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이미지넷(ImageNet) 학습 및 검증 데이터 세트를 불러온 뒤에, 변형하여 원하는 개수 및 크기로 저장하는 방법 (간단 정리) ※ 본 게시글은 필자의 개인 경험을 토대로 작성된 것으로, 잘못된 정보를 포함하고 있을 수 있습니다. ※ 이미지(image) 분야의 딥러닝에서는 이미지넷(ImageNet) 1k 데이터 세트가 매우 많이 사용된다. 이 데이터 세트는 흔히 ILSVRC 2012 데이터세트라고도 하는데, 이 데이터 세트에는 약 1,200,000개의 학습 이미지(데이터) 포함되어 있으며, 검증(validation) 이미지(데이터)는 50,000개이다. 그리고 ImageNet-1k라는 이름에서부터 알 수 있듯이 클래스(class)의 개수는 총 1,000개다. ImageNet-1k 데이터 세트는 흔히 특정한 이미지 분류 모델의 성능(정확도)를 평가하기 위해 가장 많이 사용된다. 이미지 분류 모델의 성능을 평가하는 작업에서 거의 빠지..
이사 후에 온라인으로 간단히 전입 신고 하는 방법 및 후기 Feat. 정부24 ※ 본 게시글은 필자의 개인 경험을 토대로 작성된 것으로, 잘못된 정보를 포함하고 있을 수 있습니다. ※ 새로운 집으로 이사를 가는 경우(전입을 하는 경우) 우리는 전입 신고를 해야 한다. 이것은 내가 특정한 집으로 이사를 갔으니, 해당 지역 소속으로 다양한 행정 처리를 받겠다는 것을 국가(정부)에 알리는 것으로 이해할 수 있다. 요즘에는 전입 신고를 온라인으로 매우 간단하게 진행할 수 있다. 필자가 알기로는 특정한 집으로 이사를 가면(전입을 하면) 아무리 늦어도 14일 이내에는 전입 신고를 진행하도록 법적으로 규정하고 있으며, 전입 신고를 하면 관할 기관(내가 이사를 간 곳의 행정 기관)에 자동으로 데이터를 넘겨서 처리해주는 것으로 알고 있다. 예를 들어 과천으로 이사를 간 뒤에, "전입 신고"를 진행..
단체 메일 보낼 때, 한 명씩 개인에게 메일 보내는 것처럼 하는 방법 (다른 사람 메일은 안 보이게 하는 방법) ※ 본 게시글은 필자의 개인 경험을 토대로 작성된 것으로, 잘못된 정보를 포함하고 있을 수 있습니다. ※ 단체 메일 보낼 때, 한 명씩 개인에게 메일 보내야 할 때가 있다. 메일을 받는 사람이 다른 사람들과 동시에 메일을 받는 것을 아는 것을 원하지 않을 수 있다. 바로 이럴 때 간단히 사용할 수 있는 메일 보내는 방법으로는 바로 "숨은 참조"라는 기능을 사용할 수 있다. 필자의 경우 "받는 사람"의 이메일에는 내 이메일 주소를 그대로 보내고 (받는 사람과 받는 사람이 같도록), 이후에 "숨은 참조" 부분에 단체 메일을 받고자 하는 사람을 넣는다. 그러면, 해당 메일을 받는 사람의 입장에서는 자신과 동일한 이메일을 받는 사람에 대한 정보를 알 수 없게 된다. 필자는 Outlook 이메일을 사용하여 보냈지..

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