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올리베티 데이터 셋을 활용한 간단한 모핑(morphing) 올리베티 데이터 셋을 활용한 간단한 모핑(morphing)¶ 모핑(Morphing)은 하나의 형체가 전혀 다른 이미지로 변화하는 기법이다. 즉 두 개의 서로 다른 이미지나 3차원 모델 사이의 변화하는 과정을 서서히 나타내는 것을 모핑이라 한다. 특수 효과 전문회사 ILM(Industrial Light and Magic)이 개발한 기법이다. 모핑은 변형(metamorphosis)이란 단어에서 유래되었다. [출처 : 위키백과] In [1]: #예시 데이터 불러오기 from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces import matplotlib.pyplot as plt faces = fetch_olivetti_faces() image6 = faces.images[6] .. 2023. 7. 24.
matplotlib grayscale / imshow grayscale matplotlib grayscale / imshow grayscale cmap='gray' 옵션을 추가 합니다. plt.imshow(gray, cmap='gray') plot.show() 2023. 7. 24.
mysql 설치 및 초기 셋팅 (우분투) mysql 설치 및 초기 셋팅 (리눅스 우분투) MySQL 설치 sudo apt update sudo apt install mysql-server MySQL 포트 설정 sudo ufw allow mysql MySQL 실행 sudo systemctl start mysql [참고1] 서버 재시작시 MySQL 자동 재시작 sudo systemctl enable mysql [참고2] 백그라운드 실행 중이 mysql 중지 명령은 아래와 같습니다. sudo systemctl stop mysql root 계정 비번 재설정 1. mysql 접속 sudo mysql -u root 2. root 계정 비번 설정 (작은 따옴표 반드시 작성) mysql> ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIE.. 2023. 7. 23.
파이썬 txt 파일 내용 추가하기 파이썬 txt 파일 내용 추가하기 file_path = "test.txt" add = """ 에스프레소 향 시원한 얼름 우유 인공적인 단맛이 없는 """ # "a" 옵션을 활용한 추가 모두 설정 with open(file_path, "a") as file: # 내용 추가 file.write(add) # [참고] 마지막 문장에 줄바꿈을 빼려면 add 변수를 아래와 같이 작성합니다. add = """ 에스프레소 향 시원한 얼름 우유 인공적인 단맛이 없는""" 리스트 내용을 txt 파일 에 추가하는 코드는 아래와 같습니다. file_path = "test.txt" add_list = ["에스프레소 향", "시원한 얼름 우유", "인공적인 단맛이 없는"] # "a" 옵션을 활용한 추가 모두 설정 with ope.. 2023. 7. 23.
리스트 최대값 위치 찾기 / 리스트 최소값 위치 찾기 리스트 최대값 위치 찾기 / 리스트 최소값 위치 찾기 list.index(위치를 찾는 대상=최대값 or 최소값) >>> li = [1, 2, 3, 4, 5, 4, 3] # 최대값 5의 위치는 4이다 >>> li.index(max(li)) 4 # 최소값 1의 위치는 0이다 >>> li.index(min(li)) 0 2023. 7. 23.
파이토치 tensor 내 nan 값 개수 세아리기 파이토치 tensor 내 nan 값 개수 세아리기 torch 활용 import torch # 예시 텐서 생성 tensor_ex = torch.tensor([1, np.nan, 2, np.nan]) print(tensor_ex) # out : tensor([1., nan, 2., nan]) # nan 값을 True 로 리턴하는 isnan 메서드 활용 mask = torch.isnan(tensor_ex) print(mask) # out : tensor([False, True, False, True]) # True 를 1, False 를 0 으로 변환하는 int() 메서드 활용 mask_int= mask.int() print(mask_int) # out : tensor([0, 1, 0, 1], dtype=to.. 2023. 7. 21.

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