치킨먹고싶어요

안녕하세요. 대구시주민참여예산서포터즈 우주귀요미입니다. 대구 달서구는 2025년 예산편성을 위해 7월 31일까지 주민참여예산 제안사업을 접수합니다. 이 제도는 주민이 지역에 필요한 사업을 제안하고, 예산편성 과정에 직접 참여할 수 있게 해주는 것이에요. 올해는 부적격 제안 심사 기준과 분과위원회를 정비해 사업 선정의 적정성을 높였어요. 접수된 사업은 10월에 주민 투표와 총회를 거쳐 최종 선정되며, 2025년도 예산에 반영될 예정이래요. 지난해 달서구는 88개 사업에 16억 1천만 원을 배정하고, 우수 사업으로 선정된 2개 동(두류12동, 월성2동)은 추가 사업비를 확보했대요! https://www.metroseoul.co.kr/article/20240310500254 대구 달서구, 2024년 주민참여예..

먼저 배경부터 말씀드리겠습니다. 캐싱 테크닉은 클라우드 컴퓨팅 분야에서 널리 사용된다고 합니다. 캐시 데이터를 예측하는 것은 캐시 management와 hit rate를 높일 수 있다고 합니다. 그리고 최근 딥러닝 기술의 발전으로 새로운 intelligent cache replacement policy를 디자인 할 수 있다고 합니다. 그리하여 본 논문에서 미래 데이터 액세스를 예측하기 위한 learning-aided approach를 제안합니다. 이는 powerful LSTM-based RNN로 구성할 것입니다. 왜냐하면 Powerful LSTM based RNN이 높은 정확도로 예측할 수 있다는 것을 발견했기 때문입니다. 이러한 높은 정확도는 carefully crafted locality-driven..

본 논문은 2016년에 CVPR에서 발표된 논문입니다. CVPR은 컴퓨터 비전에서 최고의 학회 중 하나입니다. 제목은 DEEP RESIDUAL LEARNING FOR IMAGE REGONITION입니다. 본 논문은 쉬운 아이디어로 성능을 발전시켰다는 점에서 대단한 논문이라고 볼 수 있습니다. Background 초록에 들어가기 전 배경지식부터 설명 드리겠습니다. CNN의 성능을 향상시키기 위하여 보통 Layer를 깊게 쌓습니다. 그런데 layer가 너무 깊어지면 성능이 떨어지는 모습을 보여주기에 이를 새로운 방법인 residual learning으로 해결하고자 합니다. 위 이미지는 ResNET이 나오기 전 최고의 성능을 보여주던 VGGnet입니다. 그런데 레이어가 깊어 짐에 따라 무조건 성능이 좋아지지 ..

Hierarchical text-conditional image generation with clip latents입니다. 최근 chatGPT로 또 세상을 놀라게 한 openAI에서 만든 dall-e 2에 대한 논문입니다. 본 논문에서는 이 모델을 unCLIP이라는 이름으로 지칭합니다. Abstract 초록 부분입니다. 먼저 배경부터 설명 드리겠습니다. 본문에서는Contrastive Learning Image Pretraining 즉 CLIP이 representation을 잘 학습해왔다고 평가합니다. (이미지를 feature 벡터에 매핑을 잘 하였다는 의미) 이러한 representations을 이용하여 이미지 생성을 해 보는 것이 이 논문의 배경입니다. 저자는 생성 방법으로 2가지 모델을 이용할 것을 ..

webui-user 실행 시 다음과 같은 에러(RuntimeError("Cannot add middleware after an application has started"))가 나왔다면 이 글을 따라해 주세요. 1. C:\Users\??\stable-diffusion-webui\venv\Lib\site-packages로 이동해 주세요. ??는 컴퓨터 마다 다릅니다 2. fastapi및 fastapi-?.??.?.dist-info 폴더를 삭제해 주세요 ?.??.?는 시기마다 달라집니다. 3. 파일 다운 후 압축 해제 후 삭제된 파일 위치에 붙여넣기 해 줍니다. 위 방법을 따라 하셨음에도 불구하고 같은 에러가 뜨실 경우 댓글을 남겨주시기 바랍니다.

window 기준입니다. 단순히 이미지 생성만 하실 분은 2. WebUI로 실행 까지만 따라하셔도 충분합니다. 컴퓨터 학부 전공자분께서는 4. Anaconda Powershell Prompt으로 실행하기 까지 따라해 주시길 바랍니다. 논문의 이해를 원하시는 분은 https://wantchicken.tistory.com/147를 참고해 주시길 바랍니다 논문리뷰: Hierarchical Text-ConditionalImage Generation with CLIP Latents Hierarchical text-conditional image generation with clip latents입니다. 최근 chatGPT로 또 세상을 놀라게 한 openAI에서 만든 dall-e 2에 대한 논문입니다. 본 논문에서..

https://www.acmicpc.net/problem/14939 14939번: 불 끄기 전구 100개가 10×10 정사각형 모양으로 늘어서 있다. 전구에 달린 스위치를 누르면 그 전구와 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽에 있는 전구의 상태도 바뀐다. 전구 100개의 상태가 주어지면 모든 전구를 끄 www.acmicpc.net 코드 #include #include using namespace std; #define fastio() ios::sync_with_stdio(0),cin.tie(0),cout.tie(0); int ans[10], res = 1111111; void dfs(int y, int x, int before, int now, int then, int cnt) { if (x == 10) { if..

https://www.acmicpc.net/problem/1047 1047번: 울타리 첫째 줄에 N이 주어진다. N은 2보다 크거나 같고, 40보다 작거나 같은 자연수이다. 둘째 줄부터 N개의 줄에 각 나무가 심어져 있는 위치와 그 나무로 만들 수 있는 울타리의 길이가 순서대로 주어 www.acmicpc.net 코드 #include #include #include static const auto fastio = []() { std::ios::sync_with_stdio(false); std::cin.tie(nullptr); std::cout.tie(nullptr); return 0; }(); using namespace std; typedef struct Tree { int y, x, v, n; } tr..

https://www.acmicpc.net/problem/22116 22116번: 창영이와 퇴근 A1,1에서 AN,N까지, 경로상의 최대 경사의 최솟값을 출력한다. www.acmicpc.net #include static const auto fastio = []() { std::ios::sync_with_stdio(false); std::cin.tie(nullptr); std::cout.tie(nullptr); return 0; }(); using namespace std; int n; int grid[1111][1111]; int visited[1111][1111]; int dy[4] = {0, 1, 0, -1}; int dx[4] = {1, 0, -1, 0}; int dp[1111][1111]; in..