extern (고급)Static 변수와 Extern 변수는 C언어에서 변수의 스코프(visibility)와 생명 주기(lifetime)를 관리하는 데 사용되는 키워드이다. 이 둘의 주요 차이점은 다음과 같다:Static 변수:스코프: Static 변수는 선언된 범위(함수 내부 또는 파일 내부)에 제한된다.생명 주기: 프로그램 실행 시작 시 할당되고 프로그램 종료 시 해제된다.목적: 같은 파일 내에서만 접근 가능한 변수를 만들거나, 함수 호출 간 상태를 유지할 수 있는 지역 변수를 선언하는 데 사용된다.Extern 변수:스코프: Extern 키워드는 다른 파일에 정의된 전역 변수나 함수를 참조하는 데 사용된다.생명 주기: 해당 변수가 정의된 파일 내에서 프로그램 실행 시작 시 할당되고 프로그램 종료 시 해..

Build의 순서는 아래와 같다. 소스코드 -> 전처리 -> 컴파일 -> 링크 -> 실행 C언어를 처음 공부할 때, #define을 사용하지 않으면 전처리 과정을 거치지 않는다고 생각한 적이 있다. #으로 시작하는 문장은 전부 전처리기 지시자임에도 #include는 전처리기라고 생각하지 않았다. 항상 C언어를 실습할 때, 의무적으로 #inlcude 를 작성한 폐해이다. 전처리란 무엇인가? 컴파일 전에 처리해야 하는 일이고 전처리를 수행하는 장치를 전처리기라고 한다. 전처리기는 헤더 파일을 불러오거나, 소스 파일 내부의 특정 문자열을 상수 또는 문자로 치환하거나, 조건에 따라서 코드의 일부를 컴파일하거나 컴파일하지 못하게 하는 선택 기능을 제공한다. 궁금증이 하나 발생한다. #define은 왜 사용하는가?..

참고 LoRa Alliance Link Layer Specification v1.0.2 Confirmed mode : Confirmed mode에서 모든 Uplink(End Device(ED)에서 Network Server(NS)로 전송된 패킷) 후에 Class A ED는 두 개의 수신 창(RX)을 사용하여 확인 알림으로 NS의 ACK를 요구합니다. Unconfirmed mode : Unconfirmed mode에서는 NS에서 ED로의 Downlink(DL) ACK가 필요하지 않습니다. ( GW : Gateway ) 각 ED에는 전송된 데이터 Frame 수를 추적하기 위한 두 개의 Frame Counter(FCnt)가 있다. ex) FCnt Uplink(FCntUp)와 FCnt Downlink(FCntD..

https://www.thethingsnetwork.org/docs/lorawan/end-device-activation/ End Device Activation Every end device must be registered with a network before sending and receiving messages. This procedure is known as activation. There are two activation methods available: Over-The-Air-Activation (OTAA) - the most secure activation method for end devices. www.thethingsnetwork.org Over-The-Air-Activation (..

안녕하세요. 오늘은 딥러닝에서 가장 많이 사용되는 ReLU를 통해 비선형함수와 선형함수의 차이점을 알아보겠습니다. 머신러닝에서 선형함수를 통해 회귀문제를 해결할 수 있게 되었고, 더 복잡한 문제를 풀기 위해 비선형 함수 Sigmoid, Tanh, ReLU를 나오기 시작합니다. 현재까지 복잡한 문제를 딥러닝 분야에서 ReLU를 사용하는 것은 당연시 되고 있습니다. 바로, 본론으로 들어가겠습니다. TesorFlow, Keras, Pytorch를 통해 ReLU를 사용하는 것은 굉장히 간단합니다. 신호 및 시스템의 개념적 이야기로 가보겠습니다. ReLU는 왜 비선형 함수일까요? 선형 시스템과 비선형 시스템의 차이 선형성을 가지고 있으면 선형 시스템이고, 그 외는 비선형 시스템입니다. 선형성을 가지는 조건은 무엇..

https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Chollet_Xception_Deep_Learning_CVPR_2017_paper.pdf 안녕하세요. Xception 논문 리뷰 2회차입니다. 1회차 논문리뷰로 An Extreme version of Inception module이 Depthwise Separable Convolution까지 소개했습니다. 아래 전 편의 글을 읽는 것을 추천드립니다. https://coding-yoon.tistory.com/78?category=825914 [딥러닝 논문 리뷰] Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions (feat.Pytorch)(1) 안녕..

안녕하세요. 저번 Depthwise Separable Convolution 기법에 대해 글을 올렸습니다. 오늘은 이 기법을 사용한 Xception 논문에 대해 리뷰하도록 하겠습니다. https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/html/Chollet_Xception_Deep_Learning_CVPR_2017_paper.html CVPR 2017 Open Access Repository Francois Chollet; Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, pp. 1251-1258 We present an interpretation of In..

안녕하세요. 오늘은 Python에 내장되어 있는 threading과 PyQt5dml QThread의 차이점에 대해 이야기하겠습니다. threading 쓰레드 역할을하고, QThread도 쓰레드 역할을 합니다. 하지만 분명히 둘의 차이가 있습니다. 우선, 쓰레드에 대해 애매하시다면 아래 글을 보시면 됩니다. https://coding-yoon.tistory.com/45 [파이썬 실습] PyQt5 : QThread를 사용해 응답 없음 방지 & 여러 동작하기 안녕하세요. 프로그래밍을 하면서 여러 동작을 하기 위해서는 쓰레드란 개념을 알아야 합니다. 우선, 작업관리자를 한 번 보겠습니다. CPU는 한 번에 한 가지의 동작밖에 하지 못합니다. 하지만 G(10의 9제곱)단.. coding-yoon.tistory.c..