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인공지능

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1. 랭체인 LangChain LangChain(랭체인)은 LLM(Language Model) 기반 애플리케이션을 더 쉽게, 더 유연하게 개발할 수 있도록 돕는 파이썬 프레임워크입니다 In [ ]: In [1]:from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive')Mounted at /content/driveIn [ ]:!jupyter nbconvert --to html "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/TEST/notebook_test.ipynb"In [ ]:!pip install groq!pip install langchain-groq랭체인(LangChain): 대규모 언어 모델을 활용한 혁신적인 프레임워크¶groq api quickstar..
2. RAG(Retrieval-Augmented Generation) RAG란?RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법은 기존의 대규모 언어 모델(LLM)을 확장하여, 주어진 컨텍스트나 질문에 대해 더욱 정확하고 풍부한 정보를 제공하는 방법입니다. 모델이 학습 데이터에 포함되지 않은 외부 데이터를 실시간으로 검색(retrieval)하고, 이를 바탕으로 답변을 생성(generation)하는 과정을 포함합니다. 특히 환각(생성된 내용이 사실이 아닌 것으로 오인되는 현상)을 방지하고, 모델이 최신 정보를 반영하거나 더 넓은 지식을 활용할 수 있게 합니다.검색 단계 - 외부 데이터를 검색하는 단계 = RAG생성 단계 - 검색한 데이터를 바탕으로 질문을 생성 = Langchain RAG 검색증강¶In [ ]:from google.colab import..
webcam tcp multithreading transfer 캡스톤 디자인에서 사용할 웹캠 프레임 전송다수의 카메라에서 서버로 이미지와 좌표를 전송할 것. server.pyimport socketimport cv2import numpy as npimport threadingdef recvall(sock, count): buf = b'' while count: newbuf = sock.recv(count) if not newbuf: return None buf += newbuf count -= len(newbuf) return bufdef handle_client(port): HOST = '' s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.S..
Rethinking pose estimation in crowds: overcoming the detection information bottleneck and ambiguity https://arxiv.org/abs/2306.07879 Rethinking pose estimation in crowds: overcoming the detection information-bottleneck and ambiguity Frequent interactions between individuals are a fundamental challenge for pose estimation algorithms. Current pipelines either use an object detector together with a pose estimator (top-down approach), or localize all body parts first and then link them to arxiv.or..
Dataset별 bounding box Format(coco, yolo) Object detection에 활용되는 데이터셋은 정말 다양하다. 사용하는 환경, 출처, 용도에 따라 다양한 영상을 담은 데이터셋이 존재한다. 논문과 함께 github이 함께 올라와 있는 paper with code는 새로운 논문에 대한 새로운 인사이트를 코드와 함께 제공한다. https://paperswithcode.com/datasets Papers with Code - Machine Learning Datasets 8760 datasets • 110799 papers with code. paperswithcode.com 이 곳에서 집계된 데이터 셋만 작성일 기준 8760여 개이다. 그렇다면 이 데이터셋의 형식도 모두 다를까? 다행히도 그건 아니다. 대표적인 데이터셋의 Format이 존재한다. 하지..