전체 글(334)
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페스트에 대하여 알아보자.
1. 페스트란 무엇인가? --> 페스트균(Yersinia pestis)에 감염되어 발생하는 병이다. 페스트균이 인간의 몸으로 들어올 때는, 크게 3가지 방식이 있을 수 있다. 첫 번째, 벼룩이 인간의 몸을 물어, 균이 들어오는 방식이다. 벼룩은 쥐에게 붙어 인간이 있는 곳까지 오고, 인간에게 옮겨간다. 두 번째, 병에 감염된 동물의 조직이나 체액을 다룰 때, 균이 몸속으로 들어올 수 있다. 세 번째, 사람한테서 나오는 비말을 통해, 균이 몸속으로 들어올 수 있다. 2. 페스트에 걸렸을 때, 나타나는 증상은? --> 페스트는 크게 세 가지로 형태로 나타난다. 첫 번째로 "선페스트"다. 벼룩에게 물렸을 때 발병한다. 증상으로는 발열, 오한, 두통 그리고 림프절이 부어오르는 특징이 있다. 치료하지 않으면 사망..
2024.03.16 -
Hansen's Disease에 대하여 알아보자.
"어느 날, A라는 사람은 동아리에서 테니스를 연습한 뒤, 동아리 회원 B와 저녁 식사를 같이 하게 되었다. 평소와 같이 테니스 이야기를 하던 중, 이야기 소재가 떨어졌다. 마침 미생물학을 전공한 B가 Hansen's Disease에 대하여 이야기하자고 하였다. 처음 들어보는 병명이었다. 모르면 뻘쭘하겠다는 생각에 잠시 화장실을 다녀오겠다는 말을 남긴 뒤 급히 화장실로 향했다. 홀로 남겨져있던 B를 두고 너무 오래 화장실에 있으면 안 된다는 생각에 최대한 빨리 정보를 찾으려 구글에 들어갔다. 빨리 읽어볼 수 없는 자료 없나?". 이와 같은 상황에 읽을 수 있는 자료를 작성해 보겠다. 1. Hansen's Disease란 무엇인가? --> Hansen's Disease란 나균( Mycobacterium l..
2024.03.16 -
Queue를 이용한 간단한 구현에서 발견한 나의 문제점
#%% from collections import deque class Queue: def __init__(self): self.buffer = deque() def enqueue(self,val): self.buffer.appendleft(val) def front(self): return self.buffer[-1] def dequeue(self): if len(self.buffer) == 0: print("Queue is empty.") return return self.buffer.pop() def is_empty(self): return len(self.buffer) == 0 def size(self): return len(self.buffer) #%% def print_binary(n): qu..
2024.03.11 -
용량 많이 차지하는 파일 쉽게 보는 방법
1. 들어가며 현재 나는 윈도우 운영체제를 사용하고 있다. 파일탐색기로 덩치가 큰 파일을 찾으려고 할 때, 찾기가 쉽지 않았다. 2. 해결책 treesize free라는 프로그램을 설치해서, 적극 이용했다. 덩치가 큰 파일들을 정말 쉽게 찾을 수 있었다. https://www.jam-software.com/treesize_free
2024.02.29 -
WSL Vdisk 용량 이슈
1. 들어가며 WSL에서 Ubuntu 22.04 버전을 설치해서, 사용하고 있다. (정말 편하다.) 그러던 중, 다 이용한 파일들은 꾸준히 지우는데도, 저장공간이 부족해지는 문제가 발생했다. 파일탐색기에 들어가 어떤 프로그램이 덩치가 큰지 보니, ext4.vhdx 프로그램이 덩치가 매우 컸다. WSL Ubuntu 파일이다.. WSL은 Windows운영체제와 달리 파일을 삭제해도 즉각적으로 파일 용량이 확보가 되지 않는다. 그 이유를 찾아보다, 얻은 결론은 이렇다. "내가 50GB의 저장공간이 있다고 가정하자. 이때, 10GB 데이터셋을 다운받아서 60GB로 늘었다. 10GB 데이터셋을 지워도 60GB로 저장공간은 고정이다. 즉, WSL의 Vdisk는 파일을 지운만큼 공간을 줄이지 않는다. 늘어난 상태로 ..
2024.02.29 -
AlexNet을 이용한 Transfer learning
1. 들어가며 AlexNet은 "Imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks-Paper"에서 소개된 모델이다. 이 모델은 2010,2012 LSVRC contest에서 좋은 성적을 내었다고 한다. AlexNet의 이름어원은 논문 저자인 "Alex Krizhevsky"에서 가져온 것 같다. 물론 내 생각이지만 말이다. AlexNet은 1000개의 이미지 class를 데이터셋으로 학습하였다. 내가 집에서 이러한 모델을 from scratch로부터 짜서 학습시키면 kernel이 dead 해버릴 것이다. (성능 좋은 GPU 한번 사서 , 모델 돌려보는 게 나의 미래 버킷리스트 중 하나이다.) 2. AlexNet구조에대하여 알아보자 AlexNe..
2024.02.28