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KalelPark's LAB

[ Computer Network ] Application layer, Socket?

Application layer - Internet은 아주 복잡하기에, 계층화하여 설계하는 것이 중요합니다. 이러한 방법이 네트워크 프로토콜 계층이다. 보통 OSI 7계층을 사용하거나, TCP/IP 4계층을 사용한다. (사실 세부적으로는 동일합니다.) - Application architecture - Client : 서버와 클라이언트 간 통신 - Peer to Peer : 호스트끼리 직접 통신하는 것 * 여기서 호스트란?! IP를 가지고 있는 양방향 통신이 가능한 컴퓨터를 의미합니다. Application layer Protocol - 인터넷은 Application 계층에 2개의 전송 프로토콜이 존재합니다. TCP(Transmission Control Protocol), UDP(User Datagram..
Study/Computer Network 2023. 3. 17. 20:47
[ Computer Network ] TCP/IP?

TCP/IP - 인터넷에서 컴퓨터들이 서로 정보를 주고받는데 쓰이는 통신규약(Protocol)의 모음으로 각 계층은 담당하는 위치(물데네전세표응)마다 처리 역할을 구분해 진행함으로써 서로 간의 간섭을 최소화합니다. TCP/IP 4계층 TCP/IP 4계층 역할 데이터 단위 전송 및 주소 예시 장비 응용계층 (Application layer) 데이터 송수신 역할 Data/Message - FTP, HTTP, SSH - 전송계층 (Transport layer) 호스트간의 자료 송수신 Segment Port TCP, UDP, RTP 게이트웨어 인터넷 계층 (Internet layer) 데이터 전송을 위한 경로 Packet IP IP, ARP 라우터 네트워크 계층 (Network layer) 실제 데이터간의 송수..
Study/Computer Network 2023. 3. 17. 20:15
[ CLEAN CODE ] itertools 내장 라이브러리 알아보기

itertools 효율적인 루핑을 위한 이터레이터를 만드는 함수이다. 자체적으로 혹은 조합하여 유용하고 빠르고 메모리 효율적인 도구의 핵심 집합을 표준화합니다. 순수 파이썬에서 간결하고 효율적으로 특수화된 도구를 구성할 수 있도록 이터레이터 대수(iterator algebra)를 형성합니다. chain : 여러 iteration을 하나의 순차적인 이터레이터로 합칠 때 사용합니다. it = itertools.chain([1, 2, 3], [4, 5, 6]) for i in it: print(i) print(list(it)) repeat : 한 값을 게속 반복해 내놓고 싶을 때 사용합니다. it = itertools.repeat("안녕", 3) print(list(it)) cycle : 어떤 이터레이터가 원..
Python/CLEAN CODE 2023. 3. 17. 09:00
[CODE] Masked AutoEncoder CODE로 살펴보기

Load Library import torch import timm import numpy as np from einops import repeat, rearrange from einops.layers.torch import Rearrange from timm.models.layers import trunc_normal_ from timm.models.vision_transformer import Block Patch shuffle을 하기 위한 Class 및 function 구축 * forward_indexes : (16, 2) * backward_indexes : (16, 2) 이후, take_indexes를 거칠 때, gather는 각 차원의 vector를 0을 axis로 사용하므로, depth, c..
Data Science/CODE 2023. 3. 16. 19:44
[Pytorch] torch.gather 코드로 간략하게 이해하기

매번 까먹어서, 다시 다듬어보고자 한다. torch.gather란? 공식문서에 따르면 차원에 해 정해진 축에 따라 값을 모읍니다. import torch t = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) torch.gather(t, 1, torch.tensor([[0, 0], [1, 0]])) 즉, 차원에 따라 값을 재배치한다고 이해하면 됩니다. * 코드로 한번 더 이해해보도록 하겠습니다. out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] out[i][j][k] = input[i][index[j][k]][k] out[i][j][k] = input[i][j][index[k]] // 위의 값처럼 indexing이 처리되는 것을 알 수 있습니다. Example> imp..
Python/Pytorch 2023. 3. 16. 17:46
Puzzle Mix: Exploiting Saliency and Local Statistics for Optimal Mixup

Abstract 기존 방법론들은 training distribution에 적합한 성능을 달성하였지만, 학습된 네트워크는 과적합되기 쉽고, 적대적 공격에 취약합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, Mixed 기반 Augmentation이 대두가 되지만, 이것은 이전에 인지하지 못한 객체를 인지하는데 초점을 두어, 모델에 오히려 오해의 소지를 제안할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하고자, PuzzleMix를 본 논문에서 제안합니다. 그러므로, 주변 환경정보를 활용하는 학습하는 방법론인 PuzzleMix를 제안합니다. 이는 optimal mixing mask와 saliency discounted optimal transport obejective 사이를 최적화하는 방식으로 문제를 해결하고자 합니다. Intr..
Data Science/Augmentation 2023. 3. 16. 16:39
[React] React 작업환경 구축 및 관련 설명

React 작업환경 구축 Webpack, Babel의 용도? 리액트를 하다보면, Component를 분할하여, 파일로 저장하게 됩니다. Component는 JSX로 작성하게 되는데, JSX를 여러개 결합할 때, Webpack을 사용하게 되고, 새로운 문법들을 활용할 때, Babel을 활용합니다. npx create-react-app begin-react npm run start 혹은 npm install -g create-react-app >> 생성된 파일 접속 npm run start React Component를 만들 때, import React from "react";를 통하여 React를 불러와야 합니다. React Component는 함수 형태 혹은 클래스 형태로 작성할 수 있습니다. impor..
Study/React 2023. 3. 15. 21:19
[ 논문 리뷰 ] Self-Supervised Learning of Pretext-Invariant Representations

GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/Awesome-ComputerVision GitHub - kalelpark/Awesome-ComputerVision: Awesome-ComputerVision Awesome-ComputerVision. Contribute to kalelpark/Awesome-ComputerVision development by creating an account on GitHub. github.com Abstract 이미지로부터의 Self Supervised Learning의 목표는 대규모 데이터에 대한 annotat..
Data Science/Self Supervised Learning 2023. 3. 15. 21:01
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