(CNN) Pytorch의 Tensor 소개
파이토치 텐서의 개념부터 NumPy와의 차이점까지
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머신러닝과 딥러닝의 차이부터 CNN, RNN까지 한눈에 정리
캐글 계정 생성부터 GPU 사용을 위한 전화번호 인증까지 상세 가이드
DLL이 죽으면 호출한 프로그램도 같이 죽는다. try-catch로 왜 못 막는지, SEH를 쓸 때 걸리는 컴파일 에러, 현장에서 덤프를 받아 원인을 찾는 방법, DLL 경계에서 힙이 갈려 생기는 크래시까지 정리했다.
문법적 차이는 접근 지정자 기본값 둘뿐인데, 실제로 갈리는 건 그 뒤다. 상속 기본값 때문에 생기는 사고, 통신 패킷 구조체에서 정렬과 패딩을 챙겨야 하는 이유까지 정리했다.
상수를 어디에 어떻게 선언할지 정리하면서 알게 된 것들. const의 위치가 바꾸는 의미, constexpr 함수가 런타임에도 불린다는 것, 헤더에 상수를 두면 사본이 여러 개 생긴다는 것.
async/await 패턴과 예외 처리 방법
레이다 수신 신호를 I/Q 두 직교 성분으로 표현하는 이유와 원리를 그림과 함께 정리한다 — 위상 정보, 직교 복조 하드웨어, 도플러 부호 판별, 그리고 CW·FMCW가 그 IQ를 각각 어떻게 쓰는지까지.
레이다 개발에 들어가기 전에 깔려 있어야 하는 것들 — 단위 접두어와 온도 변환, 그리스 문자와 16진수, 파장과 주파수, 전자기 스펙트럼과 주파수 밴드 지정, 데시벨, 듀티 사이클, 그리고 도플러 변이까지.
HLD와 Lazy Segment Tree로 트리 경로 & 서브트리 쿼리 효율적으로 처리하기