이자다의 기록

클로즈 스쿼트 30회 2세트 덤벨컬 10kg 15회 레그레이즈 10회

Q: 딥러닝 프로젝트로 모델을 사용, 학습 등을 수행하려는데 노트북에 그래픽카드가 성능이 좋지 않아. 구글 colab 같은걸 이용하는게 좋을까? A: 노트북의 그래픽카드 성능이 딥러닝 프로젝트에 적합하지 않을 때, 구글 Colab을 사용하는 것은 좋은 대안입니다. Colab은 클라우드 기반의 Jupyter 노트북 환경으로, GPU 및 TPU를 무료로 제공해줍니다. 이를 통해 노트북의 성능에 구애받지 않고 높은 성능의 그래픽카드를 이용하여 딥러닝 모델을 학습하고 사용할 수 있습니다. 구글 Colab의 장점: 1. 무료 GPU 및 TPU 지원: Colab은 NVIDIA Tesla K80 GPU 또는 TPU를 무료로 제공하여 딥러닝 모델 학습 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 2. 클라우드 기반: 모든 작업..

Q: 구글 colab에서 딥러닝 모델에게 학습을 시키는데 노트북을 장시간 방치해 디스플레이가 종료되면 구글 colab도 멈춰버려. 이 문제를 해결할 방법이 뭐가 있지? A: 구글 Colab은 노트북이 일정 시간 동안 비활성화될 경우 세션을 자동으로 끊는 정책을 가지고 있습니다. 이는 무한정 리소스를 사용하는 것을 방지하기 위해 적용되는 보안 및 자원 관리 정책입니다. 하지만 노트북이 자동으로 종료되는 것은 번거로울 수 있습니다. 노트북이 자동으로 종료되는 것을 방지하고 싶다면, 다음과 같은 방법들을 사용할 수 있습니다: 1. **주기적인 입력**: 노트북이 종료되지 않도록 하려면, 일정 주기(예: 30분마다)로 입력을 주는 것이 도움이 될 수 있습니다. 아래의 코드를 노트북 셀에 입력해보세요. 이렇게 하..

https://www.youtube.com/watch?v=55FrHTNjTCc 아직 웹개발 등을 제대로 배우지 못해 이 개념들에 대해 서툴렀는데 이를 바로잡아주는 영상이었다. 클라이언트가 지도에서 어떤 가게를 클릭하면 이 요청을 서버에 보내고, 서버는 해당 가게의 정보를 보내게 되는데 그때 사용하는 파일의 형식이 xml과 json이다. 이 형식들로 작성된 파일은 전송할 때 minifier 과정을 거쳐서 엔터와 탭(여백)을 전부 제거해 한줄의 코드로 만들어 보낸다. 사람과 다르게 컴퓨터는 이런 형식을 읽어들이는데 전혀 불편함이 없다. xml은 사람이 보기엔 가독성이 떨어지고 태그를 일일이 열고닫는 등 작성에 굉장한 불편함이 있는 반면 json은 훨씬 간략하다. xml에 비해서 간결하고 작성하기가 쉽다. 그..