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"다크나이트에서 그...!" '악마와의 토크쇼' 추천하는 이유 세 가지 1. 한정된 공간이 주는 긴박함이 집중력을 높여준다.스튜디오를 벗어나지 않고 영화가 전개된다. 그 좁은 공간에 악마도 집어넣고, 피해자도 집어넣고, 관객 / 악단 뭐 빼곡히 들어서 있다. 그럼에도, 미국 토크쇼가 그렇듯 게스트가 잠깐 나왔다가 교체되고, 또 잠깐 나왔다가 교체되는 식이라서 영화가 단순하게 보이지 않았다. 오히려 좁은 공간에서 벌어지는 일들에 좀 더 집중할 수 있는 장점만 부각되는 방식이었다.2. 과한 연출이 눈에 띄지만, 못 봐줄 정도는 아니다.공포영화들이 그렇듯, 과한 연출들이 중간에 나오긴 한다. "무섭지? 무섭지?" 하는 연출들인데 오히려 몰입이 확 깨져버리는 장면들이다. 영화의 배경은 1970년 대이기 때문에, 그 당시 CG라고 생각하면 "음 그 당시에 보면 무서웠겠군" 하는 생각..
신혜선, 변요한, "그녀가 죽었다" 범죄도시4보다 재밌게 보고 온 후기 1. 이해하기 쉬운 극의 흐름반전에 반전에 반전이 일어난다는 평을 보고 기대했지만, 그 정도는 아니었다. 반전 하나 정도, 그마저도 충분히 예상 가능한 반전이었다. 아마 영화 예고편을 본 모든 사람들이라면 한번쯤 생각해봤음직한 그런 반전.. 그럼 반전이라고 할 수 있나, 싶은 질문까지 던지게 만드는 그런 반전. 그래도 시원시원하게 흘러가는 극의 흐름이 마음에 들었다. 긴박하게 흘러가는 사건들이 영화의 집중도를 높여준다.2. 연출은 아쉬웠다. 근데 연기들이 기가 막혔다."저기서 굳이 저런 선택을?" "저기서 저런 종류의 움직임을?" 하는 의문을 자아내는 장면들이 분명히 있었다. 순간 몰입이 깨지기는 하지만, 심각한 정도는 아니다. 그럼에도 불구하고, 긴박하게 엮인 사건들을 엮어내는 설득력이 조금은 부족하게..
Diffusion Model을 이해해보자 3편 - 새로 찾은 튜토리얼 도전 Diffusion Model을 이해해보자 2편 - chatGPT로 튜토리얼 생성 망한 이유 (tistory.com) 에서 이어집니다. CIFAR10을 사용하는 최대한 간단한 예제를 찾으려고 했지만, 녹록지가 않다. 그도 그럴 것이, 노이즈를 만들고 복구하는 과정에서는 일반 딥러닝도 아니고 U-Net 정도는 들고 와야 제대로 된 성능을 보여줄 수 있다. U-Net으로 말하자면, 기본적인 레이어 수만 8개 이상이라고 볼 수 있을 정도로 복잡한 CNN 모델이다. 지난 튜토리얼에서는 CNN 두 세 개 레이어만 가지고 모델을 만들었지만, 애초에 작동하지 않았을 것이다.  Make Diffusion model from scratch ( easy way to implement quick diffusion model ..
Diffusion Model을 이해해보자 2편 - chatGPT로 튜토리얼 생성 망한 이유 Diffusion Model을 이해해보자 1편 - 태초마을 (tistory.com) 에서 이어집니다.  뭐, 해볼라면 해볼수도 있었겠지만, introduction 이후의 논문은 잠시 미루기로 했다. 사실 내 머리만으로는 이런 복잡한 수식들을 이해하기도 힘들고, 언제까지 기억할 수 있을런지도 확신이 들지 않는다. 그래서 파이썬 실습을 통해 구조를 익힌 뒤에 다시 논문으로 돌아오기로 했다. 파이썬 실습을 하는 방법은, 다양하게 있겠지만 난 요즘 그렇듯 chatGPT를 활용했다. 질문하기에도 훨씬 편하고, 원하는 수준의 튜토리얼을 설정할 수 있다. 참 공부하기 쉬워진 세상 아닌가? 그래서 더 공부하게 되지 않는 것 같기도 하지만. 전체 코드는 아래와 같다.더보기 class DiffusionModel(tf.ke..
Diffusion Model을 이해해보자 1편 - 태초마을 회사에서는 간단한 CNN, 그보다 더 간단한 SVM을 주로 쓰고 있다. 애초에 더 높은 수준의 모델이 돌아갈 연산능력도 되지 않는 보드를 쓰고 있기 때문에, 한계가 명확하다. 하지만 언제까지 한계 속에서 머무를 수는 없는 법, 더 높은 수준의 모델을 일단 자습해보기로 했다. 내 개인적 목표가 있다면, 간단한 수준의 웨어러블 센서만으로도 착용자의 자세를 모델링할 수 있는 서비스를 만드는 것이다. 그럴려면, 일단 사용자의 자세를 보여줄 수 있는 generative AI에 대한 이해가 필요할 것이라고 생각했다. 그래서 관련 강좌를 찾아보는데 웬걸, 일반 강좌들은 죄다 CNN부터 시작한다. 돈을 주고 강의를 들으려고 해도, 거기서부터 들을 수는 없는 노릇이다. 그래서 그냥 논문들을 찾아보면서 공부해보기로 했다...
5년차 블로그 운영 현황 - 1일 1포스팅은 효과가 있을까? 2020년 11월, 친구랑 이야기를 하다가 서로 블로그를 해보자! 하는 생각으로 만들었더랬다. 당시에 유명했던 자기계발 유튜브에서 소개하는 방식으로 글을 써보려고 했었지만 (어그로성 제목과 공격적인 어투) 영 피곤해서 그만뒀다. 하루에 하나의 글을 꾸준히 써보자는 생각으로 꽤 오랜 시간 글을 썼다. 기록을 보니 거의 1년은 한 것 같다. 268개의 포스팅을 연속으로 했다고 하니, 하루에 두 개씩 썼던 날을 제외하더라도, 8개월은 너끈히 썼나보다. 조회수가 높은 검색어 위주로 글을 쓰는 방식을 채택하지 않은 나로서는 참 긴 싸움이었다. [1일1포스팅] 일주일간의 휴가 (tistory.com) [1일1포스팅] 일주일간의 휴가8월 29일부터 5일간 업로드를 쉬었다. 작년 11월 말부터 꾸준히도 포스팅을 해왔고..
Segger RTT Viewer와 STM을 함께 사용할 때 주의사항 STM 소스코드에 Segger RTT 모듈을 사용하기 위한 폴더를 만들게 될 때, "undefined reference to 'SEGGER_RTT_printf" 같은 에러를 만나기 쉽다. 이유는 Eclipse 기반 IDE에서는 새로운 폴더가 생성될 경우 default로 compile 대상에서 제외시키기 때문이다. 새로운 폴더의 properties에 들어가서 (alt + Enter) "Exclude resource from build" 를 해제해야 해당 폴더를 컴파일 하게 된다. 그럼 문제 해결!
[블룸버그 기사 정리] 중국 반도체 기업에 투자해야 하는 이유 중국과 홍콩 주식 시장에서 2021년 2월 이후 약 6.5조 달러의 시장 가치가 사라진 가운데, 월스트리트의 많은 투자자들이 중국 주식을 피하려는 움직임을 보이는 가운데, 바클레이스와 샌퍼드 C. 버넷을 포함한 일부 애널리스트들은 클라이언트에게 지역 칩 기업을 고려할 것을 제안하고 있습니다. 그러나 그 이유는 혜택을 보기까지는 시간이 걸릴 수 있다는 점입니다. 이러한 의견은 중국 내 칩 기업들, 특히 Naura과 Hygon 등을 가리킵니다. 샌퍼드 C. 버넷은 이러한 기업들이 언젠가는 미국의 Applied Materials Inc. 및 Advanced Micro Devices Inc.과 같이 잘 알려질 수 있는 기업이 될 것으로 예상하고 있습니다. 미국이 최첨단 반도체 기술 접근을 제한하려는 노력은 중국..
[iOS 개발 2주 플랜 0/14] CS193p 강의 듣기 전 알아야 할 것들 0. Background 내 코딩 경력: C++ 활용 임베디드 시스템 개발, python 활용 딥러닝 개발, MATLAB 활용 데이터분석, 안드로이드 스튜디오로 안드로이드 어플 개발을 독학으로 익혀 업무에도 활용했지만, 그만큼 자료구조와 시스템 체계에 대한 이해도가 부족하다. "이거 되네, 저거 되네" 같은 일들을 여러 차례 반복하고 나서 "이 예제 가져다 쓰자, 저 예제 가져다 쓰자"가 된 셈이다. 1. Approach 데이터 처리 작업을 하면 할수록, 메인 로직형성의 다음단계에서는 내가 손 쓸 일이 사라진다는 점이 안타까웠다. "아 데이터를 처리하면, 그걸 사용자에게 보여줄 수 있는 앱까지는 다 만들 줄 알아야겠다" 싶어서 앱개발 공부를 시작했다. 물론 회사에서 업무를 맡아 할 것은 아직 아니고, 퇴..
예제와 함께 단숨에 이해하는 Lyapunov Stability [2/2] 1편에서 이어집니다. 예제와 함께 단숨에 이해하는 Lyapunov Stability [1/2] 0. 배경 "단숨에"라는 부사와 [1/2]라는 편명이 조화롭지 않다는 것은 알고 있다. 하지만, Lyapunov를 단숨에 이해하기는 불가능하다. 혹시 너무 직관적으로 이해하고 있다면, 제대로 이해하지 못했 mech-literacy.tistory.com 1편을 쓴 지 17일이 지났는데, 이제서야 2편을 쓰는 이유는 오늘에서야 Lyapunov를 이해했기 때문이다. 이해라기 보다는 계산 방법을 깨달았다는 수준에 그치겠지만, 여튼 내가 사용할 수 있기까지 2주가 넘는 시간이 걸렸다. 이게 뭐라고... 싶지만, 막상 알고보니 이거 참 유용하다. 예제를 활용한 Lyapunov stability 계산법, 정확히는 Maxim..

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