[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지

언리얼 엔진에서 파이썬 사용해보기

NCsoft의 NCDC 2010과 Nexon의 NDC 10에서 발표한 '차세대 MMORPG 서비스 아키텍처'의 발표 파일입니다.

UMG , 이벤트 바인딩, Invalidation Box

2016.04.02 차세대 프로그래밍 패러다임을 유니티에서 Reactive Programming in Unity 초중급 게임 개발자 스터디 데브루키 발표 자료.

A quick introduction into promises and observables by Stefan Charsley. Presented on 23rd July 2020 for Palmerston North Software Developers meetup group.

Entity-Component-System (ECS) is a distributed and compositional architectural design pattern that is mostly used in game development. Elixir is a dynamic, functional language built on top of the Erlang VM designed for building scalable and maintainable applications. In this talk, discover how we can use both ECS and Elixir in a novel approach to structure our programs beyond the traditional OO/inheritance paradigm.

SW Occlusion Culling in Game Engine.

node.js 의 구조와, 기능, 프레임웍등 vert.x에 대한 간략한 소개와 node.js와 비교를 통한 각 서버에 대한 장단점 분석

Scouter training & sprint in 2017 datayanolza

Vue is a progressive JavaScript framework that can be used to build user interfaces. It is designed to be incrementally adoptable, with a small core library focused on the view layer. Components are custom elements that extend HTML and attach Vue behavior. Single file components allow cleaner code through preprocessing. VueRouter provides routing functionality for single page applications. Vuex is a state management pattern and library that serves as a centralized store for component data and enforces predictable state mutations.

리액트를 하다보면 누구나 비슷한 경험을 하게 됩니다. 오래 할수록 더 많은 경험을 쌓게 되고 더 좋은 해결책들을 찾게 되죠. 하지만 혼자서 이 모든 것을을 이해하기엔 시간이 참 오래 걸립니다. 모쪼록 이 슬라이드가 시간의 간극을 메꿔줬으면 좋겠네요. 열공하세요.

The document discusses various machine learning clustering algorithms like K-means clustering, DBSCAN, and EM clustering. It also discusses neural network architectures like LSTM, bi-LSTM, and convolutional neural networks. Finally, it presents results from evaluating different chatbot models on various metrics like validation score.

[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler in IPVS, Linux Kernel

[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기

[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발

[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈

[235]Wikipedia-scale Q&A

The document discusses challenges with using reinforcement learning for robotics. While simulations allow fast training of agents, there is often a "reality gap" when transferring learning to real robots. Other approaches like imitation learning and self-supervised learning can be safer alternatives that don't require trial-and-error. To better apply reinforcement learning, robots may need model-based approaches that learn forward models of the world, as well as techniques like active localization that allow robots to gather targeted information through interactive perception. Closing the reality gap will require finding ways to better match simulations to reality or allow robots to learn from real-world experiences.

This document describes research on using deep learning to predict student performance in massive open online courses (MOOCs). It introduces GritNet, a model that takes raw student activity data as input and predicts outcomes like course graduation without feature engineering. GritNet outperforms baselines by more than 5% in predicting graduation. The document also describes how GritNet can be adapted in an unsupervised way to new courses using pseudo-labels, improving predictions in the first few weeks. Overall, GritNet is presented as the state-of-the-art for student prediction and can be transferred across courses without labels.

This document provides a summary of new datasets and papers related to computer vision tasks including object detection, image matting, person pose estimation, pedestrian detection, and person instance segmentation. A total of 8 papers and their associated datasets are listed with brief descriptions of the core contributions or techniques developed in each.

그림이 정상 출력되는 다음 링크의 자료를 확인해 주세요. https://www.slideshare.net/deview/233-network-load-balancing-maglev-hashing-scheduler-in-ipvs-linux-kernel

This document presents a formula for calculating the loss function J(θ) in machine learning models. The formula averages the negative log likelihood of the predicted probabilities being correct over all samples S, and includes a regularization term λ that penalizes predicted embeddings being dissimilar from actual embeddings. It also defines the cosine similarity term used in the regularization.

[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기

[224]네이버 검색과 개인화

[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)

The document discusses running a TensorFlow Serving (TFS) container using Docker. It shows commands to: 1. Pull the TFS Docker image from a repository 2. Define a script to configure and run the TFS container, specifying the model path, name, and port mapping 3. Run the script to start the TFS container exposing port 13377

The document discusses linear algebra concepts including: - Representing a system of linear equations as a matrix equation Ax = b where A is a coefficient matrix, x is a vector of unknowns, and b is a vector of constants. - Solving for the vector x that satisfies the matrix equation using linear algebra techniques such as row reduction. - Examples of matrix equations and their component vectors are shown.

This document describes the steps to convert a TensorFlow model to a TensorRT engine for inference. It includes steps to parse the model, optimize it, generate a runtime engine, serialize and deserialize the engine, as well as perform inference using the engine. It also provides code snippets for a PReLU plugin implementation in C++.

[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터

The document discusses machine reading comprehension (MRC) techniques for question answering (QA) systems, comparing search-based and natural language processing (NLP)-based approaches. It covers key milestones in the development of extractive QA models using NLP, from early sentence-level models to current state-of-the-art techniques like cross-attention, self-attention, and transfer learning. It notes the speed and scalability benefits of combining search and reading methods for QA.

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Vision de Claude 3.5 SONNET La famille de modèles Claude 3 est dotée de nouvelles capacités de vision qui permettent à Claude de comprendre et d’analyser des images, ouvrant ainsi des possibilités passionnantes pour l’interaction multimodale. https://www.ugaia.eu/2024/07/claude-35.html Ce guide décrit comment utiliser des images dans Claude, y compris les meilleures pratiques, les exemples de code et les limitations à garder à l’esprit. Comment utiliser la vision Utilisez les capacités de vision de Claude via : • claude.ai. Téléchargez une image comme vous le feriez pour un fichier, ou faites glisser et déposez une image directement dans la fenêtre de discussion. • L’établi de la console. Si vous sélectionnez un modèle qui accepte les images (modèles Claude 3 uniquement), un bouton pour ajouter des images apparaît en haut à droite de chaque bloc de message Utilisateur. Demande d’API. Voir les exemples dans ce guide.

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Présentation de Claude 3.5 Sonnet La famille de modèles Claude 3 est dotée de nouvelles capacités de vision qui permettent à Claude de comprendre et d’analyser des images, ouvrant ainsi des possibilités passionnantes pour l’interaction multimodale. Les artefacts : une nouvelle façon d’utiliser Claude voir aussi sur mon blog : www.ugaia.eu

Le tutoriel interactif d’ingénierie rapide d’Anthropic. Ce cours est destiné à vous fournir une compréhension complète, étape par étape, de la façon de concevoir des invites optimales dans Claude. Après avoir terminé ce cours, vous serez en mesure de : Maîtriser la structure de base d’une bonne invite Reconnaître les modes de défaillance courants et apprendre les techniques « 80/20 » pour y remédier Comprendre les forces et les faiblesses de Claude Créez des invites puissantes à partir de zéro pour les cas d’utilisation courants Ce tutoriel existe également sur Google Sheets en utilisant l’extension Claude for Sheets d’Anthropic. Nous vous recommandons d’utiliser cette version car elle est plus conviviale. Lorsque vous êtes prêt à commencer, allez à pour continuer.01_Basic Prompt Structure

Ansible, Terraform, CloudFormation, [insert your favorite tech here]… Les solutions d’infra-as-code sont pléthores. Alors, pourquoi parler du dernier rejeton à la mode porté par le CNCF ? Allez, spoilons un peu l'affaire ! Bâti sur Kubernetes, Crossplane permet lui de faire converger le delivery d’une app containerisée avec toutes les autres ressources requises hors de votre cluster K8S préféré, et dont elle aura toutefois grand besoin pour fonctionner correctement : un bucket S3, une base de donnée managée, etc.. Vous orchestrez ainsi le cycle de vie de votre application complète avec une seule et même perspective. Ajoutez à cela un multicloud facilité, ou encore une vrai capacité à s’inscrire dans une démarche GitOps, et vous obtenez là une solution très efficace pour organiser vos prochains déploiements !

Retrouvez toute la communauté Liferay francophone pour un meetup virtuel (100% remote) pendant la pause déjeuner du jeudi 4 juillet. Ce meetup sera l'occasion de vous présenter 5 sujets auxquels consacrer un peu de veille technique entre deux siestes sur la plage cet été. Pour chaque sujet on vous fait un petit résumé, on en discute ensemble et bien sur on vous donne tous les pointeurs utiles pour vous occuper un peu les jours de pluie cet été (rares bien entendu). Au programme : HTMX, Alpine.js, animation.css, N8N, Sentry, GlitchTip Et bien sur les traditionnels échanges libres ne seront pas oubliés !

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L'intelligence artificielle est un domaine de l'informatique qui se concentre sur la création de systèmes et de technologies capables de simuler des processus cognitifs humains tels que l'apprentissage, la résolution de problèmes, la reconnaissance de formes, et la prise de décision. Ce cours vise à explorer les différentes techniques et méthodes utilisées pour développer et améliorer les capacités des machines à penser et agir de manière autonome. L'une des principales composantes de l'intelligence artificielle est l'apprentissage automatique, qui consiste à utiliser des algorithmes pour permettre aux machines d'apprendre à partir de données et de s'améliorer progressivement sans intervention humaine. Cette approche est utilisée dans de nombreux domaines tels que la reconnaissance faciale, la recommandation de produits, la traduction automatique, et la conduite autonome. Au cours de ce cours, les étudiants sont initiés aux concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle, tels que les réseaux de neurones, l'apprentissage supervisé et non supervisé, les processus de décision Markov, et les algorithmes de traitement automatique du langage naturel. Ils apprennent également à mettre en œuvre ces concepts en utilisant des langages de programmation tels que Python et des bibliothèques logicielles telles que TensorFlow et scikit-learn. En plus d'explorer les techniques de base de l'intelligence artificielle, ce cours aborde également des sujets avancés tels que l'apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones convolutifs, et les réseaux générateurs adverses. Les étudiants sont encouragés à participer à des projets pratiques qui leur permettent d'appliquer les connaissances acquises et de développer leurs compétences en matière de résolution de problèmes. En conclusion, ce cours de l'intelligence artificielle vise à former les étudiants aux concepts et aux technologies de pointe dans le domaine en pleine expansion de l'intelligence artificielle. Grâce à une combinaison de théorie et de pratique, les étudiants acquièrent les compétences nécessaires pour relever les défis de l'avenir et contribuer au développement de systèmes intelligents et autonomes. Jacques KIZA DIMANDJA