- C/C++어려운선언문해석하기
int RollNum[30][4];
int (*p)[4]=RollNum;
변수 p는 int형을 요소로 하는 크기가 4인 배열을 가리키는 포인터(a pointer to an array of 4 ints)이며, 변수 q는 int형 포인터를 요
const char * const * p4; // pointer to const pointer to const char
4. 왼쪽으로 가면 *가 있습니다. - 이 함수는 포인터를 리턴하는데 이 포인터는 4.를 가리킵니다.
4. Go left, find * ---------------------------------------- and returns a pointer
3. 왼쪽을 보면 *가 있습니다. --- 배열의 요소는 포인터인데 4.를 가리킵니다.
4. 괄호를 벗어나서 오른쪽을 보면 ()가 있습니다. --- 함수인데 입력인자를 아무것도 받지 않습니다.
4. Jump out of parentheses, go right to find () ------ to functions
- LUA_5
> HashT = {["a"] = 1, ["b"] = 2, ["c"] = 3, ["d"] = 4 }
> print( Fruit[4] )
이렇게 귀찮게 추가를 할 수도 있지만, 간단히 table.insert(Fruit,"kiwi") 처럼 간단히 할 수도 있습니다. 삭제는 table.remove(Fruit,4) 로 4번째 아이템을 삭제 할 수 있습니다.
- MatrixAndQuaternionsFaq
Q4. What are the advantages of using matrices?
Q14. What is the determinant of a matrix?
Q24. How do I calculate the inverse of a 4x4 matrix?
Q34. What is the correct way to combine rotation matrices?
Q40. What is a scaling matrix?
Q41. What is a shearing matrix?
Q42. How do I perform linear interpolation between two matrices?
Q43. How do I perform cubic interpolation between four matrices?
Q44. How can I render a matrix?
Q45. What are quaternions?
Q46. How do quaternions relate to 3D animation?
Q47. How do I convert a quaternion to a rotation matrix?
Q48. How do I convert a rotation matrix to a quaternion?
Q49. How do I convert a rotation axis and angle to a quaternion?
Q54. How do I use quaternions to perform cubic interpolation between matrices?
Hence, in this document you will see (for example) a 4x4 Translation
| 0 1 2 3 | | 0 4 8 12 |
| 4 5 6 7 | | 1 5 9 13 |
| 8 9 10 11 | | 2 6 10 14 |
| 12 13 14 15 | | 3 7 11 15 |
- STL/vector/CookBook
int ar[10] = {45,12,76,43,75,32,85,32,19,98}; // Object형이라면 Object ar[10]={...};
* 또 하나 살펴볼게 있다. 아까 예제에서는 반복자로 벡터 내부를 순회했었다. 하지만 벡터는 임의접근을 허용한다. 배열처럼 ar[4] 이런식으로 쓸수 있단 말이다. 편한대로 써주자.
- 논문번역/2012년스터디/이민석
원문 URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.6.6413&rep=rep1&type=pdf
필기 글자 인식은 패턴 인식의 도전적인 분야다. 지금까지의 오프라인 필기 인식 시스템들은 대부분 우편 주소 읽기나 은행 수표 같은 형식을 처리하는 데 적용되었다. [14] 이들 시스템이 개별 글자나 단어 인식에 한정된 반면 제약 없는(unconstrained) 필기 글자 인식을 위한 시스템은 거의 없다. 그 이유는 이러한 작업이 크게 복잡하기 때문인데 글자 또는 단어의 경계에 대한 정보가 없는 데다 헤아릴 수 없을 정도로 어휘가 방대한 것이 특징이다. 그럼에도 필기 글자 인식 기법을 더 조사하는 것이 가치 있는 이유는, 계산 능력이 향삼함에 따라 더욱 복잡한 처리를 할 수 있기 때문이다.
'''4 전처리'''
필기 글자의 이미지가 주어진 상태에서 먼저 전체 이미지의 기울임을 교정하여 스캐닝 도중 양식의 비정확한 배치나 글을 쓸 때 지속적인 "밀려남(drift)"에 의한 오류를 바로잡는다. 따라서 이미지는 이진화된 이미지의 수평 밀도 히스토그램이 최소 엔트로피를 가지기 전까지 회전된다. [4] 이 전처리 단계를 IAM 데이터베이스의 서식에는 적용하지 않았는데 저자들이 양식 아래의 두 번째 시트에 자를 쓰도록 요청받았고 서식 자체는 스캐닝하면서 정확히 정렬되었기 때문이다.
sliding window의 각 열에서 특징 7개를 추출한다. (1) 흑-백 변화 개수(windowed text image의 이진화 이후), (2) 베이스라인에 대한 강도 분포의 평균 값 위치, (3) 최상단 글자 픽셀에서 베이스라인까지의 거리, (4) 최하단 글자 픽셀에서 베이스라인까지의 거리, (5) 최상단과 최하단 텍스트 픽셀의 거리, (6) 최상단과 최하단 텍스트 픽셀 사이의 평균 강도, (7) 그 열의 평균 강도. 특징 (2)-(5)는 core size, 즉 하단 베이스라인과 상단 베이스라인(극대값을 통한 line fitting으로 계산)의 거리에 의해 정규화되어, 글씨 크기의 변동에 대해 더욱 굳건해진다. 그 후에 모든 특징은 윈도우의 네 열에 걸쳐 평균화된다.
필기 글자 인식을 위한 HMM의 구성, 훈련, 해독은 ESMERALDA 개발 환경[5]이 제공하는 방법과 도구의 틀 안에서 수행된다. HMM의 일반적인 설정으로서 우리는 512개의 Gaussian mixtures with diagonal covariance matrice(더 큰 저자 독립 시스템에서는 2048개)를 포함하는 공유 코드북이 있는 semi-continuous 시스템을 사용한다. 52개 글자, 10개 숫자, 12개 구두점 기호와 괄호, 공백 하나를 위한 기본 시스템 모형은 표준 Baum-Welch 재측정을 사용하여 훈련된다. 그 다음 한 줄 전체를 인식하기 위해 글자 모형에 대한 루프로 구성된 conbined model이 사용된다. 가장 가능성 높은 글자 시퀀스가 표준 Viterbi beam- search를 이용하여 계산된다.
우리의 필기 인식 시스템을 평가하기 위해 단일 저자식, 다저자식, 저자 독립식 인식 이렇게 세 가지 실험을 수행했다. 표 1에 이들 실험의 글자 오류율이 있다. 처음 두 열은 실험 종류, 3열은 언어 모형을 적용하지 않은 오류율, 4열은 바이그램 언어 모형을 글자 수준에서 적용한 결과다. 언어 모형은 IAM 데이터베이스의 [a..d] 범주의 모든 글을 사용하여 생성하였고 실험 내내 일정하다. 표 2에는 어휘-free 단어 인식과 어휘 기반 단어 인식이 나타나있다.
단일 저자식 실험은 Senior 데이터베이스에서 훈련에 282줄, 검정에 141줄을 써서 수행했는데, 글자 수준에서 검정 집합의 바이그램 perplexity는 15.3이다. 베이스라인 시스템의 오류율 13.3%는 바이그램 언어 모형을 채택하여 12.1%로 감소했다. LDA 변환한 특징 공간의 차원이 12로 내려갔지만 오류율은 그다지 커지지 않았다. 단일 저자 시스템의 단어 오류율(표 2)은 어휘 없이 28.5%, 1.5k 어휘가 있으면 10.5%다. 이 결과들은 우리가 같은 데이터베이스를 이용하여 literature(문학 작품은 아닌 것 같다)에서 얻은 오류율과 비교되긴 하지만, 훈련 집합과 검정 집합의 크기가 달라 비교하긴 어렵다. [17]에서 오류율은 글자의 경우 28.3%, 어휘 없는 단어의 경우 84.1%, 1.3k 어휘가 있는 단어의 경우 16.5%다. [15]의 보고에서 단어 오류율은 어휘가 있는 경우 6.6%, 어휘 free인 경우 41.1%다. [9]에서 최고의 어휘 기반 단어 오류율은 15.0%다.
다저자 필기 인식 작업의 경우 IAM 데이터베이스의 하위집합 c03에서 훈련에 440줄, 검정에 109줄을 사용하였다. 이 줄들은 글씨체가 확연히 다른 저자 여섯이서 작성하였다. 이 작업에서 LDA(12차원으로 경감)를 쓴 글자 오류율 14.2%는 이서체 모형(각 소문자에 이서체 6개)을 추가로 사용하여 13.3%로 더 크게 감소했다. 바이그램 언어 모형을 채택한 결과 오류율은 11.1%로 더욱 감소했다(검정 집합 perplexity는 12.0). 어휘 없는 단어 오류율은 39.0%로, 단어 421개(구두점 포함)를 포함한 어휘를 적용하여 오류율은 13.9%로 줄어들었는데 [11]에 나온 20.5%와 많이 비교된다.
이 결과들에 고무하여 우리는 더 어려운 작업인 저자 독립 인식 실험을 수행했다. IAM 데이터베이스의 하위 집합 [a- f](저자 약 250명)을 입력 자료로 썼는데, 훈련에 4321줄(양식 [a-d]), 검정에 1097줄(양식 [e-f])을 사용했다. 베이스라인 시스템의 글자 오류율은 31.3%다. 저자 독립의 경우 이서체 모형은 다저자 실험에 비해 별다른 향상을 이루지 못했다. 오류율 31.3%는 글자당 이서체 3개를 써서 얻은 것이며 글자당 이서체 10개를 써서 실험했을 때 오류율(34.8%)과 인식 속도 모두 하락하였다. 하지만 오류율은 LDA 변환한 특징을 썼을 때 29.1%로 크게 감소했다. 언어 모형을 추가로 통합하여 글자 오류율은 22.2%로 더욱 개선되었다(검정 집합의 perplexity는 12.0). 이는 어휘를 쓰지 않았을 때 단어 오류율 60.6%와 대응된다.
== Linear Algebra and Its Applications (4th ed.) by David C. Lay ==
- 상협/삽질일지/2002
* AI 오목 하면서, 효율적으로 어떻게 구성할지에 대한 생각을 별로 안해서, 나중에 경우의 수가 많아지자 상당히 힘들어졌다. 그때 한번 날 잡아서 중복되어 보이는 함수들을 다 통합했다. 그 통합하는 시간이 아깝다고 생각했었는데, 한번 통합하자 효율은 극도로 높아졌다. 예전에는 몇개의 기능추가 하면 그 경로를 나름대로 축약을 했었음에도 불구하고 4가지 경로 && 공격 && 방어에 대해서 따로 시간을 내어서 코드들을 작성해야 했다. 그러나 함수들을 최대한 중복되지 않게 축약하자 한번의 기능추가가 바로 공격 && 방어 && 8가지 방향에 대해서 다 적용되는 것이었다. AI 수준 높이는데 드는 노력이 훨씬 줄어 들게 되었다. 효율적으로 프로그래밍을 해야겠다는 것을 막연히 생각하고 있었지만 이 경험으로 인해서 체감을 하게 되었다.
== 2002.4월 말 ==
see also Ieee754Standard
* 오늘도 어김 없이 ㅡㅡ;; 삽질을 했다. 이번에는 matrix 클래스를 구현하는데 matrix데이터를 이중 배열로 private영역에 넣어서 이것 저것 해보는데 나중에 클래스의 matrix 데이터를 호출해야할 경우가 생겼다. [4][4] 이거 두개로 리턴할라고 했는데 안되었다. 남훈이형이랑 제본뜬 책찾아 보니깐 배열은 리턴이 안된다고 나왔다. 그래서 고민하다가 *[4] 이거 두개(포인터형 배열 4개짜리)를 사용하고 나중에는 *를 리턴하는 식으로 돌파구를 찾았다.(*[4] 이것도 배열이랑 비슷하게 써먹을수 있었다. 예-> *(matrix[0]+1)) 처음에는 뭔가 되는듯 싶었다. 클래스 내부 배열 설정도 제대로 되고 하였다. 그 .... 러..나.. ㅡㅡ;; 역시나 난 삽질맨이었다. 나중에 + 연산자 재정의 클래스 내에서 객체를 생성해서 리턴할때 뭔가 제대로 먹지가 않았다. 그거 가지고 간만에 ㅡㅡ;; 삽질에 바다에 퐁당 빠졌다. 간만에 해보는 삽질도 그리 유쾌한 일은 아니었다.. -_- 그렇게 계속 신나게 삽질하다가 도저히 안되겠다 싶어서 멤버 데이터를 public에 넣어 버리는 엽기적인 일을 해버렸다. ㅡㅡ; 그 방법밖에는 없는거 같았다. 그 후로는 아무런 걸림돌 없이 쭉쭉 되었다. 진작 이렇게 할걸하는 생각을 했지만 서도 멤버 데이터를 public안에 넣어서 웬지 모를 찝찝함이..
== 2002.8.24 ==
- 새싹교실/2011/씨언어발전/5회차
변수를a[5]로 선언하면 a[0]~a[4]까지 변수가 생겨서 a.b.c.d.e로 변수를 선언하는 것보다 더 편리하고 효율적이어서 좋았다.
- 새싹교실/2012/AClass/3회차
1~5.www.koistudy.net 코이스터디 100번~104번까지 Accept받기(등업이 안되어 있으면 그 문제의 소스를 저한테 보내주세요)
printf("%.2f ",c*c*3.14);
7.2차원 배열(4x4) 두개의 곱을 구하는 프로그램 작성.
int a[][2]={1,2,3,4};
int b[][2]={1,2,3,4};
1 2 3 4 5
11 12 13 14 15
21 22 23 24 25
int a[][5]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25};
int arr[]={3,5,2,4,9};
idx=Lsearch(arr,sizeof(arr)/sizeof(int),4);
[편집]1.4.1.2 예습 ¶
4.스택, 큐가 무엇인지 설명하고, 이를 이용한 간단한 예제를 만들어보세요.
if (push(40) == -1)
1~5.www.koistudy.net 코이스터디 100번~104번까지 Accept받기(등업이 안되어 있으면 그 문제의 소스를 저한테 보내주세요)
7.2차원 배열(4x4) 두개의 곱을 구하는 프로그램 작성.
1 2 3 4 5
11 12 13 14 15
21 22 23 24 25
4.스택, 큐가 무엇인지 설명하고, 이를 이용한 간단한 예제를 만들어보세요.
- 새싹교실/2012/AClass/4회차
= 4회차 과제 업로드 =
-결과 : 3210468 9
4.구조체를 사용하여 student 구조체를 하나 만들고, student 구조체 배열을 만들어 0~3번째 배열에 AClass반 학생들의 정보를 적당히 넣고, 그것을 출력해보자.
struct Student stu[4]={24,"길±æ문¹�"},{24,"상≫o희En"},{23,"송¼U이AI"},{22,"혜Cy림¸²"};
for(i=0;i<4;i++){
4 5 6
11 12 13 14 15
Student Std[4];
Std[0].age=24;
Std[1].age=24;
for(i=0;i<4;i++)
4 5 6
11 12 13 14 15
4. 구조체를 사용하여 student 구조체를 하나 만들고, student 구조체 배열을 만들어 0~3번째 배열에 AClass반 학생들의 정보를 적당히 넣고, 그것을 출력해보자.
struct student aclass[3]={{"곽길문",201001,24},
4. 구조체를 사용하여 student 구조체를 하나 만들고, student 구조체 배열을 만들어 0~3번째 배열에 AClass반 학생들의 정보를 적당히 넣고, 그것을 출력해보자.
struct student s[4];
s[1].age = 24;
s[2].age = 24;
for(i=0;i<4;i++){
- 새싹교실/2013/록구록구/8회차
a[1] = 4
a[4] = 1
입력4 : 75
총합 : 347
int a[]={3,4,12,9,1};
printf("%d\n", a[4]);
int a[]={5,4,3,2,1}, i;
- 졸업논문/서론
이제 많은 사람의 입에 오르내리는 웹2.0이라는 개념은 오라일리(O'Reilly)와 미디어라이브 인터내셔널(MediaLive International)에서 탄생했다.[1] 2000, 2001년 닷 컴 거품이 무너지면서 살아남은 기업들이 가진 특성을 모아 웹2.0이라고 하고, 이는 2004년 10월 웹 2.0 컨퍼런스를 통해 사람들에게 널리 알려졌다. 아직까지도 웹2.0은 어느 범위까지를 통칭하는 개념인지는 여전히 논의 중이지만, 대체로 다음과 같은 키워드를 이용해 설명할 수 있다. 플랫폼, 집단 지능, 데이터 중심, 경량 프로그래밍 모델, 멀티 디바이스 소프트웨어.
이러한 맥락에서 python언어로 만든 django라는 프레임워크가 존재한다. RoR과 마찬가지로 django를 이용하면 기민하게 동적으로 웹 사이트를 만들 수 있다.[4] Django에서는 모델, 뷰, 템플릿, 세팅 등을 이용하여 웹 사이트를 구축할 수 있는 특징과 함께, 관리자 인터페이스를 자동으로 제공해주는 장점을 가진다. 또한 모델과 데이터베이스를 자동으로 동기화 해주고, 데이터를 삽입, 변경, 삭제할 때 웹 개발자가 직접 데이터베이스에 질의를 던지지 않아도 되도록 데이터베이스 접근을 추상화하였다.
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