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텐서플로우 잘 작동되는거 확인 버전이 구닥다리이긴한데 서치하다보면 1점대 자료가 많으니까(아마도) 그냥 쓰자 Anaconda prompt 실행 keras 설치 keras import 동작 여부 확인 필요한 코드를 만들기 전에 test로 간단한 연습코드를 작성해보았다 하나씩 값을 얻고 싶을 때: 이미지의 이름을 입력했을 때 특정 분류값을 알려주는 코드 여러장의 이미지의 값을 한번에 얻고 싶을 때: 전체 특정분류값과 확률까지 출력하는 코드 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 이미지 폴더 경로 설정 base_dir = "D:\\python" train_dir =..

서울에 항상 평일에 가서 몰랐는데 주말에 갔다가 진짜 어디든 사람이 많은 걸 보고 충격받은 적이 있다 그중 하나인 지하철에 대해 이야기해 보자면 내 앞에 모르는 사람이 그렇게 가까이 붙어있는 건 처음이었다 근데 얼마 전 뉴스에서 사람이 더 타기 힘든 정도인데도 눌러서 들어가려는 모습을 보니까 내가 탔을 때는 그때와 비교하면 평범한(?) 정도였던 것이었다 혼자 서울 갈 땐 택시와 버스를 이용한다 한산한 지하철을 탄 적도 있지만 내가 타려는 때에 한산한 지 사람이 많은지 모르니까 그냥 안탐!ㅎㅎ 아 사실 지하철 타러 가기 복잡해서 바로 택시 잡는 것도 있다 근데 여기서 택시를 타는 건 시간을 사는 느낌이고 서울에서는 쾌적함을 사는 느낌이랄까? 아무튼 그래서 지하철의 과도한 밀집을 막기 위해 지하철의 인구 밀..

이미지 분석 및 기계 학습 기술 활용 데이터 수집 및 전처리: 구분하려는 이미지의 데이터셋을 수집하고 준비한다. 진짜 이미지와 AI가 생성한 이미지를 모두 포함하는 다양한 클래스의 이미지가 있어야 함 특징 추출: 이미지에서 유용한 특징을 추출한다. 컴퓨터 비전 분야에서는 일반적으로 SIFT, HOG, CNN과 같은 특징 추출 방법을 사용하는데 이 단계에서는 이미지의 형태, 색상, 질감 등과 같은 특징을 추출한다 분류 모델 학습: 추출한 특징을 기반으로 AI가 만든 이미지와 진짜 이미지를 분류할 수 있는 분류 모델을 학습시킨다. 대표적인 분류 모델로는 SVM, Random Forest, 또는 심층 신경망(DNN)과 같은 딥러닝 모델을 사용할 수 있음 모델 평가: 학습된 분류 모델을 평가하고 성능을 확인 -..

1. utmp(x) log file Status info of the currently logged in user binary file -> w, who finger 명령어로 내용 확인 Linux: /var/run/utmp, Unix: /var/adm/utmpx w who 로그인 한 사람 목록 finger 2. wtmp(x) log file Login/Logout , Sytem Boot/Shutdown History binary file -> last 명령어로 내용 확인 Linux: /var/log/wtmp, Unix: /var/adm/wtmpx last ▲ Login/Logout History of 'user1' ▲ Sytem Boot/Shutdown History tty(terminal-teletyp..

프로세스를 생성하게 되면 물리적인 메모리에 직접 할당하는 것이 x 가상메모리에 할당 user area: 사용자 프로세스의 코드와 데이터 자료구조가 위치 kernel area: 커널(os)이 동작하기 위한 코드와 데이터 전역적인 자료구조가 위치 User area Kernel area 프로세스가 생성되면 커널/운영체제는 개별 프로세스별로 관리 정보를 담고 있는 프로세스제어블럭(PCB)을 생성 - 프로세스 상태: 현재 상태정보 저장 유저모드, 커널모드 유저모드: 사용자 코드 실행 ---(system call 발생)---> 커널모드: os 실행 system call: 커널에게 해당 자원을 사용한다고 요청하는 것 blocking system call: 대기모드로 빠지게 함 -> I/O 함수 발생(매우 느린 연산 ..