julia coding story

IDEA - 무식하게 하기 - 10미만과 10이상일 때로 나누고 10이상일때는 숫자를 각 자리 숫자로 때어서 arr라는 0~9인 배열에다가 더하기 ex) 11일때 첫 시도 무식하게 하기 import sys import numpy as np N = int(input()) arr = np.zeros(10) if N < 10: for i in range(N): arr[i+1] += 1 else: for i in range(N): num_list = list(map(int, str(i+1))) for j in range(len(num_list)): if num_list[j] == 0: arr[0] += 1 if num_list[j] == 1: arr[1] += 1 if num_list[j] == 2: arr[2..

1. 퍼셉트론에서 신경망으로 - 퍼셉트론의 단점 : 가중치를 인간이 수동으로 설정해야함 - 퍼셉트론의 단점을 신경망 구조에서 보완함 - 입력층에서 출력층 방향으로 차례로 0, 1, 2층이라고 하자. - Perceptron(퍼셉트론)과 차이 : 편향이 없음 - 가중치가 b이고 입력이 1인 뉴런이 추가되었다고 하면, x1, x2, 1이라는 3개의 신호가 뉴런에 입력 -> 각 신호에 가중치 곱함 -> 그 신호들을 더함 -> 합이 0을 넘으면 1출력, 그렇지 않으면 0 출력 - 위의 예시를 정리하여 수식으로 나타나면 왼쪽 수식과 같이 표현됨 2. 활성화 함수 - 활성화 함수 : 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 함수 (= h(x)) 2.1 계단 함수(step function) 구현 - 계단 함수는 입력이..

1. 퍼셉트론이란? - 퍼셉트론은 다수의 신호를 입력받아 하나의 신호를 출력하는 알고리즘이다. - 퍼셉트론이 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘이라 중요하다. - x1,x2 .... 은 모두 입력신호이고 w1, w2, ...은 모두 가중치이다. - 입력신호가 뉴런에 보내질 때는 각각 고유한 가중치가 곱해진다. - 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때만 1을 출력하고 나머지는 0이다. 2. 단순한 논리 회로 import numpy as np x = np.array([0, 1]) #입력 w = np.array([0.5, 0.5]) # 가중치 b = - 0.7 #편향 2.1 AND 게이트 - 두 입력이 모두 1일 때만 1을 출력하고 그 외에는 0을 출력함 ▶ AND게이트를 퍼셉트론으로 표..

■ 컴퓨터 비전 및 의료 이미지 분석에 대한 딥러닝 - 객체 감지/인식/생성에서 뛰어난 성능을 발휘함 ex) Convolutional neural network (CNN), Recurrent neural network(RNN), Generative adversarial network(GAN), Reinforcement learning(RL), Transfer learning(TL) - Computer Vision(software, Hardware, Big data) => Medical Images (Diagnosis, Quantification) - 딥러닝을 의료 영상 분석에 적용 - 의료 이미지 분석을 위한 딥러닝 모델 사용자 정의 - 딥러닝 : end-to-end, 수작업이 아니다. ▷Natural ..

■ Colormap overlay - 복셀별 정량화 - 색상 매핑을 사용하여 수량 표시 - ROI를 Segment - ROI의 각 복셀에서 정량적 값 계산함 - 정량적 값을 원본 영상에 매핑함 - 해당 ROI의 혈류량 수치를 볼 수 있음 (matlab, python 가능) a = colormap(gray); b = a(1:20:end, 1:3) b 는 1: 1: 1 됨 ■ Transparency (or Opacity) - 알파 값을 조정하여 분할 결과 품질 확인 - 투명도 -> registration이 얼마나 잘 되었는지 overlap해서 확인 가능 ■ Maximum Intensity Projection (MIP) - 3D 볼륨이 주어지면, 회전한다. - 돌면서 각 각도마다 회전한다. - 회전된 MIP로..

■ Quantification : 정량화 (makes it objective) ; ▷ 영상으로부터 무엇을 정량화? ▷ With the quantities, we can : 정량화를 통해 통계 가능 : 값이 정상 범위 내에 있는지 여부를 평가 : 시간 및 피험자 간의 데이터 비교 : 평균, 표준 편차 등을 계산 ex1) Cardiac imaging(심장 영상) : 분사율(Ejection fraction), stroke volume, End-diastolic LV volume, and systolic LV volume, Agatston calcium score, Blood velocity(혈액 속도), Myocardial blood flow(심근 혈류), extracellular volume fraction..

□ View ▶XML ○ android: background = "#00f00" - 그 객체의 배경색을 지정해줌 ○ android: orientation = "vertical" or "horizontal" - vertical 은 수직, horizontal 은 수평으로 나열하게 함 ○ android: padding = "30dp" - 원래 크기에서 안쪽으로 30dp만큼 줄어듦 ○ android: layout_margin = "20dp" - 한 개체의 모든 면에서 20dp만큼 밀어냄 ○ android: layout_marginTop = "20dp" - 한 개체의 위 면에서 20dp만큼 밀어냄 ○ android: visibility = "invisible" or "visible" or "gone" - 안보이게..

□ 2장 ▶XML ○ android: layout_width = "match_parent" : 상위의 것에 너비를 맞춤 ○ android: layout_height = "wrap_content" : 글자 크기에 따라 달라짐 ○ android: text = " ~~~" 도 가능하고 android: text = "@strings/strqq" 로 쓰고 strings.xml파일에 가서 ~~~~ 쓰면 됨 ▶JAVA ○ import 해주는것은 당연함 ○ setContentView(R.layout.activity_main) - activity_main.xml에 있는 것을 java로 가지고 옴 ○ setContentView 를 먼저 하고 button1 = findViewbyId(R.id.button1) 을 하는게 맞음..