David의 개발 이야기!

1. JS에서 함수를 정의하는 방법  아래와 같이 두가지 방법이 있음.  1. 일반함수function main () { return "hi"} 2. 화살표 함수 const main = () => "hi"  2. 함수 선언식 vs 함수 표현식 에 대해 알아보자  function main () { console.log("hello")}main() 함수 선언식으로 작성한 함수의 특징 1) 호이스팅이 된다!2) 함수의 이름을 넣어주어야하기 때문에 익명함수를 만들수 없다.    const main = function() { console.log("hello")}main() 함수 표현식으로 작성한 함수의 특징1) 호이스팅이 되지 않음.2) 익명함수를 만들 수 있음. 3) 익명함수를 변수에 할당할 수 있음.  3. ..

콜백함수는 JS를 공부할때, 자주 접하게 되는 중요한 개념중 하날, 본 글에서는 콜백함수의 정의, 동작원리 그리고 예제와 활용처에 대해 기술해보고자 한다. 1. 콜백함수의 정의콜백함수란, "다른 함수의 인자로 전달된 함수" 를 의미한다 콜백함수는 다른 함수에 인수로 전달되어 실행되는 함수를 의미한다. 쉽게 설명하면, 특정작업이 완료된 후 실행되도록 설계된 함수이다.콜백함수는 주로 비동기작업 (데이터 요청, 이벤트 처리)나 재사용 가능한 코드블록을 생성하는데 사용된다.   2. 콜백함수의 동작원리 콜백 함수는 아래와 같은 방식으로 작동한다.함수 A가 함수 B를 인수로 전달함수 A의 로직이 실행되다가 적절한 시점에 함수 B를 호출이러한 메커니즘 덕분에 비동기 프로그래밍에서 작업의 순서를 효과적으로 관리할 수..

필자는 42서울 본과정에 참여했다. 42서울 라피신과정을 이겨내고 본과정에 다니다가 어떤 이유에서 중간에 그만두게 되었다.  42서울은 필자가 개발공부를 함에 있어, 진입장벽을 허물어준 고마운 교육기관이다. 이러한 교육기관이 다른지역 (경산)에도 생긴다고 해 기쁘면서도, 예산이 부족해서 존폐의 위기가 있는 42서울은 버려진건가 하는 생각에 아쉬움도 많이 남는다. 생각보다 많은 사람들이 중도이탈을 하고 있어서 42서울이 없어지는 건가 하는 생각도 든다.42경산은 서울과 다르게 더 나은 모습으로 운영되길 바라며, 지원하는 분들도 도움이 되길 바란다. 개인적으로는 인성과 관련된 부분이 선발과정에 꼭 추가 되었으면 한다.다같이 공유하는 슬랙을 보면, 사람들이 많아서 인지, 개성이 넘치는 분들이 많은 것 같다.좋..

원본 논문은 아래와 같다. https://arxiv.org/abs/2103.00020 Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision State-of-the-art computer vision systems are trained to predict a fixed set of predetermined object categories. This restricted form of supervision limits their generality and usability since additional labeled data is needed to specify any other visual co arxiv.org 0. Abstract 일..

[ Challenges of Image Classification ] - viewpoint variation - illumination changes - background clutter - occlusion - deformation - intra-class variations - fine-grained categories - context 이런 다양한 상황으로 인해, classification 문제는 꽤(?) 어려운 문제이다!! Lecture 12 는 머신러닝 기본들을 다시 정리하는 느낌이어서 포스팅은 스킵!!

이미지를 이어붙이다보면, 어색한 경계선이 보일때가 있다. 이를 해결하고자, 하는 기법들을 배우고자 한다. A. Image Blending 1. Blending 이란? 2. Alpha Blending 2. Laplacian Blending 1. Comput Laplacian pyramid 2. Compute Gaussian pyramid on weight image / can put this in A channel 3. Blend Laplacians using Gaussian blurred weights 4. Reconstruct the final image low frequency 일때는 많이 섞고, blend a lot , high frequency 는 조금 만 섞는다. 왜냐하면, Large featu..