Blog for the bold who run "sudo rm -rf /*".

BicycleGAN : Image Translation with GAN (5)
Computer Vision

BicycleGAN : Image Translation with GAN (5)

Limitations of pix2pix, DTN, DiscoGAN & CycleGAN? They produce single answer. They are deterministic models. Translates an image in one-to-one Paired set, One-to-One : pix2pix (CVPR2017) Unpaired set, One-to-One : DTN (ICLR2017), CycleGAN (ICCV2017) Paired set, One-to-Many : ??? BicycleGAN: Toward Multimodal Image-to-Image Translation (NIPS2017) BicycleGAN github Easy approach: Adopt stochastically sampled noise $N(

Ghost 1.0.0 로 업그레이드 + 밀린 포스트들
ghost

Ghost 1.0.0 로 업그레이드 + 밀린 포스트들

1 귀찮아서 업그레이드를 미루고 있었는데, 거대 업데이트를 한참 전에 했길래 간만에 업그레이드했다. 간만에 블로그 만지작 거리는게 재밌었는데 이내 업그레이드는 커다란 귀찮음을 가져다주었다. 결론적으로 서버의 리눅스가 Ubuntu 16.04가 아니면 자잘한 에러가 많다. 이번 버전부터 ghost-cli를 통해 v1이상에서 쉽게 업그레이드가 가능토록 cli를 지원한다. 역시 갓갓 cli다. 그리고 힘들게 Nginx등을 설정해줬었는데(처음

Command Line Interface
Linux

Command Line Interface

dotfiles and materials available at @junhocho[1] GUI보다 좋은 CUI, CUI. Command Line Interface를 쓰시면 어디서든 쉽게, 인터넷만 있고, Terminal이나 Putty가 있으면 개발을 할 수 있다. 이런 팀뷰어 없이도 말이다. CLI. 그래서 어떻게? ( Tmux + VIM ) 를 사용하자 CLI를 사용하는 이유. Portable (인터넷이 구리면 팀뷰어는 힘들지) Simple Automated (원하는 기능은 다

Linux

Pseudo Terminal (유사? 터미널)

본 포스트는 APUE chap.19 을 참고하여 작성함. Pseudo Terminal은 application 이 보기에는 터미널로 보이지만, 사실 진짜 터미널이 아닌 것이다. Pseudo Terminal의 구조, 예시, 사용법에 대해 설명하도록 함. Pseudo Terminal 개요 Pseudo terminal 을 사용하는 프로세스들의 전형적인 구조는 아래와 같다. 부모 프로세스가 pseudo terminal master를 open 하고 fork ->

데몬 프로세스 (daemon process)
Linux

데몬 프로세스 (daemon process)

본 포스트는 APUE chap.13 을 참고하여 작성함. 데몬은 오래사는 프로세스를 말하고, 보통은 시스템이 부팅될 때 같이 켜지고 종료될 때 같이 끝남. Controlling 터미널이 없어서 background에서 돈다라고 표현한다. 데몬의 구조, 작성법, 오류 로깅에 대해 설명하려고 함! 데몬의 특징 ps -efj 와 같은 명령어로 확인 controlling 터미널이 없는 프로세스 (데몬)을

Uniscribe
font

Uniscribe

Uniscribe는 복잡한 언어를 처리하고, 글씨를 아주 잘 (high degree of control) 조절할 수 있는 API 모음이다. Layout Text with Uniscribe ( MSDN page의 내용을 번역. ) 아래의 순서대로 uniscribe call들을 사용하면 layout 이 가능하다. 문단은 run들로 이미 나눠져있다고 가정하고. 첫 시작이나 WM_SETTINGCHANGE 메세지를 받았을 때, ScriptRecordDigitSubstitution 호출. (Optional) complex processing 이

AMD의 CPU: ZEN의 마케팅 포인트를알아보자
CPU

AMD의 CPU: ZEN의 마케팅 포인트를알아보자

AMD의 새로운 CPU, ZEN의 출시가 다가왔다. 작년부터 수 많은 발표(설레발?)이 있었는데, AMD가 내세우는 항목들을 살펴보고자 한다. 과연 이번에는 AMD가 제대로 일을 했을지... AMD SenseMI technology 이번에 새로운 기술들의 이름이 SenseMI랜다. 이름이야 그렇다고 치고, 5가지로 구성되어있는데 한번 알아보자. (Pure Power, Precision Boost, Extended Frequency Range, Neural Net Prediction, Smart

ghost

Ghost에서 AWS S3 Storage를 이미지 서버로 사용하기

보통 Ghost에서 글 쓰다가 이미지를 첨부 하고싶어 ![]()을 타이핑하면 요런 이쁜 업로드 창이 preview페이지에 떠서 Drag-and-Drop 같은 방식으로 쉽게 업로드 할 수 있다. 하지만 이미지는 블로그가 돌아가고 있는 로컬 서버안에 저장이 된다. 그런데 그런 방식에서 몇가지 단점이 보이면서 이미지는 다른 서버를 두어서 저장해두고 싶었다. 원래는 Dropbox에 저장하면서 public link를 매번

Web-scraping with Chrome extension
dev

Web-scraping with Chrome extension

Crawling, Scraping 비슷한 뜻이며 내가 원하는 데이터를 웹에서 수집함을 의미한다. Design Seeds 라는 웹사이트를 연구의 목적으로 크롤링을 했다. 이 웹사이트는 색감에서 영감을 받아, 아름다운 이미지에서 주요 색상을 color palette로 나타내준다. 실제 해결한 방법은 해결 이란 아래 헤더를 참고 이 웹사이트를 크롤링하기 위해 가장 먼저 생각한 방법은 이 웹사이트의 Instagram 계정

LSTM 과 ResNet
Deep Learning

LSTM 과 ResNet

서론 우선 LSTM은 최근에 나온 개념이 아닙니다. 이미 1997년 [Hochreiter et al., 1997]에서 나온 개념이며 기존 RNN(Vanilla Recurrent Neural Network)가 오래전 정보를 잊어버리는 단점을 보완했습니다. LSTM의 기본 배경지식을 다 설명하면 좋겠지만, 이 글은 기본적으로 LSTM이 어떻게 작동하는지 ResNet은 무엇인지 예전에 공부하던걸 옮겨논 것입니다. 이 글은 저의 순수한

VNC로 서버를 gui로 다루기
VNC

VNC로 서버를 gui로 다루기

보통 서버에서 작업을 할 때 터미널 ssh만 사용하지만, 가끔 gui가 필요할 때가 있다. 예를 들어, 브라우저를 켜서 로그인을 하여 인증을 받아야 다운받을 수 있는 링크가 있을때. 그래서 VNC를 사용하여 서버의 gui를 사용해보고자 한다. HOST server는 UBUNTU 14.04, client는 macOS라고 가정하였지만 다른 경우도 별반 다르지 않을 것이다. 주요 아이디어는 VNC-server를

adobe

맥(macOS)에서 Adobe 제품들의 수동 업데이트

OSX가 macOS로 Sierra으로 바뀌면서 낡은 정보일 수 있습니다. Illustrator 2014CC로 작업을 하는데, 더블/트리플 모니터 등에서 우클릭이 안되는 버그가 있다. 이를 해결하기 위해서는 패치를 해야한다고한다. 근데 Creative App 자동업데이트 어쩌구저쩌구는하면 되는데, 내가 받은 Illustrators는 서울대 SW라 불가능한댄다. 이것을 해결하기 위해서 수동업데이트를 검색으로 [이곳](이곳에서 에서 받았다. 그럼에도 불구하고 관리자 어쩌구

구글의 인공지능을 위한 하드웨어 TPU
Deep Learning

구글의 인공지능을 위한 하드웨어 TPU

구글이 Tensor Processing Unit (TPU) 를 공개했다. (솔직히 충격적이다....) 이는 custom ASIC (특수 목적을 위한 하드웨어 칩)으로, TensorFlow랑 물려 사용하는 인공지능을 위한 칩이다. 이번에 공개된 내용에 대해 설명을 하고자 한다. 본 포스트는 구글의 공식 블로그 글을 바탕으로 작성하였으니, 궁금하신 분은 옆 링크를 참조 하시길. TPU는 어디에 쓰나요? TPU는 이름에서도

Deep Learning 위해서는 어떤 GPU를 사야 할까요?
GPGPU

Deep Learning 위해서는 어떤 GPU를 사야 할까요?

많은 사람들이 deep learning에 관심을 가지고, 이를 위해 GPU를 사서 쓴다. GPU computing 및 architecture를 전공하는 사람으로, 뿌듯(?)하기도 하다. 그래서, deep learning을 위해 GPU를 사고자 하는 사람들을 위한 글을 쓴다. 조금이라도 도움이 되시길... (Blog에 있는 글과 내 개인적인 지식을 바탕으로 작성함.) AMD? NVIDIA? NVIDIA 것을 사라. 이견의 여지 조차없다.