우주수첩의 우주먼지

#1 개발을 시작하자!! Today's Goal 1. IoT Cloud) Things board 환경 설정_GCP 1-1) GCP VM 웨어 생성 1-2) VM 위에 ThingsBoard 환경설정 1-3) Device랑 connecting 방법 찾기 2. Paper) related work 한글본 작성 2-1) 적당한 related work 지정 2-2) 다른 related work 진행 방식 찾아보기 3. IoT Cloud ) Architecture 확정 짓기 3-1 ) 토니교수님께 메일 보내기 3-2) 민지 조교님께 의견 구해보기 3-3) wifi VS BT -> ESP 32 전력 문제 해결 I DID! 1. IoT Cloud) Things board 환경 설정_GCP => GCP와 connectin..

간만에 상당히 승질나서 글을 끄적여 봅니다. gen 폴더가 src 폴더 내부에 있었으면 좋겠는데 계속 src 밖으로 나가길래 화가 몹시 매우 많이 상당히 나서 다음에는 안까먹으려고 냅다 써여. 위에 본인 scr 파일 선택해서 기입 해주시고 밑에 생성될 폴더 이름 넣어서 recognization 돌려주면 저는 generated 쓰기 귀찮아서 gen으로 했써여 generated 써 줘도 된답니다 뾸로롤로롤 깔쌈하게 돌아갑니다. 끗

Hㅏ.... 알응 시험이 4일 남았.땨. 유클리드 호제법을 냅다 공부하다가 tie를 만나서 소개하러 왔당. #std::tie pair, tuple로 묶인 data들을 여러 변수에 한 번에 받아올 수 있다. ex) tuple gcd(int a, int b){ if(b==0){ return{1,0,a}; }else{ int x,y,g; tie(x,y,g)= gcd(b,a%b); return { y, x-(a/b)*y, g}; } } gcd를 구하는 함수를 작성하여 tuple로 반환하도록 하였.땨. 결과 값을 tie를 사용해서 한번에 받아올 수 있겠 된다.

Kernel build를 진행하다가 오류가 났.땨 # 오류 명 openssl/bio.h: No such file or directory #해결 sudo apt-get install lissl-dev ssl을 개발하기 위한 라이브러리를 install한다는 명령어이다.

앞서 포스팅 했던 두 numpy 라이브러리를 활용하여 Median Filtering을 진행하고자 한다. median : https://dusty-wznt.tistory.com/82 clip : https://dusty-wznt.tistory.com/83 Median filtering은 이미지가 가지고 있는 noise를 제거하기 위한 필터링의 방법 중 하나로 이미지에 Mask를 씌워 해당 마스크의 크기만큼 이미지의 픽셀값을 조회한 뒤 정렬된 픽셀값들 중 중앙 값 저장하여 salt and pepper noise와 같은 튀는값을 제거하고자 하는 목적으로 사용된다. def median_filtering(src, msize): h, w = src.shape dst = np.zeros((h, w)) for row ..

#numpy.clip(array, min, max) array내의 element에 대하여 min보다 작은 값들은 min의 값으로 변경하고 max보다 큰 값들은 max로 변경한다. import numpy as np arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) clip_arr = np.clip(arr1, 3, 7) print(clip_arr) 위의 코드를 실행할 경우 결과 값 => 3 3 3 3 4 5 6 7 7 7

# np.median() np.median(array) : 파라미터로 들어온 array 의 정렬된 중간 값을 구해준다. import numpy as np arr = [2, 5, 7, 6, 8, 10, 11] m = np.median(arr) print(m) 위의 코드를 실행했을 경우 2 5 6 7 8 10 11순으로 정렬 된 array의 가운데 값인 7이 반환된다 import numpy as np arr = [2, 5, 7, 8, 10, 11] m = np.median(arr) print(m) 위의 경우처러 짝수일 경우에는 7과 8의 중간값이 7.5가 반환된다.

# OS의 흐름 Program Binary code Main Memory high level language /command low level language / Instruction, data excutable code Compiler : 하나의 command가 여러개의 instruction으로 저장 Loader : excutable code # OS의 기본 element processor IO module main memory system bus # Processor 컴퓨터의 작동을 관리. 데이터를 처리하는 함수를 실행 CPU라고도 불린다. == core라고도 불린다

Meshgrid 격자그리드 만들기 ex) np.mgrid([-1:2,-1:2]) y=[ [-1,-1,-1], [ 0, 0, 0], [ 1 , 1, 1] ] x=[ [-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1] ]

이전에 sorting 알고리즘 몇 가지를 직접 C++로 구현 해 보았는데 사실 다 부질없고 라이브러리 함수가 모두 존재한다. 하지만 기억 저 편 하드디스크에서 아직 디스패치 되지 않는 나의 데이터들을 적재하기위해 잠시 IO인터프리터가 되어 주었던 것으로 하겠다. 망할 운영체제. 여튼 헤더에 을 include 하면 우리가 원하는 정렬을 사용할 수 있다. #sort(a,b) sort 함수를 사용하기 위해서는 정렬할 각 원소들이 비교가능해야한다. 숫자는 크기순, 문자는 사전순, pair 나 tuple의 경우 처음 요소가 작은 순서대로 비교 연산자가 정의되어있다. 몇가지 예시를 들어주도록 하겠다. # vector 정렬 #include // 헤더파일 언급 한 번 해 드리께 vector v = {4,2,5,3,5,..