프로그램을 빠르게 실행시키고자 하는 욕망은 컴퓨터를 사용하는 사람이라면 누구나 가지고 있다. 물론 하드웨어 적으로 성능을 극대화시켜서 빠르게 처리할 수도 있겠지만 가장 이상적인 방법은 돈안들이고 처리 속도를 높이는 것이다. 당연히 이렇게 하려면 뭔가 소프트웨어적으로 최적화해줘야 할 것이다. 이때 컴파일러의 역할이 중요하게 작용한다. 물론 요새는 컴파일러 공부하는 사람들도 별로 없겠지만... 보통 속도를 높여야 할 작업은 사람이 느끼기엔 다르겠지만 보통은 데이터 연산을 처리하는데 필요할 것이고, 그런 데이터는 일반적으로 배열로 들어있다. 그래서 사람들이 생각하기엔 배열에 들어있으니까 한번의 사이클마다 배열의 열 또는 행에 있는 데이터를 한번에 처리하면 어떨까 싶어서 만든 개념이 Parallelization..
사실 내가 Python을 처음 접한건 지난 7월이었다. 그때 내가 들은 수업중에 Coding the matrix란 수업이 있었는데 이 수업의 과제가 보통 Python을 활용한 과제들이 나와서 그때 열심히 공부했던 적이 있다. 그때 써보면서 느낀거지만 Python은 정말 사람이 생각하는대로 구현하기 쉬운 언어라고 생각한다. 어떤 알고리즘도 그냥 Pseudo code로 정의되어 있는 그대로 옮겨 적으면 실행된다. 그걸 일부러 C로 옮기면 갖가지 라이브러리를 불러내고 메모리 접근 관계도 계산해야 되고, 참 복잡해진다. 학교에 있는 어떤 사람은 Python으로 컴파일러도 만들었다고 하니 참.. 신기할 따름이다. 그런데 그 수업 과제중 하나가 Machine Learning과 관련된 과제였는데 주제가 흥미로웠다. ..
오늘 학교에 정장입은 사람들이 많이 돌아다니길래 무슨 일인가 싶었다. 물어보니 대학원 면접날이었다.문득 1년전이 떠오른다. 1년전에는 나도 저렇게 정장을 입고 뭔가를 기대하고 왔었는데.. 1년이 지난 지금은 그냥 연구실에 있다. 남들이 보면 열심히 해서 갔다고 생각하겠지만 지금 돌이켜보건데 군대 전역하고 3년동안은 운이 너무 많이 따라줬던거 같다. 그냥 잠깐 내 이야기 좀 해보고자 한다. 재미로 잠깐 봐줬으면 좋겠다. 나는 남들보다 군대를 늦게 간 편이었다. 갔다오니까 3학년 2학기로 복학을 해야 했다. 남들은 한학기 휴학도 하고 여러가지 자유시간도 보내면서 알차게 보냈던거 같은데 나는 막상 고학년이 되니까 그냥 마음이 급해져서 쉴 수가 없었다. 그래서 그렇게 한학기 열심히 학교 다니다가 이맘때쯤 방학때..
다시 컴퓨터구조 책을 펼치고 공부하고 있다. 그런데 공부하면 배우는 내용이 꼭 컴퓨터 구조에 국한된 내용이 아니라는 것을 깨닫곤 한다. 예를 들어 이전 포스트에서 주구장창 다뤘던 hazard문제도 Architecture 관점에서 고려해야 되는 측면도 있으며, 한편으로는 컴파일러 관점에서 고려해줘야 할 점도 있다. 이런저런 생각을 하다가 혼자서 공부해본 내용을 조금 요약해보고자 한다. 컴퓨터내에서 instruction은 단순히 명령어만을 지칭하는 것이 아니라, 컴퓨터의 성능을 판단하는 지표로 사용된다. 쉽게 말해서 컴퓨터가 정해진 시간에 얼마나 instruction을 처리하냐를 생각하면 좋을 거 같다. 당연히 성능이 좋은 컴퓨터는 단시간에 많은 instruction을 처리할 수 있을 것이다. 이런 개념을 ..
미국에서는 Massive Open Online Course 교육이 많이 진행되고 있다. 흔히들 알고 있는 Coursera라던가 edX에선 학교와 협연해서 인증서도 발급해주는 서비스를 제공하는 등 점점 차별화된 교육을 주고 있다. 우리나라에서도 이런것과 비슷한 활동들이 요즘들어 생기고 있다. 서울대에서도 "열린 강의" 라는 이름으로 Open Course를 운영하고 있고, 다양한 토픽들을 제공하고 있어서 혜택을 많이 받고 있다. 왠지 이런 서비스가 나 학부에 있을 때 있었으면 얼마나 좋았을까 하는 아쉬움이 살짝 들기도 한다. 이번 포스트에서 소개할 강의는 UC Berkeley에서 edX를 통해서 제공하는 Computer Graphics 강좌다. 정확한 강좌 이름은 Foundations of Computer ..
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