Daddy Makers - mysetting

2:56 5/30

daddynkidsmakers.blogspot.kr

mobile screenshot relative

2:56

daddynkidsmakers.blogspot.kr

mobile screenshot

Daddy Makers
https://daddynkidsmakers.blogspot.kr/

SW, HW, CG, ART, 건설, 건축 메이크 과정을 정리, 공유하는 블로그입니다 - 대디 메이커

저작도구: Blogger

최종 피드 수집: 2024-10-30 19:18

전체 (184)

9d

가성비 있는 웹 서비스 호스팅 Fly.IO 사용하기

이 글은 가성비 있는 웹 서비스 호스팅이 가능한 Fly.IO 사용방법을 정리한다. 이 글은 다음 글의 후속편으로, DNA, 호스팅 등 개념은 이 글을 참고하길 바란다.
간단하게 포트포워드로 외부 접속 가능한 공개 웹서버 인터넷 서

빅데이터

000

10d

AI와 건설 산업의 미래

이 글은 AI와 건설 산업의 미래에 대한 내용을 정리한다.
레퍼런스
AI and the construction industry | BCLP - Bryan Cave Leighton Paisner
RIBA AI Report 2024

000

23d

threejs 이용한 web3d 프로그램 개발하기

이 글은 threejs 이용한 web3d 프로그램 개발하는 방법을 간략히 정리한다.
레퍼런스
How to render outlines in WebGL. How to visualize outlines for a WebGL… | by

가상현실

000

24d

LangGraph 기반 데이터 분석 멀티 에이전트 만들기

이 글은 LangGraph 기반 데이터 분석 멀티 에이전트 만드는 방법을 간략히 설명한다.
레퍼런스
Building a Math Application with LangChain Agents | by Tahreem Rasul | T

000

25d

BIM IFC 파일을 Cesium 플랫폼에 3D tile로 가시화하는 방법

이 글은 BIM IFC 파일을 Cesium 플랫폼에 3D tile로 가시화하는 방법을 간략히 정리한다.
개요
Cesium은 구글 어스와 유사한 지구 스케일의 디지털트윈 플랫폼이다. 이를 이용하면, 도시 차원에서 분석하고, 실내

공간정보

000

25d

무료 CityGML 3D 도시모델 뷰어 FZK Viewer 와 도시 시뮬레이션 SimStadt 소개

공간정보와 관련된 기술 개발을 하다 보면, CityGML 파일을 확인해야 할 때가 발생한다. 이때 CityGML파일 무료 뷰어를 막상 발견하기 어려운 경우가 종종 있다. 이 글은 라이센스 무료인 FZK Viewer 뷰어를 소개하고

공간정보

000

1M

CuPy 사용해 CUDA 프로그래밍하기

이 글은 AI 딥러닝에 핵심적으로 사용되는 CUDA를 손쉽게 사용하기 위해 CuPy 와 사용법을 간략히 알아본다.
설치 방법
pip install cupy-cuda11x
pip install nvcc4jupyter
개발하기
imp

003

1M

WebUI 기반 Ollama 서비스 구동 방법

이 글은 WebUI 기반 Ollama 서비스 구동 방법을 간략히 정리한다.
레퍼런스
A step by step guide for installing and running Ollama and OpenwebUi locally: par

000

1M

로컬 멀티모달 LLM 기반 간단한 RAG Enhanced Visual Question Answering 개발하기

이 글은 로컬 멀티모달 LLM 기반 간단한 RAG Enhanced Visual Question Answering 에이전트 개발 방법을 정리한다.
레퍼런스
A Simple Framework for RAG Enhanced Visua

000

1M

효율적인 딥러닝 모델링을 위한 시계열 데이터 처리

이 글은 효율적인 딥러닝 모델링을 위한 시계열 데이터 처리 방법을 정리한다.
머리말
시계열 해석을 위해 UCM(Unobserved Component Model)과 같은 방법이 개발되었다. 이는 상태공간 모델이라 불리고, 시계열

000

2M

인공지능 딥러닝 모델 성능 지표

이 글은 인공지능 딥러닝 모델 성능 지표를 간략히 정리한 것이다. 개발 목적에 따라 다양한 딥러닝 모델을 사용하고, 그에 따라 적절한 성능 지표를 모니터링해 튜닝 등 품질을 개선하는 것이 좋다. 필요할 때 찾아보기 귀찮으니 정리해

딥러닝

000

2M

AI 과학자 Sakana.AI 사용법

이 글은 AI 과학자 Sakana.AI 사용법을 간략히 소개한다.
이 프로그램은 과학적 논문을 AI가 스스로 작성할 수 있다.
Sakana AI (github.com)
Get started with Cosine - Human R

007

3M

sLLM과 vLLM에 대한 이야기

이 글은 sLLM과 vLLM에 대한 이야기를 간략히 나눔한다.
SmolLM 135M Instruct WebGPU - a Hugging Face Space by HuggingFaceTB
레퍼런스
HuggingFaceTB/SmolLM

001

3M

LLM 기반 센서 데이터 해석 방법

이 글은 LLM 기반 센서 데이터 해석 방법을 정리한 것이다.
사실, 센서 데이터를 다루는 목적은 주로 몇 개로 한정된다.
예측
분류
이상패턴 검출
LLM은 이 과정을 모두 수행할 수 있으나, 사실, 잘 알려진 기존 딥러닝 모델

LLM

003

3M

다양한 생성AI 아키텍처 모델

이 글은 다양한 생성AI 아키텍처 모델을 정리한다.
레퍼런스
Awesome-Multimodal-in-3D: A comprehensive surevy on Multimodal Models in 3D
lidar-camera-fusio

딥러닝

001

3M

pandas AI 이용한 표 형식 데이터 생성AI로 처리해 보기

이 글은 pandas AI 이용한 표 형식 데이터 생성AI로 처리해 보는 방법을 간략히 정리한다.
레퍼런스
pandas-ai: Chat with your database (SQL, CSV, pandas, polars, mongod

딥러닝

000

3M

AutoRAG 활용 LLM RAG 최적화하기

이 글은 AutoRAG를 활용해 LLM RAG를 최적화하는 방법을 보여준다.
레퍼런스
From Search to Synthesis: Enhancing RAG with BM25 and Reciprocal Rank Fusion | b

LLM

001

3M

LLM 학습 데이터 작성 방법

이 글은 LLM 학습 데이터 작성 방법을 간략히 정리한다.
레퍼런스
lamini-ai/docs-to-qa
microsoft/llm-data-creation: Model, Code & Data for the EMNLP'23 pape

LLM

000

3M

Langgraph 기반 다중 LLM 에이전트 개발하기

이 글은 Langgraph를 이용해, 간단히 다중 LLM 에이전트를 개발하는 방법을 정리한 것이다.
Local Agentic RAG with LangGraph and Llama
from dotenv import load_doten

000

4M

ROS2 로봇 패키지 프로그램 개발 방법 정리

이 글은 ROS2 로봇 패키지 프로그램 개발 방법 정리한다.
URDF 모델링
시뮬레이션을 위한 Universal Robot Description Format (URDF) 을 사용해 모델링한다. URDF는 XML포맷으로 로봇을 물리

ROS

000