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비교

딥러닝에서 CPU와 GPU 성능 비교; 2. CNN (Conv2D) 모델 학습 측정 딥러닝에서 CPU와 GPU 성능 비교1. DNN (Dense) 모델 학습 측정2. CNN (Conv2d) 모델 학습 측정 3. CIFA-100 + CNN 모델에서 CPU와 GPU학습 비교이번에는 CIFA-100을 CNN으로 분류하는 모델을 간단하게 만들어서 학습하면서 CPU와 GPU의 학습 속도를 비교해 보기로 했다. 아래와 같이 Conv2D와 Pooling을 겹쳐서 쌓아 특성값을 추출하고 Dense로 분류하는 간단한 모델이다. 그래도 50 Epoch정도의 학습으로도 82% 정도의 정확도를 가질 수 있다. 물론 Conv2D와 Polling을 한 번 더 반복하면 90%의 정확도까지 올릴 수 있지만 속도 비교의 목적으로는 이 정도 모델로도 충분히 비교를 할 수 있을 것이라 생각된다. 이 모델은 975,692.. 더보기
딥러닝에서 CPU와 GPU 성능 비교; 1. DNN (Dense) 모델 학습 측정 딥러닝에서 CPU와 GPU 성능 비교1. DNN (Dense) 모델 학습측정2. CNN (Conv2D) 모델 학습 측정 딥러닝 모델을 만들 때 꼭 GPU가 필요할까?라는 의문을 가진 적이 있을 것이다. LLM이나 해상도 높은 동영상에서 정밀하게 측정할 부분이 있다면 당연히 필요하겠지만, 101 과정에서 연습을 한다면 GPU가 꼭 필요할까? 어느 정도 특성을 가진 데이터를, 어느 정도의 정확도를 가지도록 만드는데 어느 정도의 성능이 필요할까? 어떤 모델에는 꼭 필요하고 어떤 모델에는 CPU도 가능할까? 에 대한 의문을 테스트하기 위해 내가 가지고 있는 노트북을 기준으로 한번 실험해 보았다.1. MNIST + Dense Sequential 모델에서 CPU와 GPU학습 비교첫 번째 테스트할 데이터는 MNIST.. 더보기
NestJS 개발 시작하기(로그인 인증 개발); 5. Session, JWT, OAuth 차이 NestJS 개발 시작하기(로그인 인증 개발)1. NestJS와 Spring의 비교2. NestJS CLI로 개발시작3. API개발과 Swagger4. TypeORM으로 DB연결5. Session, JWT, OAuth 차이6. jwt 인증 (1)7. 암호화와 해쉬 함수 6. Session, JWT (JSON Web Token), OAutha. Session앞에서는 사용자가 email과 password를 사용해서 로그인을 하면 서비스의 isLogedin에 정보를 저장했다. account.service.ts의 마지막에 아래와 같이 로그인 상태를 확인하는 함수를 추가하고 ... async isLogedIn(email: string): Promise { return this.isLogedin[.. 더보기
NestJS 개발 시작하기(로그인 인증 개발); 1. NestJS와 Spring의 비교 NestJS 개발 시작하기(로그인 인증 개발)1. NestJS와 Spring의 비교2. NestJS CLI로 개발시작3. API개발과 Swagger4. TypeORM으로 DB연결5. Session, JWT, OAuth 차이6. jwt 인증 (1)7. 암호화와 해쉬 함수  프로그램 개발은 고객의 요구사항, 시장의 요구사항, 심지어는 유행에 따라 사용하는 소프트웨어, 인프라뿐만 아니라, 프로그래밍 언어도 바뀌는 추세이다. 그래서 필요할 때 꺼내 쓸 수 있도록 프로그래밍 언어에 대한 기억도 기록해 보려고 한다.0. 개인 경험에 비춘 프로그래밍 언어의 짧은 역사내 기억으로,   C/C++로 개발할 때는 특정 서버(대표적으로 IBM, HP, Sun 서버 등)에 맞는 바이너리로 컴파일해야 하기 때문에, 컴파일하기 .. 더보기
아두이노로 만드는 수경재배 장치; 8. 와이파이 연결 (ESP 01) - 1 아두이노로 만드는 수경재배 장치 목차1. 아두이노 시작하기2. 아두이노 IDE3. 첫 번째 아두이노 개발4. 온도, 습도계 v 1.05. 온도, 습도계 v 2.06. 조도계 (광센서)7. 시간 지연 릴레이 (자동 스위치)8. 와이파이 연결 (ESP 01) - 19. 와이파이 연결 (ESP 01) - 2 이제 온도, 습도, 빛을 측정할 수 있고 스위치를 끄고 켜는 기능을 아두이노에 연결했으니 와이파이 인터넷에 연결해서 식물이 있는 곳으로 가지 않아도 내 컴퓨터에서 조회할 수 있도록 해 볼 예정이다.1. 와이파이 (wifi) 모듈아두이노에 연결할 수 있는 와이파이 모듈은 다양하다. 가장 오래되었지만 아직도 많이 사용하고 있는 ESP 01에서 강력한 ESP 32까지 있고,아두이노 보드 위에 올려서 사용할 수 .. 더보기
아두이노로 만드는 수경재배 장치; 7. 시간 지연 릴레이 (자동 스위치) 아두이노로 만드는 수경재배 장치 목차1. 아두이노 시작하기2. 아두이노 IDE3. 첫 번째 아두이노 개발4. 온도, 습도계 v 1.05. 온도, 습도계 v 2.06. 조도계 (광센서)7. 시간 지연 릴레이 (자동 스위치)8. 와이파이 연결 (ESP 01) - 19. 와이파이 연결 (ESP 01) - 2 이제 기본적인 센서가 만들어 졌으니, 물을 공급하고 물의 높이를 조절할 수 있도록 밸브를 열고 닫을 수 있는 스위치를 아두이노를 사용해서 만들어 보려고 한다. 담수, 박막, 밀물썰물, 분무 등 어떤 방식의 수경 재배를 하더라도 펌프를 동작시키고 물의 흐름을 제어하기 위해 밸브를 열고 닫는 스위치가 필요하다. 시설 농가에서는 일반적으로 시간 지연 릴레이 (Time Delay Relay)를 많이 사용하고 있는.. 더보기
아두이노로 만드는 수경재배 장치; 1. 아두이노 시작하기 아두이노로 만드는 수경재배 장치 목차1. 아두이노 시작하기2. 아두이노 IDE3. 첫 번째 아두이노 개발4. 온도, 습도계 v 1.05. 온도, 습도계 v 2.06. 조도계 (광센서)7. 시간 지연 릴레이 (자동 스위치)8. 와이파이 연결 (ESP 01) - 19. 와이파이 연결 (ESP 01) - 2최근에 물가가 많이 올랐다. 건강 때문에 꼭 챙겨 먹는 야채와 과일 가격이 동시에 많이 올랐다. 그래서 이번에는 수경재배장치를 만들어 보기로 했다. 갑자기 개발자가 장치라니... 그래도 기왕이면 작업하는 내용을 기록하고 공유해 보기로 했다. 0. 아두이노 vs 라즈베리파이몇 년 전에 아이가 다니는 컴퓨터 학원에서 아두이노를 사용하는 것을 본 적이 있어서 내가 동영상 재생이나 미니 서버로 많이 사용하고 있는 .. 더보기

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