No regret Just Lesson

에러 librosa를 import할 때 에러가 발생합니다. error code : ModuleNotFoundError: No module named 'numba.decorators' 해결 방법 pip install numba==0.48 참고 - https://github.com/librosa/librosa/issues/1160

에러 keras에서 저장된 weight 파일을 load할 때 에러가 발생했다. error code : Unknown initializer: GlorotUniform 해결 방법 # Origin Code from keras.models import load_model model = load_model(weight_file) # Solution Code model = tf.keras.models.load_model(weight_file)

에러 모델을 학습시킬때 callbacks 함수를 정의하는 부분에서 오류가 발생했다. error code : 'ModelCheckpoint' object has no attribute '_implements_train_batch_hooks' 해결 방법 아래와 같이 ModelCheckpoint를 import하니 해결되었다. from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint

Developer Roadmaps Frontend 번역 : devJang, Github Backend 번역 : devJang, Github DevOps 번역 : devJang, Github Android

목차 핵심어 검출 (KWS, Keyword Spotting) 개요 발화자의 음성에서 핵심어를 검출하는 방법 발화자의 음성에서 특징 추출 음향 모델을 활용한 키워드 판별 카카오 미니의 핵심어 검출 엔진 1. 핵심어 검출 (KWS, Keyword Spotting) 개요 핵심어 검출(Keyword spotting)은 연속적으로 입력되는 음성신호로부터 미리 정해진 핵심어(중심어, keyword)만을 찾아내는 것이다 예를 들어 인공지능 스피커인 카카오 미니는 호출 명령어를 알아듣기 위해 핵심어 검출(keyword spotting) 기반의 음성 인식 기술을 사용한다. 사람의 음성을 계속 듣고 있다가 특정 키워드가 발성되었는지를 검출하는 방법이다. "헤이, 카카오!, 신나는 노래 틀어"라고 말하면 [그림 1]과 같이..

1. 무한의 휴지통 In Google drive 10만 개의 데이터 파일을 google drive에서 삭제했다. 파일을 삭제하면 휴지통으로 이동되는데 휴지통 비우기를 해야 드라이브의 용량이 해제된다. 하지만 휴지통에 파일이 100개씩만 나타나서 휴지통을 비우고 페이지를 새로고침 할 때마다 휴지통에서 100개의 파일이 다시 나타난다. 문의를 넣어야겠다.. -> 문의를 넣고 하루 정도가 지나고 보니 휴지통이 비워져 있다. 2. Input/output error in Colab colab에서 10만 개의 파일이 있는 폴더를 마운트 해서 읽으려고 한다. 해당 폴더를 대상으로 ls 명령어만 수행해도 시간 초과가 난다. glob으로 파일 목록을 불러오려 해도 시간 초과가 뜬다. 커뮤니티에 물어도 보고 검색도 해봤지..

목차 가상환경 목록 가상환경 생성 가상환경 삭제 가상환경 활성화 가상환경 비활성화 패키지 설치 설치된 패키지 목록 1. 가상환경 목록 conda env list 2. 가상환경 생성 conda create -n test python=3.8 -n : 환경 이름을 설정할 수 있다. python=3.8과 같이 설치할 패키지의 버전 설정이 가능하다, 3. 가상환경 삭제 conda env remove -n test conda env remove -n [삭제 환경 이름] 4. 가상환경 활성화 conda activate test conda activate [환경이름] 5. 가상환경 비활성화 conda deactivate 6. 패키지 설치 conda install jupyter notebook conda install ..

풀이 data 10 20 10 30 20 50 dp 1 2 1 3 2 4 dp 문제입니다. data 변수에는 입력값을, dp 변수에는 현재 위치에서 최대 길이를 저장합니다. dp변수는 기본적으로 자신의 길이 1을 가지므로 1로 초기화 해줍니다. dp 변수에는 현재 데이터보다 값이 작은 이전 데이터들 중에서 최대 dp값에 1을 더하여 저장합니다. 출력 시에는 dp의 마지막 원소가 최댓값이라는 보장이 없기 때문에 dp에서 최댓값을 뽑아 출력합니다. Python3 Code import sys n = int(input()) data = list(map(int, input().split())) dp = [1] * n for i in range(1, n): max_dp = 0 for j in range(0, i):..