Daniel's blog

Firebase Realtime Database는 Google에서 Firebase 플랫폼의 일부로 제공하는 클라우드 호스팅 NoSQL 데이터베이스다. 이를 통해 개발자는 사용자 간에 데이터를 실시간으로 저장하고 동기화할 수 있다. 채팅 앱, 게임의 실시간 업데이트, 협업 동구 등 실시간 데이터 흐름이 필요한 앱에 널리 사용된다.  Firebase Realtime Database의 주요 기능은 다음와 같다. Real-time Synchornization: 연결된 모든 클라이언트에서 데이터가 실시간으로 동기화되므로 실시간 업데이트가 필요한 애플리케이션(예: 채팅 앱, 공동 작업 도구)에 이상적이다.JSON Structure: 앱의 요구사항에 따라 쉽게 구조화하고 중첩할 수 있는 유연한 JSON 형식으로 데이..

Multithread Programming의 사용 예를 살펴보자. 디스플레이 디바이스 드라이버는 운영 체제나 애플리케이션에서 디스프레이 하드웨어 (예: 모니터 또는 스크린)로 그래픽 데이터를 전송하는 방법을 관리한다. 이러한 드라이버는 프레임 렌더링, 사용자 입력 처리, 하드웨어 인터럽트 관리 등 여러 작업을 동시에 처리해야 한다.아래는 디스플레이 디바이스 드라이버에서 멀티스레딩이 일반적으료 사용되는 주요 영역이다. 이러한 모든 경우에 Multithread Programming은 디스플레이 렌더링, 사용자 입력 및 하드웨어 통신과 관련된 다양한 작업을 동시에 처리하여 성능과 응답성을 향상시키는 데 도움이 된다. 이러한 시스템에서는 여러 스레드가 프레임 버퍼와 같은 공유 리소스에 조정된 방식으로 액세스해 ..

Display나 Peripheral과 같은 디바이스 드라이버를 개발할 때는 Multithread Programming이 필요한 경우가 많다. 디바이스 드라이버의 경우 일반적으로 하드웨어 인터럽드 응답, I/O 요청 관리, 하드웨어와 소프트웨어 구성 요소 간의 월활한 통신 보장 등의 동시 작업을 처리하기 위해 다중 스레드가 사용된다. Multithread Programming 동시 작업 처리를 가능하게 하고, 성능을 개선하며, 운영 체제, 하드웨어 및 사용자 애플리케이션 간의 원활한 상호 작용을 보장함으로써 디바이스 드라이버 개발에서 중요한 역할을 한다. 디바이스 드라이버 개발에서 멀티스레딩이 어떻게 활용되는지는 아래와 같다. Hanlding Interrupt: 디바이스 드라이버는 종종 하드웨어 인터럽트에..

Multithread Programming은 단일 프로세스 내에 여러 개의 스레드를 생성해 동싱에 작업을 실행하는 기술이다. 스레드는 프로세스의 작은 단위로, 각각 고유한 메모리를 가진 개별 프로세스와 달리 동인한 메모리 공간과 리소스를 공유한다. Multithread Programming을 사용하면 프로그램이 여러 작업을 동시에 수행할 수 있으므로 특히 I/O 작업, 사용자 인터페이스 또는 병렬 계산을 처리하는 애플리케이션에서 효율성과 응답성이 향상된다.Multithreading에서는 race conditions, deadlocks와 같은 문제를 방지하기 위해 리소스와 동기화를 신중하게 관리해야 한다. Multithreading은 게임, 실시간 시스템, 웹 서버, GUI 애플리케이션 등의 분야에서 성능..

ST-Link V2와 ST-Link V3은 STM32 및 STM8 마이크로 컨트롤러에 사용되는 STMicroelectronics (ST마이크로일렉트로닉스)의 회로 내 디버거 및 프로그래머다. 이러한 도구를 사용하면 개발자가 보드의 프로그래밍/디버그 인터페이스 (예: JTAG 또는 SWD (Serial Wire Debug, 직렬 와이어 디버그)에 연결해 코드를 업로드하고, 프로그램을 디버그하고, STM 마이크로 컨트롤러에서 low-level 작업을 수행할 수 있다. ST-Link V3는 더 빠른 속도, 더 많은 통신 옵션 및 추가 기능을 갖춘 업그레이드 버전이며, ST-Link V2는 더 간단하고 기본 개발 키트 및 보드에서 더 흔히 볼 수 있는 버전이다.STMicroelectronics 공식 사이트 또는..

Parameter (매개변수, 파라미터) 와 Hyperparameter (하이퍼파라미터) 는 서로 다른 역할을 한다. Parameter는 트레이닝 중에 학습되는 반면, Hyperparmeter는 학습 전에 설정돼 모델의 트레이닝 방법을 제어한다. 더 자세히 알아보자. Parameter정의: Parameter는 학습 데이터로부터 학습되는 모델의 내부 변수다. 이러한 값은 학습 과정에서 최적화 기법(예: 신경망의 역전파 - backpropagation in neural networks)을 통해 조정된다.예시신경망의 가중치 및 편향 (Weights and biases in a neural network)CNN (컨볼루션 신경망)의 필터 가중치의사 결정 트리의 의사 결정 임계값사용법: Parameter는 학습 ..

LeetCode '200. Number of Islands' 를 아래와 같이 DFS 알고리즘으로 C++로 구현했을 때 parameter로 grid를 Call by Value인 vector> grid로 넘겨주면 48/49의 테스트 케이스가 통과되지만 마지막 1개의 테스트 케이스가 Time Limit Exceeded (TLE)로 통과를 못하게 된다. 아이디어 자체엔 문제가 없지만 Call by Value 즉, '&' 의 유무가 통과 유무를 좌우한다. // Wrong Solutionclass Solution {public: int numIslands(vector>& grid) { int m = grid.size(); int n = grid[0].size(); vect..

컴퓨터 비전에서 receptive field는 피처 맵의 특정 픽셀 (또는 신경망의 뉴런)이 반응하는 입력 이미지의 특정 영역을 의미한다. 이 개념은 신경과학에서 유래되었지만 Convolutional Neural Networks (CNNs)에서 입력 이미지가 특정 계층의 출력에 얼마나 영향을 미치는지 설명하기 위해 널리 사용된다. 뉴런의 receptive field은 컨볼루션 필터의 크기, 보폭(strides), 레이어 수에 따라 결정된다. 네트워크 깊숙히 들어갈 수록 receptive field가 증가하므로 더 깊은 층에 있는 뉴런은 이미지의 더 많은 부분에서 더 많은 정보에 액세슬 할 수 있다. 이는 가장자리나 질감뿐만 아니라 모양이나 물체와 같은 더 복잡한 특징을 인식하는 데 도움이 된다. rece..

C++에서 map과 unordered_map의 주요 차이점은 elements를 저장하고 액세스하는 방식에 있으며, 이는 성능과 사용 시나리오의 차이로 이어진다. 순서에 신경을 쓴다면 map을 사용하고, 빈번한 key 기반 조회에 대한 성능 우선순위를 정하고 순서를 신경 쓰지 않는다면 일반적으로 unordered_map이 더 좋다. 기본 데이터 구조map: balanced binary search tree (일반적으로 Red-Black Tree)로 구현된다. elemets는 key를 기준으로 정렬된 순서로 저장된다. unordered_map : hash table을 사용해 구현된다. elements는 key에 따라 정렬되지 않고 hash values에 따라 임의의 순서로 저장된다.시간 복잡도map삽입, 삭..

Image Segmentation은 이미지를 단순화하거나 분석하기 쉬게 하기 위해 이미지를 여러 세그먼트 또는 영역으로 나누는 컴퓨터 비전의 중요한 작업이다. 각 세그먼트는 색상, 질감, 강도 또는 기타 속성 등 유사한 특성을 공유하는 픽셀 그룹을 나타낸다. 세그멘테이션은 배경에서 관심 있는 물체나 영역을 분리하거나 이미지 내에서 서로 다른 물체를 분리하는 데 도움이 된다. Image Segmentation은 많은 컴퓨터 비번 응용에서 기본적인 역할을 하며, 기계가 시각 정보를 보다 효과적으로 이해하고 처리할 수 있도록 도와준다.  Image Segmentation의 유형:Semantic Segmenatation (의미적 분할)Semantic Segmentation 에서는 이미지의 각 픽셀이 특정 클래스..