Jump to: Navigation
Diary
어쩌구 저쩌구
2023
- (cpp) Softeer ‘8단 변속기’
- (cpp)Baekjoon 7785번 문제 ‘회사에 있는 사람’ - 자료 구조,해시를 사용한 집합과 맵
- (cpp)Baekjoon 14425번 문제 ‘ 문자열 집합’ - 자료 구조, 문자열, 해시를 사용한 집합과 맵, 트리를 사용한 집합과 맵
- CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers
- (cpp)Baekjoon 10815번 문제 ‘숫자 카드’ - 자료구조, 정렬, 이분탐색
- CAN통신의 개요
- (cpp)Baekjoon 19532번 문제 ‘수학은 비대면강의입니다’ - 수학, 브루트포스
- DPT: Deformable Patch-based Transformer for Visual Recognition
- (cpp)Baekjoon 2941번 문제 ‘크로아티아 알파벳’ - 구현, 문자열
- (cpp)Baekjoon 10810번 문제 ‘공 넣기’ - 구현, 시뮬레이션
- runtimeerror:cuda error: all cuda-capable devices are busy or unavailable
- (cpp)Baekjoon 1463번 문제 ‘1로 만들기’ - 다이나믹프로그래밍
- (cpp)Baekjoon 1934번 문제 ‘최소공배수’ - 수학, 정수론, 유클리드 호제법
- (cpp) Baekjoon 2609번 문제 ‘최대공약수와 최소공배수’ - 수학, 정수론, 유클리드 호제법
- OpenScenario official examples
- Open the OSC-ALKS-scenarios by esmini
- (cpp) Baekjoon 1759번 문제 ‘암호 만들기 ‘ - 수학, 브루트포스, 백트래킹, 조합론
- (cpp) Baekjoon 1715번 문제 ‘카드 정렬하기’ - 자료구조, 그리디 알고리즘, 우선순위 큐
- Deep Residual Learning for Image Recognition
- (cpp) Baekjoon 1987번 문제 ‘알파벳’ - 그래프이론, 그래프탐색, DFS, 백트래킹
- (cpp) Baekjoon 2407번 문제 ‘조합’ - 수학, 조합론, 임의정밀도/큰수연산
- OpenScenario Editor
- (cpp) Baekjoon 14502번 문제 ‘연구소’ - 구현, 그래프이론, 브루트포스, 그래프탐색, 너비우선탐색
- (cpp) Baekjoon 7569번 문제 ‘토마토’ - 그래프 이론, 그래프 탐색, 너비 우선 탐색 (토마토7576과 다른 ver)
- (cpp) Baekjoon 10026번 문제 ‘적록색약’ - 그래프 이론, 그래프 탐색, 너비 우선 탐색, 깊이 우선 탐색
- (cpp) Baekjoon 7576번 문제 ‘토마토’ - 그래프 이론, 그래프 탐색, 너비 우선 탐색
- (cpp) Baekjoon 1753번 문제 ‘최단경로’ - 그래프 이론, 다익스트라
- Carmaker로 시나리오 만들기
- Project_dy3. BOAT Swin + shortcut
- Project_dy2. Swin-tiny + Shortcut
- Project_dy1. Double SW-MSA + shortcut
- (cpp) Baekjoon 18352번 문제 ‘특정 거리의 도시 찾기’ - 그래프 탐색, BFS, 다익스트라
- Project_dy0. Swin + Double SW-MSA
- (cpp) Baekjoon 3273번 문제 ‘두 수의 합’ - 정렬, 투 포인터
- (cpp) Baekjoon 2470번 문제 ‘두 용액’ - 정렬, 투 포인터, 이분탐색
- Vision Transformer with Deformable Attention
- BOAT CSwin-T Transformer for Classification - Inference with ImageNet1K(mini version) dataset
- (cpp) Baekjoon 9184번 문제 ‘신나는 함수 실행’ - 동적계획법
- (cpp) Baekjoon 10773번 문제 ‘제로’ - 자료구조
- (cpp) Baekjoon 1541번 문제 ‘잃어버린 괄호’ - 그리디 알고리즘
- (cpp) Baekjoon 13305번 문제 ‘주유소’ - 그리디 알고리즘
- Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
2022
- CSwin-T Transformer for Classification - Inference with ImageNet1K(mini version) dataset
- BOAT-Swin Transformer for Classification - Inference with ImageNet1K(mini version) dataset
- (cpp) Baekjoon 10845번 문제 ‘큐’ - 자료구조
- (cpp) Baekjoon 10828번 문제 ‘스택’ - 자료구조
- Swin-T Transformer for Classification - Inference with ImageNet1K(mini version) dataset
- (cpp) Baekjoon 10866번 문제 ‘덱’ - 자료구조
- (cpp) Baekjoon 11729번 문제 ‘하노이 탑 이동 순서’ - 재귀
- (cpp) Baekjoon 1193번 문제 ‘분수찾기’ - 수학,구현
- (cpp) Baekjoon 1436번 문제 ‘영화감독 숌’ - 브루트포스
- (cpp) Baekjoon 1018번 문제 ‘체스판 다시 칠하기’ - 브루트포스
- Use modules in the desired path
- (cpp) Baekjoon 11653번 문제 ‘소인수분해’ - 수학,정수론,소수판정
- ERROR : When ‘sys.path.append()’ not working
- (cpp) Baekjoon 2292번 문제 ‘벌집’ - 수학
- (cpp) Baekjoon 1712번 문제 ‘손익분기점’ - 수학,사칙연산
- Swin Transformer for Object Detection - Inference with COCO dataset 4. Cascade Mask RCNN pretrained ImageNet22k
- Swin Transformer for Object Detection - Inference with COCO dataset 3. Cascade Mask RCNN (SwinTransformer)
- Swin Transformer for Object Detection - Inference with COCO dataset 2. Cascade Mask RCNN (ResNet50)
- (cpp) Baekjoon 1152번 문제 ‘단어의 개수’ - 구현,문자열
- (Error) CUDA out of memory
- Swin Transformer for Object Detection - Inference with COCO dataset 1. Mask RCNN (ResNet50)
- git으로 코드 내보내기
- git에서 코드 가져오기
- (cpp) Softeer ‘바이러스’ - 구현
- (cpp) Softeer ‘장애물 인식 프로그램’ - DFS
- (cpp) Softeer ‘지도 자동 구축’
- (cpp) Softeer ‘금고털이’ - 그리디
- (cpp) Baekjoon 1260번 문제 ‘DFS와 BFS’ - 그래프탐색,DFS,BFS
- (cpp) Softeer ‘강의실 배정’ - 그리디
- (cpp) Softeer ‘징검다리’ - 다이나믹 프로그래밍
- (cpp) Softeer ‘성적평균’ - 세그먼트트리
- (cpp) Baekjoon 7568번 문제 ‘덩치’ - 브루트포스
- (cpp) Baekjoon 2798번 문제 ‘블랙잭’ - 브루트포스
- (cpp) Baekjoon 2231번 문제 ‘분해합’ - 브루트포스
- (cpp) Baekjoon 11650번 문제 ‘좌표정렬하기’ - 정렬
- (cpp) Baekjoon 11053번 문제 ‘가장 긴 증가하는 부분 수열’ - 다이나믹 프로그래밍
- (cpp) Baekjoon 1026번 문제 ‘보물’ - 그리디알고리즘
- (cpp) Baekjoon 2839번 문제 ‘설탕배달’ - 그리디알고리즘
- (cpp) Baekjoon 1931번 문제 ‘회의실배정’ - 그리디알고리즘
- (cpp) Baekjoon 11399번 문제 ‘ATM’ - 그리디알고리즘
- (cpp) Baekjoon 11047번 문제 ‘동전0’ - 그리디
- Swin Transformer for Object Detection - Demo Test
- Docker for mmdetection
- Using Docker containers in VS Code
- How to get started with Docker
- 터미널로 zip다운로드, 압축풀기
- Visual Studio Code에 module 설치하기
- (cpp) Template
- CUDA
- (python) 특정 폴더 내 이미지를 일괄적으로 crop하고 저장하기
- (python) 특정 폴더 내 파일이름 바꾸고 저장하기
- (Matlab) 딥러닝을 사용한 Semantic Segmentation
- (python) array를 PIL image로 변환하기
- (Python) Swin Transformer - Image Classification
- (Python) try, except 문
- Colab에서 github 코드 사용하기
- FC Layer(Fully connected layer)
- Transfer Learning - Pretrained된 network사용하기
- (python) Convolutional Neural Networks: Step by Step - Convolution
- (python) numpy array
- (python) Convolutional Neural Networks: Step by Step - padding
- Backbone, Neck, Head
- (python) Baekjoon 1002번 문제
- (python) 함수
- (Ros) LSM을 이용한 Lane Fitting
- Ubuntu18.04에서 듀얼모니터 사용
- (Ros) Point Cloud Filtering - kdtree , clustering
- (Ros) Point Cloud Filtering - Voxel , Passthrough
- (python) Class 상속과 super()
- Better plain ViT baselines for ImageNet-1k
- (python) Class에 대한 이해
- Softmax
- (Python) A Positional Encoding Example
- (Python) Implementing ViT in PyTorch
- (Python) The Attention Mechanism
- 자연어 처리를 위한 트랜스포머, Denis Rothman - Chapter 01
- LSTM(Long Short-Term Memory models)
- 강화학습(Reinforcement Learning)
- IMAGENET-TRAINED CNNS ARE BIASED TOWARDS TEXTURE; INCREASING SHAPE BIAS IMPROVES ACCURACY AND ROBUSTNESS
- Deep Neural Networks for Object Detection
- (cpp) Basic Of Coding Test
2021
- (python) tensorflow사용시 발생하는 불필요한 warning제거
- 윈도우에서 딥러닝 개발환경 구축하기
- (python) raw image 읽기
- (Matlab) YOLOv2를 활용한 Multi objet Detector 2 - Training
- Paper
- (Matlab) YOLOv2를 활용한 Multi objet Detector 1 - labeling
- Visual SLAM
- 객체인식을 위한 깊은 인공신경망
- You Only Look Once : Unified, Real-Time Object Detection
- 객체인식 개요
- Path Planning
- 인공신경망과 딥러닝
- LeGO-LOAM : Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain
- (cpp) ORB SLAM2 Loop closing
- 자율주행과 AI & Machine Learning
- (cpp) 간단한 Visual Odometry
- Components of Autonomous Cars
- About Autonomous Vehicle
- LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time
- Sublime text
- Path Planning for Autonomous Vehicles using Model Predictive Control
- Path Planning and Tracking for Vehicle Collision Avoidance Based on Model Predictive Control With Multiconstraints
- (Matlab) Driving Scenario Designer ToolBox
- Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation(R-CNN)