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2018/113

Matplotlib 사용 팁 Jupyter에서 Matplotlib를 이용한 Dynamic plotting거의 몇시간의 검색 끝에 working하는 예제를 찾을 수 있었다.핵심은 %matplotlib notebook 을 쓴다는 것과, fig1.canvas.draw()를 호출해주는 것이었다.그러나 이 방법의 한계는 매번 새로 drawing을 해서 속도가 느리다는 것이다.https://stackoverflow.com/a/55771526/7573626 그래서 아래의 방법으로 set_xdata를 사용하도록 수정해보았다. %matplotlib notebook import matplotlib.pyplot as plt fig1 = plt.figure(figsize=(15,5)) ax1 = fig1.add_subplot(111) ax1.set_xl.. 2018. 11. 27.
PID 제어 # PID Controller: 산업적으로 매우 넓게 사용되는 제어 시스템으로, 수학이나 물리학적으로 유래된 모델이기 보단, 순수히 실용적인 목적으로 만들어져서 널리 사용되고 있는 공학적인 모델이다.https://en.wikipedia.org/wiki/PID_controller#Proportional_term P, I, D 세가지 요소로 우리가 원하는 target value를 만들어내기 위해 최적의 제어 routine을 만들어낸다.예를 들어 에어컨을 틀어서 실내온도를 30도에서 20도로 만들려면 어떻게 해야할까? 너무 과하게 가동하면 자칫 온도가 18도까지 내려갈수도 있고, 너무 살살틀면 20도까지 가려면 한도끝도 없이 기다려야할 것이다.그래서 매우 빠르고 정확하게 20도를 만들어내기 위한 제어가 필요한.. 2018. 11. 13.
딥러닝에서 쓸만한 다양한 Ensemble Method # 앙상블- Soft voting: 각 Softmax확률의 평균을 낸다음 argmax- Hard voting: 각 softmax에서 argmax한 다음 아래와 같은 방법으로 voting* Unanimous voting: 만장일치일 때만 decision함* Majority voting: 다수결로 선택된 decision이 전체의 50%를 넘어야됨.* Plurality voting: 각각의 softmax에대해 argmax한다음 가장 다수의 의견을 따름.(50%를 넘지 않아도 됨)- Weighted voting: Soft 혹은 Hard voting에서 각 softmax에 임의의 weight를 주어서 사용.(확률에 대해선 weighted sum, Hard에 대해서는 2표를 행사할 수 있음)- Staking: 각각.. 2018. 11. 1.