Ethan's Winery

컴파일러가 뭔지 알아보기 전에 영어 단어 compile 에 대해 알아봄   compile: 엮다, 편집하다 compiler: 편집자, 편찬 interpret: 이해하다, 설명하다, 통역하다 interpreter: 통역사 컴퓨터 과학에서의 컴파일은 어떤 언어의 코드를 다른 언어로 바꾸어주는 것을 뜻함 컴파일러는 이 역할을 해주는 프로그래밍 언어 번역기 정도로 생각하면 될 듯함  프로그래밍 언어는 실행 방식에 따라 크게 2가지로 나뉨  컴파일러 (Compiler) 언어코드 전체를 읽고 기계어로 컴파일속도가 빠름개발 과정에서 컴파일이 필요하므로 개발 속도가 느릴 수 있음대표적인 언어: C, C++, JAVA인터프리터 언어 (Interpreter) 언어한 줄씩 읽고 실행하기 때문에, 컴파일 과정이 필요 없음속도..

선언 (Declaration)주로 헤더파일 (.h) 에서 선언을 진행컴파일러에게 식별자의 존재와 타입을 알려줌메모리를 할당하지 않음 정의 (Definition)실제 메모리를 할당하고 구현을 제공정의는 한 번만 가능

서버에 있는 데이터셋이 몇 장인지 확인을 하려다보니 찾아보게 되었음 find [Directory] -name "*.[찾고싶은 파일 확장자]" | wc -lfind -name "*.txt" | wc -lfind -name "*.jpg" | wc -l

tar 생각보다 압축이 많이 되지 않는다고 함 (파일을 묶는 정도?)실제로도 용량이 꽤 큼 tar 압축tar -cvf [압축 파일명.tar] [압축할 폴더] tar 압축 풀기tar -xvf [압축 파일명.tar]  tar.gz tar 에 비해 더 많이 압축됨 tar.gz 압축tar -zcvf [압축 파일명.tar.gz] [압축할 폴더] tar.gz 압축 풀기tar -zxvf [압축 파일명.tar.gz]   ▶ c 는 create ▶ x 는 extract  추가적으로 가끔 tar 또는 tar.gz 파일로 압축하여 다른 곳에서 압축을 풀었는데, 데이터가 아닌 symbolic link 로 나오는 경우가 있음 그런 경우엔 아래와 같이 압축하면 된다!! tar -hcvf [압축 파일명.tar] [압축할 폴더]ta..

목차 [내장함수] eval [내장함수] map [내장함수] join [내장함수] split [내장함수] upper, lower [내장함수] iter, next [내장함수] replace [내장함수] dict (get, keys, values, items) [내장함수] list (insert, extend, pop, remove) [itertools] permutations, combinations [collections] Counter [collections] deque (rotate, popleft) [내장함수] eval 문자열이 들어오면 그것을 실행시키는 함수 a = eval('1+2') print(a) >>> 3 b = eval(len([1,2,3])) print(b) >>> 3 [내장함수] map..

정말 오랜만에 포인터를 보니... 잘 기억이 나지 않아 다시 정리함 옛날에도 헷갈렸는데 여전히 헷갈리...ㅁ #include using namespace std;int main(){ int a = 6; int* b; //포인터 b 정의 b = &a; // a의 주소값을 포인터 b 에 넣어줌 cout   포인터 변수는 일반적으로 64bit 프로그램에선 8byte, 32bit 프로그램에선 4byte 데이터 형식과 관계 없음 b = &a*b = a

다른 데이터형이 허용되는 데이터의 집합 #include using namespace std;struct MyStruct{ string name; string job; int age; float height;};int main(){ MyStruct A; A.name = "홍길동"; A.job = "개발자"; A.age = 30; A.height = 180.5; MyStruct B = {"김철수", "디자이너", 25, 170.5}; cout   typedef 를 사용한 구조체 선언 typedef struct { int id; char name[50]; float score;} Student;Student s1;s1.id = 1;st..

RTX 3070 GPU 가 있는 데스크탑이 있긴 하지만, 맥이 들고다니기 편해서 맥에 SD webui 설치했습니다. 물론 SD 공식 깃헙 코드를 사용하면 리눅스 서버로 돌릴 수 있지만, 가독성 측면에서 webui 가 훨씬 편한 관계로 SD webui 설치 다만 로컬 환경으로 실행하기 때문에, 속도가 많이 느림 맥 M1 모델에 설치하려고 하는데 생각보다 한글 설명이 많이 없어서 직접 작성함  공식 문서는 다음 링크 참고: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Installation-on-Apple-Silicon Installation on Apple SiliconStable Diffusion web UI. Contribute to AU..

link 의 약자로 리눅스에서 링크 파일을 생성할 때 사용 Symbolic Link 파일이나 디렉토리에 대한 참조 또는 바로가기와 같음 대상 파일이 이동되거나 삭제되면, 심볼릭 링크는 더 이상 유효하지 않음 파일 시스템을 넘나드는 링크를 생성 ln -s [대상 파일 또는 디렉토리] [링크 이름] Hard Link 파일의 실제 데이터에 대한 추가적인 포인터 하드 링크는 원본 파일과 동일한 데이터를 가리키며, 원본 파일이 삭제되어도 링크는 여전히 데이터에 접근 하드 링크는 같은 파일 시스템 내에서만 생성 ln [대상 파일] [링크 이름]

Stable Diffusion (SD) code 를 다른 opensource 와 마찬가지로 공식 github 에서 받아 돌려봤는데, 돌리긴 어렵진 않은데 ChatGPT 에 있는 Dall-E 와 비교했을 때 사용법이 좀 불편하다는 것을 느낌 일단 LDM 공식 github 실험 결과를 보자. Weight 는 Huggingface [2] 에서 SD v1-5 를 사용했고 GPU 는 연구실에서 사용하던 Ubuntu 서버로 따로 학습은 진행하지 않고 Sampling 만 진행 Img2Img 이 실험은 내 증명사진으로 진행을 해봤음 제일 왼쪽 사진이 내 증명사진이고 오른쪽 10장의 이미지는 정확한 prompt 는 기억이 나지 않지만... '얼굴을 좀 더 잘생기게 바꿔줘' 이런 내용이 들어갔던것 같은데.. 성능이 좀 별..