1. Windows Defender에 가서 인바운드 규칙을 만듭니다.1-1. 서버 포트가 4000번이면 4000번으로 만듭니다. 2. 관리자 권한으로 PowerShell을 실행합니다.2-1. 다음 명령문을 실행합니다. (전체 복붙하시면 됩니다)# PowerShell 스크립트# 1. 기존 portproxy 설정 삭제netsh interface portproxy delete v4tov4 listenport=443 listenaddress=0.0.0.0# 2. WSL2의 eth0 IP 주소 가져오기$wslIP = wsl hostname -I | ForEach-Object { $_.Trim().Split(" ")[0] }# 3. 새로운 portproxy 설정 추가netsh interface portproxy a..

Ai 모델 다운로드 하기 Civitai 와 같은 곳에서 Ai 모델을 다운로드했다면 이제 그것을 사용하면 된다. 예를 들면 자동차 AI 라던지, 여러가지가 있다. 오토매틱1111을 설치하면 installer 폴더가 있을 것이다. 그 속에 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 폴더에 다운로드한 Ai모델 파일을 놔두면 된다(여러가지 합칠 수도 있다). 이후에 WebUI 프로그램을 껏다키면 된다. 키면 다음과 같은 상태일텐데, 그럼 Stable Diffusion checkpoint 에서 다운로드한 Ai를 갖다놓은 폴더를 선택하자. 모델은 모두 학습을 하는데, 마찬가지로 이 Ai 모델도 학습을 한 것이다. 따라서 다운로드한 홈페이지에서 잘 찾아보면 '어느 단어로' '..

Stable Diffusion 이라는 것을 이용한다. Hugging Face 라는 곳에서 사람들이 버전을 따로 만든 것을 구할 수 있다. https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4 CompVis/stable-diffusion-v1-4 · Hugging Face Stable Diffusion v1-4 Model Card huggingface.co 현재 Ai 가 그림을 그려주는 사이트들이 대부분 활성화 되어있다. 하지만 NSFW와 같은 경우는 허용하지 않고 있다. 그러나 https://www.mage.space/ 의 경우, 돈을 받고 허용해준다. 돈을 내지 않고 위 Stable Diffusion v1-4를 이용하여 그림을 그려보자. 장점으로는 당연하게도 다..

왜 참조자를 사용하는가? 객체를 복사하지 않고 주소만 가져와 참조하기 위해서다. lvalue와 rvalue의 정의 lvalue는 left-value, 또는 locator-value로 불린다. 왜냐하면 메모리 주소를 얻을 수 있기 때문이고, 값을 할당받을 수 있는 등호 왼쪽 편에 있는 것이기 때문이다. rvalue는 right-value다. 값 자체를 말한다. 등호에서 오른쪽에 위치하면 그것을 rvalue라고 볼 수 있다. 하지만 늘 lvalue와 rvalue가 고정되어 있는 것은 아니다. int a = 10 // a는 lvalue, 10은 rvalue int b = a // b는 lvalue, a는 rvalue 위 과정에서 rvalue로써 사용된 a는 컴파일 타임에 10으로 치환된다. lvalue 참조자..

역방향 이진트리 순회는 아래 그림의 맨 아랫단계에서 출발하여 A까지 도달하는 것을 의미한다. 체세포의 유전형은 AaBb 정도이다. 그렇다면 생식세포의 유전형은 AB, aB, Ab, ab 가 될텐데, 이런 변화를 가져오기 위해서 이진트리를 구축하고 역으로 순회하며 개별 유전형을 쌓아올려야 한다. int dnalen = dna[Dad].Size(); int countOfAll = (int)Math.Pow(2, dnalen); DNA[] dnas = new DNA[countOfAll]; char[,] gtForAll = new char[countOfAll, dnalen]; for (int i = dnalen; i > 0; i--) { int possibleCount = (int)Math.Pow(2, i); c..

케글에 첫 발을 내딛는 것에는 진입장벽이 있을 수 있습니다. 케글의 대회들은 대부분 큰 돈이 걸려있고, 공개적으로 순위가 보여집니다. 또한 복잡한 데이터가 학습과 테스트를 위해 존재하죠. 그럼에도 불구하고 케글은 모든 데이터 과학자들이 빠르게 머신러닝과 그 대회에 참여하여 의미있는 성과를 거두어 케글에 기여할 수 있기를 바랬습니다. 저희 케글의 시스템을 여러분들께 이해시키고, 여러분이 케글에서 하는 활동들의 정신적인 지주가 되어 도움이 되기를 바래, 케글의 타이타닉 대회에 관한 튜토리얼을 작성했습니다. 이 과정속에서 첫번째 제출을 하게 될 것이며, 필요한 계정 관련 초기 단계를 안내할 것 입니다. 이 튜토리얼의 끝을 보게 될 즈음에는 케글의 온라인 코딩 환경 사용법을 알게 될 것 입니다. 큰 데이터셋을 ..