뚱이월드

폼텍 디자인9 검색하면 맨 위에 있는 페이지에서 다운로드 제품선택을 하고 나서 확인 누르기 자료열기를 통해 엑셀파일 열어주기 엑셀 파일에 시트를 2개 만들면 파일을 가지고 올 때 sheet가 2개 표시된다. 파일을 가지고 오면 오른쪽 상단 X 표시를 누르거나 왼쪽 라벨디자인을 누르면 라벨에 엑셀 파일 내용을 선택해 넣을 수 있다. 크기와 위치를 조정하면 나머지 라벨도 적용된다. ctrl + p 를 누르면 라벨지 인쇄를 할 수 있고, 라벨지에 인쇄를 할 때 시작 지점을 변경할 수 있다.

안녕하세요~ 빅데이터 분석기사 2회 합격자입니다! 3회 빅데이터분석기사 시험이 일주일도 안 남아서 제가 공부할 때 정리한 실기 단답형 문제를 공유하려고 합니다! 댓글 남겨주시면 파일 비밀번호 보내드릴게요!

※본 글의 모든 그림은 논문에서 가지고 왔습니다. 이번에 요약하는 논문의 제목은 "Programmable Motion-Fault Detection for Collaborative Robots"입니다. 논문 링크: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9543658 Programmable Motion-Fault Detection for a Collaborative Robot Smart factories should be able to respond to catastrophic situations proactively, such as recalls caused by production line disruptions and equipment failures. The..

2021년 처음 본 2회 빅데이터분석기사 필기를 70점으로 통과하고, 실기 시험 1-2주일 전에 실기 공부를 시작해 100점으로 실기를 합격했다! 어제 제 3회 필기 시험이 끝나서 실기를 준비하는 사람들을 위해 2회 실기에 나왔던 문제를 정리하려고 해요! 단답형(30점) 단답형은 한 문제당 3점으로 전체 배점은 30점이다. (답은 기억이 나는데 문제가 뭔지 가물가물하네요...) 문제 답 이상치(이상값) 비지도학습 개발자에 의해 모델에서 결정되어지는 값(학습률, ....) 하이퍼 파라미터 부스팅 ROC커브 아주 간단한 함수를 주고 계산하는 문제였다. 함수는 PReLU 같은 함수였던 걸로 기억한다....그냥 ReLU 였나?(기억이 잘 안남) (계산문제) 후진제거법 학습 데이터에서 성능이 좋지만, 검증 데이터..

데이터셋에 대한 힌트로 노이즈가 있는 입력 이미지를 받아 하나의 레이블을 예측하는 모델을 만들어 보도록 할 것이다. 사용하는 데이터셋은 두 가지 레이블("ants", "bees")을 가지고 있다. [출처] https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 위 링크에서 데이터 셋과 코드를 가지고 왔다. 데이터셋의 입력 이미지는 아래 그림과 같다. package import 코드를 작성하기 전에 아래 패키지를 임포트한다. # License: BSD # Author: Sasank Chilamkurthy from __future__ import print_function, division import torch import torch...

9월 1일부터 대회가 시작이어서 아직 데이터셋이 공개되지 않았지만, 데이터셋에 대한 간단한 힌트를 줬다. 일단 주어지는 문제는 영상인식 문제로 학습 데이터가 주어지고, 학습 데이터로 인공지능 모델을 만들면 된다. classification으로 이미지와 레이블이 주어지면 이미지를 보고 레이블을 예측하는 모델이다. 데이터셋에 대해 설명하면 입력으로 주어지는 이미지는 한 장이 아닌 여러 장이다. 예를 들어 자동차로 레이블이 되어 있고 이미지가 여러장 들어온다. 즉 데이터 셋이 RGB 3개의 채널이라면 10장의 이미지 30채널이 하나의 레이블(예: 자동차)을 가지게 된다. 그 이미지는 객체 전체의 이미지가 여러 장 들어오는 것이 아닌 하나의 객체에서 바퀴부분, 범퍼부분, 헤드라이트 부분 등 자동차의 여러부분을 ..

학교에서 하는 대회에 참가해서 내가 공부하는 과정을 기록하고자 시작하게 되었다. 처음 시작하는 대회여서 살짝 두렵지만 기대된다! 9월 한 달 간 대회 화이팅!👍 대회 시작 후 확인해야 하는 사항! 1. 레이블이 몇 개인지? 2. 10장의 레이블에 딱 2개의 mislabel이 있는건지? 3. 노이즈(mislabel)에 해당하는 클래스가 있는지 확인하기.

※본 글의 모든 그림은 논문에서 가지고 왔습니다. 이번에 요약하는 논문의 제목은 "A deep Network Solution for Intelligent Fault Detection in Analog circuit"입니다. 논문 링크 : https://link.springer.com/article/10.1007/s10470-020-01732-8 [출처] Shokrolahi, Seyed Moslem, and Mohammadsepehr Karimiziarani. "A deep network solution for intelligent fault detection in analog circuit." Analog Integrated Circuits and Signal Processing 107.3 (2021):..