨테이너에는 표준이 있지만 MLOps에는 표준이 없기 때문이다. 따라서 어느 수준까지 종속될 것인지를 고르는 것이 중요하다.

#MLOps

ba2.4.5.2__1. title: Prefect는 병렬성을 다양한 계층에서 제어할 수 있도록 설계되었다. (global, task-level (task run), work pools level (work queues level, flow level))

ba2.4.3.3.1. title: 베이스라인은 모델이 최소한으로 확보해야 하는 성능에 대한 기준선을 의미하기도 하지만, 데이터 드리프트와 관련해서는 모델이 학습되었던 상황과 비교하여 받아들일 수 있는 데이터의 통계적 특성 차이의 기준선을 의미하기도 한다. 기준선은 학습 시 사용되었던 데이터셋(‣)으로부터 만들어진다.

ba2.3.6.5.2. title: wandb 의 init 을 통해 모델 훈련 파이프라인을 생성할 수 있다. 파이프라인 조각에 log_artifact, use_artifact 함수를 이용하여 파이프라인과 아티팩트(Artifact) 간 의존 그래프를 정의할 수 있다. 그래프의 모든 노드는 run 과 artifact 로 구성된다.

ba2.3.6.5.3_1. title: wandb 의 그룹(group)은 유연하지 않다. 데이터셋은 경로가 아닌 최종 경로명을 저장하고, run 이름은 포맷을 지키고, 태그는 사용하지 마라.

ba2.4.9 title: 데이터 엔지니어가 효율적이고 자동화된 데이터 파이프라인을 연결하고 관리하는 일들 전반을 DataOps(‣) 라고 한다. 이는 머신러닝 엔지니어들이 MLOps(‣) 를 구축하는 기반이다.

a1.2.a9.1.2__1. title: 서빙 컨테이너에 모델파일을 포함할 것인지 아닌지는 디자인패턴 선택사항이다. 모델을 담은 이미지 패턴(‣), 모델 로드 패턴(‣) 등이 존재한다.

ba2.5_1.1. title: 프로토타입은 보통 모델이 서버에서 함께 동작하는 모델을 포함한 서비스 패턴(‣)으로 구성된다. 하지만 모델 재배포 주기와 소스코드 재배포 주기가 다르다는 문제, 보통의 웹 서비스들을 구동하는 환경들이 머신러닝에 적합하지 않다는 문제, 모델과 서버의 확장 필요성이 다르다는 문제 등이 존재한다.

ba2.5_2.1. title: 배치 예측 패턴(‣)은 나타날 수 있는 입력값에 대한 모든 추론값을 데이터베이스에 미리 적재해 두고 사용자는 데이터베이스로부터 값을 읽어가는 방식으로 작동한다. 데이터베이스는 확장성과 읽기 속도에 최적화되어 있다는 특징을 이용한다. 모델을 호스팅할 필요도 없다. 하지만 컴퓨터비전 문제처럼 입력이 복잡하거나, 피처가 자주 변화하는 환경에서는 사용하기 어렵다.

ba2.5_2.2. title: 서비스형 모델 패턴(‣)은 모델을 별도의 웹서버로 분리하는 디자인 패턴이다. 독립성, 확장성, 유연성을 제공하지만 네트워크 지연을 피할 수 없고 인프라 복잡성이 높아진다는 단점이 있다.

bc6_1_2. title: 하나의 머신에서 여러 개의 docker-compose 로 분리되어 실행되는 컨테이너들끼리 서로 API 통신이 가능하도록 하려면, 도커 네트워크를 별도로 생성하고 해당 네트워크에 컨테이너들을 부착하라.

bc6_1_2.1. title: 컨테이너간 통신을 위해 host.docker.internal 을 사용하는 것은 모범사례가 아니다. 대신 리눅스 환경에서는 호스트 네트워크를 공유하라.

ba2.4.3.3. title: 학습 시 사용했던 데이터와 새롭게 들어오는 데이터(‣)의 차이를 모니터링(‣)하면 모델 드리프트(‣)를 모니터링할 수 있다.

ba2.4.3.4. title: 모델의 성능 저하는 모델 드리프트 발생을 의미할 수 있다. 메트릭(‣)을 정하고 그것을 추적하면 모델 드리프트(‣)를 모니터링할 수 있다.

ba2.5.2.2. title: 모델 학습을 위한 데이터 전처리와 서빙되는 모델을 위한 데이터 전처리 파이프라인이 다르다는 문제가 있다. 이를 학습-서빙 왜곡이라고 한다. 전처리를 독립시켜 두는 방법, 모델에게 책임을 전가하여 전처리 파이프라인을 모델에 묶는 방법, 데이터에게 책임을 전가하여 전처리가 모두 완료된 데이터를 보장하는 방법이 있다.

#컴퓨터네트워크 #소켓프로그래밍 #저수준 #운영체제

bc9.3__1.1_1. title: 모든 것이 파일인 유닉스 시스템에서 read() 혹은 write() 작업을 수행할 때 EoF 이라는 개념이 있다는 사실에 주의하라. 소켓파일에 언제 값이 쓰일지 모르는 서버 입장에서는 아무 입력이 없을 때 그냥 대기하는 것이 훨씬 편하다.

bb7.1.1.4. title: HTTP가 주로 사용하는 TCP의 오버헤드를 최소화하기 위해 연결이 지속가능하게 하거나(HTTP2.0) UDP를 기반으로 새로운 프로토콜을 정의하여 HTTP의 기본 전제인 신뢰성(reliablity)을 확보하려는 시도도 있다(HTTP3.0).

#본질 #문제정의 #잡담

a7.1_1.2. title: 전동킥보드 규제는 감정편향, 노출편향, 최신편향, 확증편향이다.

#본질 #학습 #진로

5_2.2. title: 하나에만 몰입하라는 것이 하나의 일만 하라는 것은 아니다. 본업과 상관없는 여러 일을 해도 된다. 중요한 것은 문제정의를 하는 일과 그냥 하는 일을 구분하는 것이다.

3__1.2_4. title: ’라이프 디자인 씽킹', 내 삶의 가치관 찾기와 직업 정하기도 결국 디자인씽킹이다.

#본질 #사회

3__1.2.2. title: 가치는 환경(시간)에 의해 변한다. 절대적인 가치는 없다. 따라서 가치라는 것은 현재의 나에 의해서 결정되며, 모두에게 다르다. 그럼에도 불구하고 타노스보다는 일론 머스크가 낫다.

#본질 #학습 #생명과학

2_1_3_2_1.1__1. title: ‘뇌연결 강화론’, 책을 통한 지식습득과 경험을 통한 지식습득의 차이는 뇌연결의 강도다. 책이 없으면 경험에 갇히고, 경험이 없으면 연결이 느슨하다.

9_2_2. title: 인간 개인이 학습하고 창의적인 사고를 하는 원리의 본질은 이해(연결)와 추상화(압축)다. 암기는 자연스럽게 따라오는 것이고, 문자는 추상화와 기록을 도와주는 도구일 뿐이다.

#잡담 #역사 #기술 #인사이트

2_1_2_3.1.1. title: 증기기관선 관점에서 보는 서양과 조선의 기술격차는 최소 80년이다.

2_1_2_3.1. title: 해상 강국 대한민국이 약해진 것은 외국이라는 커뮤니티를 받아들이지 않은 쇄국정책 및 폐쇄성 때문이다.

#역사 #기술 #운영체제

bb8.1.1_1. title: 1971년 세계 최초의 셸(Shell)은 첫 유닉스(UNIX) 운영체제에 탑재된 톰프슨 셸(Thompson shell)이다. 리다이렉션(‣)과 파이프(‣)문법을 만든 셸이다.

bb8.1_2. title: 리눅스(Linux)는 유닉스 계열(‣)이지만 유닉스(UNIX)가 아니고 MacOS는 유닉스(UNIX)이다. 유닉스 계열과 유닉스는 엄연히 다르다.

bb8.1_1__2. title: 유닉스(UNIX) 시스템과 유닉스 계열(‣) 시스템에서는 1973년부터 파일에 접근할 때 파일 디스크립터(File descriptor)라는 추상적인 핸들을 이용한다. 이를 기준삼아 다양한 추상화 수준을 엿볼 수 있다. 우리에게 가장 익숙한 파일 포인터는 파일 디스크립터를 애플리케이션 프로그래머가 사용하기 쉽도록 추상화한 것이다. 파일 디스크립터는 각 프로세스에 의해 열린 파일들을 저장하는 구조체 배열인 파일 디스크립터 테이블을 추상화한다. 파일 디스크립터 테이블은 모든 프로세스에 의해 열린 파일들은 저장하는 파일 테이블(File table)을 추상화한다. 파일 테이블은 실제로 파일의 내용을 포함하고 있는 아이노드 테이블(Inode table)을 추상화한다.

#deer프로젝트 #전략과기획 #real-world-problem

deer.aa5_2_1_3.1.1_3.1_2.1. title: 이걸 킥보드라고 부르지 말아라 (삼륜 형태의 하드웨어에 대한 여론 조사 및 단상)

deer.b2.2.1.4.4.1.1__1. title: PO 는 소통을 잘하는 사람이 아니라 문제정의를 잘 하는 사람이다

deer.b2.2.1.4.4.1.1. title: 진짜 문제해결사는 무의미한 문제를 잘 풀어내는 사람이 아니라 유의미한 문제를 잘 정의하고 잘 풀어내기까지 하는 사람이다.

deer.b2.2.1.4.1.1. title: 디자인씽킹(design thinking), 특히 정의(define)단계에는 문제를 정의하는 일과 목표를 수립하는 일 모두가 포함되어 있어 문제를 정의하는 일을 간과하기 쉽다.

#deer프로젝트 #자율주행 #딥러닝 #real-world-problem

deer.a7.1_3.1. title: 루돌프 성수동 EDA - 비디오가 아닌 이미지의 한계

#deer프로젝트 #자율주행 #인사이트 #기술 #스타트업 #딥러닝

deer.b2.1. title: 2021 4Q 회고 / SPR (Self Performance Review)

#hellocock프로젝트 #인사이트 #마케팅 #심리 #스타트업 #전략과기획

hellocock.5. title: "리타게팅" 같은 방법을 스마트스토어에 적용하기 전 스무고개

hellocock.5_1_2_3. title: 노력에도 불구하고 구매 전환이 낮은 이유는 3. ‘아주 획기적인’ 그들을 탐색하지 않아서이다.

hellocock.6_1.1. title: 음료수같이 일회성이 강한 식품이나 원자재에 가치(높은 가격) 부여

hellocock.6_1.2. title: 완성된 상품들을 조합한 상품이 구성품 각각의 총합보다 더 높은 가치를 가지는 경우를 분해해 보기

hellocock.0_1. title: 주류(liquor) 가격결정권이 기업에게 없다고? 아니야!

#스타트업 #인사이트

5_2_2__1.1_1. title: 갈망론이라는 관점은 모든 성공하는 스타트업이 인간의 원초적 욕구를 충족시켜 사람들의 소비를 이끌어낸다고 바라본다.

aa2_1. title: 패러다임 변화는 문제정의를 다시 함으로써 온다.

5_2_2__1.1_4. title: 없는 시장을 개척하지 마라. 어떻게든 시장을 정의해야 한다. 이에 충분한 시간을 들인 뒤 테스트라는 방법을 사용하라. 이 또한 린함의 함정이다.

5_2_2__1.1_3. title: 큰 시장은 임의의 갈망을 해소하기 위해 사람들이 소비하고 있는 돈이 이미 충분히 크다는 것을 의미한다.

#본질 #스타트업 #인사이트

2_1_3_2_4.1. title: 창업팀이 최고의 시너지를 내기 위해서는 서로의 창업 동기와 비전에 대해서 솔직해져야 한다.

#투자 #비트코인

3_3.1_1_2. [긴글] title: AMM 의 '유동성 풀' 마다 보상이 모두 다른 이유 (국어 문제 만들기)

#철학

3__1.2.1.1_1. title: 인류는 이데올로기의 변화에 의해 우생학적 행위를 두고도 그에 대한 판단을 달리한다.

3__1.2.1.1_1.1. title: 명맥 있는 강아지 대회, 시정마를 이용한 목적에 맞는 종 인위 교배, 외래종에 대한 부정적 시각, 우리가 맛있게 먹는 한우나 한돈 생산까지 우생학적 사고관에 입각한 인간의 행위가 합리적이라는 관점 아래 이루어진다.

2_1_3_1.1. title: 양명학, 일론머스크, 워런 버핏, 그냥 해라

aa8.4. title: 모두가 배움을 실천하라, 양명학

aa8.2_1. title: 도가의 도, 덕, 자연, 무위 사이의 관계 - 세상을 설명하는 하나의 원칙과 만물의 본질

a7.1_1. title: 진리와 진실의 차이를 알아라. 내 안에 존재하는 인간의 비합리성을 인정하라.

a7.1_1.1. title: 연인관계에서 규칙을 없애라.

a2.5.1.7. title: 추상이 다르면 피드백을 진정으로 수용하고 서로를 신뢰하면서도 소통이 되지는 않는다 (이청준, 당신들의 천국 독후감)

1_4_1_5.2. title: 앙드레 말로의 소설 <인간의 조건>에서 기요가 생각하는 사랑의 본질은 죽음을 나누는 것이다. (인간의 조건 독후감)

3__1.2.1.1. title: 이청준의 소설 <당신들의 천국>에서 원생들의 개별화 과정이란 전체주의, 합리주의, 종 전체의 관점, 공리주의적 관점에서 개인을 고려하는 패러다임 변화라고 해석할 수 있다.

ba7.6. title: 행복이 선이라는 테제(‣) 위에 쌓아올린 행복 연구들이 오해를 만들었다. 진화, 뇌과학은 생존하기 위해 노력하면 행복, 긍정적 정서(‣), 쾌락이라는 보상을 얻는다고 해석한다. 생존이란 후대에 유전자를 남기는 일이다. 생존에 도움이 안 된다면 행복이라는 도구는 남아있지 않았을 것이다. 우리는 생존한 사람들의 후예이다. 칼로 찌르고 베는 생존의 위협이 상당히 사라진 21세기에도 우리는 그 유전자를 가지고 있다.

3__1.2.1. title: 삶의 의미를 찾기 위해 종교를 선택하기 싫다고 철학을 선택하지는 마라. 철학이 궁극적인 가치에 정답을 내리지 않는다는 것을 알고 공부하라.

ba7.6_1. title: 행복한 삶을 살고 싶다면 오늘날 사회적으로 용인되는 가치의 범위 내에서 다양한 소스로부터의 쾌락을 지속적으로 느껴야 한다. 사회에서 추구하는 가치를 함께 추구하면 장기적으로 생존가능성이 높아진다.

3__1.2.2.5. title: 다른 국가들을 돕겠다고 출발한 제국주의가 사회에 해악이라고 후대에 평가될줄 몰랐듯, 남들을 돕겠다는 비전을 외치는 창업가들도 선한 의도의 제국주의가 아니라고 단정지을 수 없다. 아이템에 대한 비전은 쉽고 명료한 세뇌와 같다는 점에서 종교와 본질적으로 똑같다.

#잡담 #휴식 #철학 #본질

5_6_1.1. title: 현대의 무위(action without intention) 는 오히려 현실에 도움이 된다

5_6_2. title: 과잉 긍정에 대한 부정이라는 관점에서 아무것도 하지 않는 것과 마음챙김(명상)의 공통점을 발견할 수 있다.

#잡담 #학습 #학문 #철학 #본질

9_3. title: 추상화, 구체화를 하는 이유는 빠른 내용 전달이다. 추상적인 생각을 그 자체로 받아들이면 안되는 이유는 해석(구체화)의 자유성 때문이다.

#잡담 #미술 #학습 #학문 #철학 #본질

9_2. title: 추상이란 복잡도와 오해가능성 사이의 트레이드오프가 있는 도구이다.

#잡담 #학습

3__1.2_2.1. title: unknown-unknown 으로부터 오는 스트레스를 시간을 통해 경감시킬 수 있다.

#학습

2_1_3_2_1.1__1.1.1. title: 이야기를 통해 간접경험을 통한 뇌연결 강화력을 높일 수 있다.

#잡담 #미술

deer.a2_6_1.1. title: 작품 <만찬> 에서 레오나르도 다빈치 모가지(?) 의 팬(yaw), 틸트(pitch) 구하기

#머신러닝 #학문 #본질

b3.4_2.1_2. title: KDE(커널밀도추정) 에서도 결국 커널함수에 대한 인간의 직관이 개입된다. KDE에는 인간이 샘플링된 데이터로 자연의 분포를 알 수 없다는 것이 전제되어 있다.

b3.4_3.1__1.1. title: Overfitting 과 Underfitting 도 결국 휴리스틱(직관)이다.

#잡담 #수학 #학습

deer.a2_2. title: 동차좌표계와 핀홀 카메라 모델의 행렬 표현

deer.a2_2.2. title: 선형대수에서 좌표계를 변환하는 일은 언어를 번역하는 일과 비슷하다. 서로 다른 좌표계 사이의 관점을 바꾸는 일을 번역하는 일이라고 해석하자.

#딥러닝

b3.4_4.1. [info] title: 뉴런 함수의 생김새와 뉴런 함수를 구성하는 요소들의 의미

deer.8.1_3. title: XLA JIT 작동 파이프라인과 TensorFlow 그래프 최적화가 까다로운 이유

deer.8.1_2. title: TensorFlow 의 XLA 개념, tf.function 의 관계

#딥러닝 #컴퓨터비전 #준지도학습

bc3_2.1.1. title: Class Activation Map 은 Classification 데이터셋으로 학습시킨 뉴럴네트워크의 피쳐맵을 활용해 Localization 문제를 풀 수 있음을 보였다. 마찬가지로, single class object detection 데이터셋으로부터 학습시킨 뉴럴네트워크의 피쳐맵을 활용하면 segmentation 문제를 풀 수 있다.

#딥러닝 #컴퓨터비전 #준지도학습 #OCR

bc3_2.1.1_1. title: OCR의 문자 존재 영역 검출(text detection)문제와 같이 bounding box 내부의 패턴이 sparse 하지만 bounding box 보다 정밀한 데이터 취득이 어려운 경우 binary segmentation 문제로 bounding box 내부와 외부를 구분하도록 학습시키면 bounding box 내부 픽셀 각각에 패턴이 존재할 확신도(confidence score)를 얻어낼 얻어낼 수 있어서 패턴의 위치를 조금 더 정밀하게 파악할 수 있다.

#OCR

bc3__1__1. title: MMOCR 의 config 파일은 모델과 1:1 대응되지만, 상속을 이용해 파일들이 연결되어 동작하기 때문에 재사용성이 높다.

#딥러닝 #컴퓨터비전&그래픽스

deer.aa5_2_1_3.1_5.1_1. title: 더 강력한 CPU 가 있거나 GPU 가 달려 있다고 영상 인코딩이 다 되는건 아니다

a9_2. [info] title: 비전 Transformer 의 K, Q, V 가 가지는 의미

a9_2_1. title: 가설 공간의 제약이라는 관점에서 딥러닝 모듈/셀의 의미를 해석하기

a9_1.1. title: 기계번역을 위한 Seq2Seq 모델에서의 attention 메커니즘은 디코더가 인코더에서 비슷한 것을 찾아내도록 학습하는 것이다.

keras.1_a. title: CV SSL(Self Supervised Learning) 의 핵심 아이디어, 일관성 유지, 대조학습 정당성

keras.1_b_2. title: 컴퓨터비전 contrastive learning 에 negative sample 이 최대한 많이 필요한 이유

deer.aa5_1.1.1. [info] title: 대역폭의 개념과(Bandwidth) 계산법

#딥러닝 #컴퓨터비전&그래픽스 #철학 #학문

deer.a2_2.1_1.1. title: 4차원 이상의 텐서 elementwise 곱셈 생각 팁

#컴퓨터비전&그래픽스

b3.4_1.3. title: 이미지 매칭을 하려면 영상에서 기억할만한 부분을 찾고 그것을 설명해야 한다.

deer.b3.1.1.5.1.1. [info] title: 라즈베리파이 카메라와 GPU 안에서 일어나는 일 파이프라인

deer.b3.1.1.3. [info] title: 카메라의 gain

deer.b3.1.1.2. title: 셔터 없는 카메라가 노출 시간을 조절하는 방법

deer.b3.1.1.4. [info] title: 자동 노출(exposure) 조절 의 세 가지 요소

deer.a2_2.1_2.1.1.3. title: 원근(투시)변환, 원근투영변환, 호모그래피는 차원변화 관점에 따라 달리 사용되는 미묘하게 다른 용어이다. 호모그래피와 원근투영변환이 같은 용어로 여겨지는 이유는 피사체가 평평한 평면임을 전제하기 때문이다.

deer.a2_2.1_2.1.1__1. title: 그래픽스의 projection matrix 와 컴퓨터 비전의 projection matrix 는 다르다.

b3.4_1.3___1_1. title: Binary descriptor 가 지역 특징점 근처를 설명하는 방법 - pairs, tests, result

b3.4_5.1.1_1.1. title: 인간의 직관상 카메라의 초점거리는 단일 값이다. 따라서 카메라 내부 행렬(‣)에서 이미지 센서의 픽셀 길이가 정방형이 아니라는 것을 명시적으로 표현해줄 수 있다.

deer.a2_2.1.1_1. title: 카메라 좌표계를 정의하는 방법은 다양하다. 좌표계를 어떻게 정의하냐에 따라 카메라 내부 파라미터(‣)의 부호가 달라진다.

b3.4_1.1. title: 정규화된 교차상관(Normalized Cross Correlation)과 상관계수(Correlation Coefficient)는 광학적 변화(radiomeric transformation)에 강인한 유사도 판단 기준이다.

deer.b3.1.1_1. title: 카메라 캘리브레이션이란 바늘구멍 카메라의 상태를 설명하는 수학적 값들을 알아내는 과정이다.

deer.b3.1.1__1. title: 렌즈 카메라의 상태를 설명하는 값들을 따로 정의하는 대신 바늘구멍 카메라를 설명하기 위한 값을 동일하게 사용하기 때문에 생기는 문제를 보완하는 일을 왜곡 보정이라고 한다.

#딥러닝 #자율주행

a9.2. title: 테슬라는 가려진 부분의 추론을 위해 Transformer 을 쓴다

a9_1. [info] title: 테슬라의 비전 트랜스포머가 도로의 연석을 찾고자 할 때 K, Q, V 가 작동하는 방식

#deer프로젝트 #컴퓨터환경 #python3 #ROS

deer.a2_6_3. [긴글] title: python 에서 커스텀 ROS 메시지 사용하기, __init__.py, ROS 패키지, python 패키지의 관계

#python #클린코드

deer.a3.6. title: 딕셔너리에 담긴 값을 json 파일로 바꿀 때, 딕셔너리 내부에 직렬화 불가능한 타입이 포함돼 있을 수 있다. dumps 메서드의 default 인자에 함수를 전달하는 방식으로 프로그래밍하라. 여기서 kwargs 을 이용해 복잡성을 감추고, 복잡성을 이용하는 경우도 깔끔하게 핸들링하는 방법을 볼 수 있다.

bdd.1. title: 객체 생성은 new 메서드와 init 메서드의 순차적인 호출이다. new 메서드의 인자는 init 메서드와 인자를 공유하기 때문에 args, kwargs 외에 명시적으로 지정하고자 할 때에는 신중히 생각하라. 특히, new 메서드에서 init 메서드를 명시적으로 호출하지 마라.

파이썬 CLI의 -m 플래그와 __package__: import 에서 자꾸 오류가 나는 대부분의 이유

#deer프로젝트

deer.a2_6.1. title: 소실점의 정의와 대표적인 특징들

#수학

bd3___2.2. title: Investigating whether the Fourier series of a periodic function converges or not can be a complex task. Therefore, in Engineering, they often only check the existence of the series and assume that a Fourier series converges to the original function of a periodic function.

bd3__1.1__2. title: The pointwise convergence condition is limited in that it does not consider specific points of discontinuity, thus requiring a stronger condition of convergence. One such condition is uniform convergence.

b3.4_5.1_1.1____2.1.1. title: The result of the inner product must be greater than zero if the vector is not zero. This can be related to the length of a vector and is very useful when trying to understand abstract vector spaces.

#수학 #본질

b3.4_5.1_1.1___1. title: 벡터와 벡터공간이라는 개념을 보다 복잡한 문제를 푸는 일에 사용하기 위해서는 대수학에서 다루는 벡터공간 개념의 의미를 이해해야 한다. 추상적이고 일반적인 개념은 복잡성을 감춘다. 선형대수학은 벡터공간이라는 추상적인 대수구조를 연구한다.

#수학 #머신러닝

b3.4_5.1_2.1_2_1.1.1. title: 데이터의 둘 이상의 특징값에 상관관계가 있어 데이터 행렬 X에 잉여 행벡터(‣)가 존재하는 경우 의사역행렬을 이용할 수 없다.

b3.4_5.1_2.1_2_1. title: 최소자승법(‣)은 적절한 모델 파라미터로 모델과 데이터의 잔차(residual) 제곱합(혹은 평균)이 가장 작은 경우가 좋다고 판단하는 방법이지, 경사하강 등 최적화 방법을 포함하지는 않는다.

#수학 #딥러닝 #3D #컴퓨터비전 #그래픽스

a9.3_4.1. title: NeRF 는 층화표집(‣)으로 연속함수를 표현한다.

a9.3_1.1.2. title: 빈공간이 많은 문제를 극복하기 위한 계층적 부피 샘플링(‣) 개념을 이용해 손실함수를 정의할 수 있다.

a9.3_4.2. title: 구적법(quadrature)으로 연속이 전제된 Ray 정의식을 이산적으로 표현한다. 이 식은 구적법의 각 구간(delta)길이가 다른 경우에 대해 일반화되어 있다.

#deer프로젝트 #자율주행 #real-world-problem #전략과기획 #MLOps

deer.aa5_1. [entry] title: ODD 를 좁히고, 사람은 원격제어로 여집합을 관리하자

deer.aa5_2_1_1.2. title: 3D Pointcloud Map 을 활용해서 데이터와 관련된 문제들을 한방에 해결할 방법 제안

deer.aa5_2. title: 디어가 다른 회사들에 비해 가진 강점은 fleet 및 관제시스템이고, 약점은 자율주행 기술력과 리소스이다.

ba2.2_1.2. title: Autonomous System 에 사람을 끼워넣으면 저렴한 비용으로 동일한 임팩트를 낼 수 있다.

ba2.4_1.1. title: 데이터 레이크(‣)와 데이터 웨어하우스(‣)는 데이터가 정제되었는지 정제되지 않았는지, 얼마나 엄격한지 얼마나 느슨한지로 나뉜다. 데이터 웨어하우스가 고수준이다.

#디어 #자율주행 #real-world-problem #딥러닝

deer.a7.1_1_4. title: 이미지의 가장자리 추론이 불안정한 이유는 Receptive field 문제가 아니라 도메인 차이(Domain Gap)와 맥락(Semantic) 손실 문제이다.

deer.a7.1_3_1. title: 관리규정이 까다롭고 연결성이 보장되는 점자블록을 사용하면 비디오를 사용하지 않고 맥락 손실 문제를 우회할 수 있다.

#deer프로젝트 #자율주행 #real-world-problem #전략과기획

deer.aa5. [entry] title: 디어 자율주행 킥보드는 무엇을 위함이고 어디로 가고 있는가

deer.aa5_3_1. title: 디어는 왜 세그웨이가 아닌 다른 기업과 자율주행 기술을 만들어야 하는가

deer.a7.1_3_4. title: 현실 영상으로부터 점자 블럭이 잘 이어져 있는지 아닌지 판단할 수 없는 이유

deer.aa3.6_2. title: 카카오모빌리티 서비스가 그리는 미래는 단순한 플랫폼을 넘어 생태계

deer.aa4_3_5_3. title: EDA, 서피스 마스킹 데이터셋 데이터 처리 이슈 (Real world, 데이터외주, 크라우드소싱, 서드파티, domain gap, less semantic information, no temporal information)

#deer프로젝트 #자율주행 #real-world-problem

deer.a7.3_7_1. [info] title: 도메인 차이(Domain gap)

deer.a2_6. [entry] title: 소실선과 점자블럭 직선 사이의 교점이 필요한 상황과 이유

#deer프로젝트 #딥러닝 #real-world-problem #엣지컴퓨터

deer.aa8. [entry] title: 벤치마크상 빠르고 좋은 모델이 엣지 디바이스에서도 빠르고 좋을까?

deer.aa5_2_1_3.1_5.3. title: RPi (Raspberry Pi) 와 Jetson 의 우수성

#deer프로젝트 #딥러닝 #real-world-problem

deer.a7.3_1_1. title: 다양한 모델 변인(augmentation, resolution 등) 에 대한 결과 정성적으로 평가하기

deer.a7.3_7_2. title: Aihub Pedestrian 데이터셋의 제작 방식으로 인한 Camera intrinsic, extrinsic 정보 부재

deer.a7.3_7_3. title: 내 상황에 Perspective transform augmentation 이 불가능한 이유

deer.a7.3_8_1. title: Augmentation 된 TFRecord 를 캐싱해서 사용하면 성능에 안좋은 영향을 준다

#클라우드컴퓨팅

a1.2.a9.1.1.1_1. title: Amazon SNS 알림(alert)의 주제(topic)는 메시지 발행자와 메시지 구독자 사이의 인터페이스이다. 특정 주제로 발행되는 메시지를 프로그램이 구독할 수 있고(A2A), 사람이 직접 구독할 수도 있다(A2P).

a1.2.a9.1.1.2. title: AWS 람다(Lambda)를 이용해 간단한 함수를 배포한다. 꼭 이 함수가 HTTP API를 위해 존재할 필요는 없다. 이 함수는 서비스가 될수도 있고, 클라우드의 자원을 제어하는 스크립트일수도 있고, 다른 AWS 서비스의 기능으로 동작할수도 있고, 한낱 매크로일 수도 있다.

a1.2.a9.1.1.7.2. title: SSL 종료(SSL Termination)는 외국어가 한국어로 번역되는 순간을 의미한다. 내가 외국어를 한국어로 직접 번역하는 것보다 번역가를 고용하고 한국어만 듣고 생각하는 편이 편하다. 이렇게 번역가에게 번역의 짐을 떠안도록 만들어서 생각을 편하게 돕는 일을 SSL 오프로딩(SSL Offloading)이라고 한다. SSL 종료 프록시는 nginx를 이용해 직접 구축하거나, AWS 로드밸런서의 기능을 이용할 수도 있다.

#deer프로젝트 #딥러닝 #클라우드컴퓨팅

deer.a6_1. title: 양과 질, 가성비. 데이터의 양, upstream, downstream, 유의미한 성능향상

deer.8. title: TPU 를 이용해서 모델을 학습시키려고 할 때 신경써야 하는 부분들

deer.a7.3_3. title: TPU 사용을 위해서는 TFRecord 가 필요하다

deer.a7.3_5. title: TPU 에서 online data augmentation 이 안 된다는 문제점이란

deer.a7.3_5_1. title: keras preprocessing layer + tensorflow native api 로 런타임 TPU segmentation augmentation 시키기

deer.a7.3_5_3. title: TPU 에서 일부 레이어(e.g.랜덤) 는 `compile-time constant` 라는 문제를 일으킬 수 있다.

deer.a7.3_8. title: TPU 를 사용하면서 생기는 TFRecord, Offline augmentation 의 병목 문제

deer.a7.3_9. title: augmentation 된 TFRecord 생성 과정에서, COLAB 타임아웃 문제를 극복할 방법

deer.a7.3_a0. title: Multiprocessing 을 이용해서 augmentation process 여러 개 돌리기

#deer프로젝트 #잡담 #real-world-problem #사회문제 #좋은영향

deer.aa4_3_1. title: 점자블럭없는 길에 놓인 시각장애인을 실제로 보았던 이야기

deer.aa4_3_2. title: 시각장애인 논의를 빼 놓고 주차 문제도 문제다.

deer.aa4_3_5_2. title: 자율주차서비스 엘리베이터 스피칭

#deer프로젝트 #자율주행 #학습 #real-world-problem #전략과기획

deer.7.6. title: 지식이 확장돼도 유지보수가능한 딥러닝 레이블 메타데이터 관리시스템 설계 필요성

deer.aa5_2_2. [entry] title: 'Mobility as a MMS' 로 Autonomy 2.0 만들기, 이 관점에서 본 데이터구축업의 한계

deer.aa5_2_1_1.2.1. title: 보행로 3D Map 을 활용한 비즈니스 모델, 보행로 Mapping 기술이 만드는 이동권 (사회가치)

#deer프로젝트 #컴퓨터환경 #엣지컴퓨터

deer.2. title: ROS melodic 에서 python2 와 python3 을 동시에 사용하면서 발생하는 이슈들과 대응법

deer.5_1. [info] title: librealsense 같이 make 등 빌드시스템으로 설치되는 python 패키지 가상환경에서도 실행가능하도록 하기

deer.aa5_1.1__1. title: GST (Gstreamer) 시리즈의 media server 구축 시 역할

#잡담 #인사이트 #학습 #인생

1_3_1. title: 생산적이라고 생각하는 활동을 하면서도 스트레스를 받는다. 도대체 왜 받는걸까

2_1_2_2. [info] title: 개발자가 unknown-unknown 을 known-unknown 으로 바꾸는 방법 - 집단과 개인의 관점에서

2_1_4_3. title: 좋은 길을 선택하기 이전에 어떤 길을 가고 싶은지 선택하라

5_3. title: 휴식이라는 행위에 대한 정의는 문화권별로 다양하다.

9_1. title: 지식에는 절대적인 밑바닥이나 근본이 없다. (고등학생 때 나의 연역적 사고 집착에 대한 반성)

9_4. title: top-down 주의자 파인만의 주장은 제텔카스텐(Zettelkasten) 글쓰기 방법과 상충되지 않는다.

aa0_2.2. title: 확증편향을 경계해야 하는 모든 활동들

1_2_5. [긴글] title: 삽질을 줄이고 성장을 만드는 '피드백 루프' 의 중요성, 환경과의 관계

#컴퓨터환경 #python3

python 에는 relative import 와 absolute import 가 있다. relative import 를 이용해 sys.path 을 수정하지 않고 파일의 상대적 위치를 기준으로 모듈이나 패키지를 임포트할 수 있다.

파이썬이 __init__.py 없이 패키지를 구분해내는 방법, sys.path 와 두 가지 종류의 패키지

bc4.1. title: 아무리 저수준에서 최적화된 라이브러리이더라도 python 의 객체를 생성하는 일 자체에서 오는 오버헤드가 훨씬 영향이 클지도 모른다.

bb2.1_1.1_2. title: 런타임 환경이 어떤 운영체제가 될지 모른다면 파이썬 스크립트의 맨 앞에 env 를 이용한 셔뱅(Shebang, #!)을 작성하라.

#웹 #역사 #Vue.js #프론트엔드

ba2.5.2.1. title: URL, API, 엔드포인트는 다른 계층의 개념이다. 은행 창구라는 API에 앉아 계좌이체라는 엔드포인트를 실행하기 위해 작성해야 하는 계좌번호가 URL이다.

bb7.4_2. title: 브라우저 객체 모델(‣)에 국제표준은 없지만 대부분의 브라우저 객체 모델은 문서(document) 객체를 속성(property)으로 가지는 윈도우(window) 객체를 포함한다. 문서 객체의 모델을 문서 객체 모델(‣)이라고 부른다.

bb7.4_3. title: 클라이언트가 다운로드받은 html 문서를 덮어쓰지 않고 수정하려면 문서 객체 모델(‣)을 이용해야 한다. 정적 웹 페이지가 아닌 모든 웹 페이지는 DOM을 활용하는 것이다.

bb7.1.1.2_1.2.1.1.3_1. title: 뷰 인스턴스를 이용한 전역 컴포넌트(Global component)로 인한 복잡성을 낮추기 위해 컴포넌트마다 독립된 vue 파일을 만들었고 이를 단일 페이지 컴포넌트(Single file component)라고 부른다.

bb7.4_4. title: 가상 문서 객체 모델(Virtual-DOM)은 리액트(React)와 뷰(Vue)가 채택한 미니어처다. 변화된 내용을 실제 DOM 에 그리기 전에 시뮬레이션을 돌려보기 위한 목적으로 사용된다.

bb7.1_3.1. title: fetch(’filename’) 자바스크립트 API를 통해 서버에서 해당 파일을 가져오도록 명령할 수 있다. 1998년 기술인 XMLHttpRequest 를 이어 2015년 ES6에서 정립된 비동기 기술이 Fetch API 의 본질이다. 이런 기술들을 Ajax(‣)라고 부른다.

bb7.4_4.1. title: 뷰(Vue)의 가상 객체 모델(Virtual-DOM) 즉, render 함수가 만드는 템플릿 속성(property)에는 인스턴스 부착(mounted)단계 이후부터 접근 가능하다.

#웹 #Vue.js #디자인패턴

bb7.1.1.2_1.2.1.1.5_1. title: 뷰(Vue)의 기본에 충실하면 작성하는 코드는 모델-뷰-컨트롤러(‣) 패턴에 맞게 분리된다.

bb7.1.1.2_1.2.1.1.5_1.1. title: 모델-뷰-컨트롤러(‣) 패턴에서 모델(Model)과 뷰(View)의 관계는 엄밀하게 정의되지 않는다. 뷰는 컨트롤러와만 소통하기도 하고, 뷰가 모델과 직접 소통하기도 한다. MVC의 본질은 모델 뷰 컨트롤러가 분리되어 있고, 컨트롤러가 중앙에서 모델을 통제한다는 것이다. 프레임워크에서 양방향 데이터바인딩을 지원하며 패턴이 흐트러졌다.

bc1_2. title: 컴포넌트 구조에서 모델-뷰-컨트롤(‣) 패턴을 어기고 양방향 바인딩을 이용하다 보니, 프로퍼티 내려꽂기(Props drilling) 문제와 이벤트 버스(Event bus)로 주고받는 데이터의 추적이 어려워져 복잡성이 배가 되었다. 이러한 복잡성을 덜기 위해 중앙집중식으로 상태를 관리하는 디자인 패턴이 등장했고 그것이 플럭스(‣)패턴이다.

#맥주

ba0_1_1. title: 맥주에 관심을 가지게 된 계기

#브이로그

b6__1.1. [info] title: 프랑스 편도 70만원 사우디항공 후기

b6__1.2. [info] title: 오르세 박물관 다섯시간 후기와 그에 덧붙여진 많은 미술 이야기들

b6__1.3. [info] title: 인도 친구와 인도 음식 먹기

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