분류 전체보기 (286) 썸네일형 리스트형 [에러 해결] Error: Unable to find git in your PATH [에러 해결] Error: Unable to find git in your PATH 아니 Git, Flutter,VS Code 설치하고 터미널에서 flutter 설치된거 확인하려고 하는데 Unable to find git in your PATH 에러가 나는 것이 아니겠는가? ㅡㅡ 해결방법 구글링해서 찾았다.절대 GPT한테 물어보지마세요 속터짐 아래 참고 글들 내용 참고해서 순서 다음과 같이 진행했다. 1. 먼저 아래 명령어 실행git config --global --add safe.directory '*' 2. 터미널 등 다 닫기3. 시스템 환경변수에서 Path 변수의 값 추가 Git 설치 폴더, 플러터 설치 폴더에 맞춰서 세부 경로 수정해야함 4. 다시 터미널 들어가서 확인 성공! ㅡㅡ 참고 글 fl.. 7/7 영어 sum up~를 요약하다Alex was sending out a newsletter called “Market Corner,” summing it all up for his classmates in a fun-to-read style. 7/3 영어 good tidings.좋은 소식 After an all-night marathon voting session / bled into / more backroom dealing yesterday morning, / Vice President JD Vance cast the tiebreaking vote / to pass a modified version of President Trump’s signature policy bill, 51–50. / The bill will now go back to the House / for another vote on the Senate’s changes. 밤샘 마라톤 표결이 / 끝나지 않고 길게 이어지다 / 비공식 거래, 다음날 아침까지 / 부통령 JD는 tiebr.. Hash Hash란?어떤 **입력값(key)**을 받아서, 고정된 크기의 **출력값(hash value)**으로 변환하는 함수 또는 구조. person = { "name": "Alice", "age": 25} "name"이라는 key를 해시함수로 변환 → 어떤 메모리 위치로 매핑거기서 바로 "Alice"를 가져옴 → 검색이 빠름 (O(1) 시간) 주요 개념해시 함수데이터를 특정한 고정 길이의 값으로 바꿔주는 함수해시 값(hash value)해시 함수의 출력값해시 충돌서로 다른 입력값이 같은 해시값을 가질 때 충돌 발생충돌 처리같은 해시값이 나올 때 어떻게 처리할지해시 테이블(key, value)쌍을 저장하고 검색하는 자료구조검색/삽입 속도평균 O(1) 시간 복잡도 해시의 사용파이썬 딕셔너리(dict.. 6/30 영어 you’re on notice.screed againstfreed fromgo from A to Bstir up drama [Paper Review] SELF-REFINE: Iterative Refinement with Self-Feedback Goal대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 첫 번째 시도에서 완벽한 출력을 만들지 못하는 경우가 많으므로, 모델이 자기 자신의 출력을 피드백하고 개선하는 self refinement 방법을 도입하여 출력 품질을 높임Contribution새로운 SELF-REFINE 알고리즘을 제안: 동일한 언어 모델을 사용하여 생성, 피드백, 정제를 반복하는 구조.감독 학습이나 보상 모델 없이 작동하며, 단일 LLM만 필요함.GPT-3.5, GPT-4 등의 SOTA 모델을 사용하여 7가지 다양한 생성 작업에 적용.평균적으로 약 20%의 성능 향상 Methods단계초기 출력 생성: 모델 M이 입력 x에 대해 출력 y_0 생성자기 피드백 제공: 동일한 모델 M이 자신의 출력에 대한 피드백 f.. [Paper Review] NoProp: Training Neural Networks without Back-propagation or Forward-propagation NoProp: Training Neural Networks without Back-propagation or Forward-propagationThe canonical deep learning approach for learning requires computing a gradient term at each layer by back-propagating the error signal from the output towards each learnable parameter. Given the stacked structure of neural networks, where each layer buildarxiv.org 연구실 세미나 때 발표한 논문이다.논문 내용을 요약하면 propagation을 사용하지 않고 .. [Paper Review] A Survey on Time-Series Pre-Trained Models AbstractTime-Series Pre-Trained Models, TS-PTMs에 대한 분석 및 리뷰 제공1. IntroductionTime Series Mining(TSM)은 금융, 음성인식, 동작인식 등 다양한 응용분야에서 활용되고 있음TSM의 근본적 문제는 시계열 데이터를 어떻게 효과적으로 표현할 것인가에 대한 문제임shapelets 과 같은 표현방식의 경우 데이터에서 중요한 패턴만 추출하여 활용하므로 전문가의 도메인 지식에 크게 의존함최근 딥러닝 모델은 머신러닝과 달리 Feature extraction이 없이 자동으로 시계열 표현을 학습하며 TSM에서 큰 성공을 거둠. 그러나 이러한 모델은 대량의 라벨링 데이터를 필요로 함. 그러나 대규모 라벨링 시계열 데이터 구축은 어려움데이터 부족 문제를.. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 36 다음
