라빈-카프 알고리즘을 활용한 문자열 검색 및 해싱 개념 라빈-카프(Rabin-Karp) 알고리즘은 문자열 검색 알고리즘 중 하나로, 해싱(Hashing) 기법을 이용하여 주어진 텍스트…
파이썬 heapq 모듈을 이용한 힙 자료구조 활용법 힙(Heap)은 최댓값 혹은 최솟값을 효율적으로 찾기 위한 자료구조로, 완전 이진트리(Complete Binary Tree)를 기반으로…
TensorFlow 커스텀 함수 작성과 함수형 API 활용 사례 TensorFlow는 강력한 내장 함수와 레이어들을 제공하지만, 프로젝트의 특수한 요구사항이나 최적화 목적에 따라…
tf.image.crop_and_resize를 활용한 이미지 자르기 및 변환 딥러닝 기반 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 애플리케이션에서는, 이미지의 특정 영역(Region of Interest, ROI)을…
TensorFlow 모델 추론 최적화 및 배포 전략 딥러닝 모델을 성공적으로 학습시킨 후, 실제 서비스 환경에서 안정적이고 빠른 추론을 제공하는 것은…
tf.debugging을 활용한 코드 디버깅 및 오류 처리 기법 TensorFlow로 딥러닝 모델을 구축하다 보면, 코드 작성 중에 다양한 오류나 예상치 못한…
고급 옵티마이저 비교: Adam, RMSProp, SGD 활용법 딥러닝 모델의 학습 과정에서 옵티마이저는 모델의 파라미터를 업데이트하여 손실 함수를 최소화하는 중요한 역할을…
TensorFlow tf.split과 tf.slice를 활용한 텐서 분할 기법 TensorFlow를 이용하여 딥러닝 모델을 구축하고 데이터를 전처리하는 과정에서는 텐서를 원하는 형태로 분할하거나 특정…
tf.concat과 tf.stack: 텐서 결합 함수의 이해와 활용 TensorFlow를 활용한 딥러닝 모델 개발에서는 데이터를 효율적으로 전처리하고 결합하는 과정이 매우 중요합니다. 특히…
React Router 커스터마이징 및 고급 활용법 React Router는 기본적인 라우팅 기능 외에도, 애플리케이션의 복잡한 요구 사항에 맞춰 유연하게 확장할 수…