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목차머신러닝 알고리즘 개요회귀 알고리즘회귀 분석의 개념선형 회귀(Linear Regression)다중 회귀(Multiple Regression)로지스틱 회귀(Logistic Regression)회귀 알고리즘의 응용 사례분류 알고리즘분류 분석의 개념결정 트리(Decision Tree)서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN)분류 알고리즘의 응용 사례클러스터링 알고리즘클러스터링의 개념K-평균(K-Means)계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering)DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)클러스터링 알고리즘의 응용 사례주요 머..

목차 1. 자바 17의 개요 2. 새로운 기능과 개선 사항 요약 3. Pattern Matching for switch (미리보기 기능)    - Pattern Matching for switch의 개념과 사용 방법    - 코드 예제 4. Sealed Classes의 정식 도입    - Sealed Classes의 개념과 사용 방법    - 코드 예제 5. Enhanced Pseudo-Random Number Generators (PRNGs)    - 향상된 난수 생성기의 개념과 사용 방법    - 코드 예제 6. Foreign Function & Memory API (Incubator)    - FFM API의 개선 사항과 사용 방법    - 코드 예제 7. Deprecation of the Appl..

"Generative Inbetweening: Keyframe Interpolation을 위한 이미지-비디오 모델의 적응"이라는 논문은 두 개의 키프레임 사이의 일관된 움직임을 생성하여 비디오 시퀀스를 생성하는 방법을 제안하고 있습니다.1. 연구 배경Keyframe interpolation은 비디오 생성에서 중요한 작업으로, 두 개의 키프레임 사이에서 중간 프레임을 합성하여 일관된 움직임을 시뮬레이션하는 것을 목표로 합니다. 기존의 optical flow 추정에 기반한 전통적인 방법은 프레임 간 간격이 크거나 큰 움직임이 있을 때 실패하는 경우가 많습니다. 최근 확산 모델(diffusion models)이 고품질 비디오 생성에 두각을 나타내고 있지만, 기존 모델은 키프레임 보간 작업을 효율적으로 처리하지..

목차 1. 데이터 직렬화란 무엇인가?    - 직렬화의 개념    - 직렬화의 활용 사례 2. PHP에서 'serialize'와 'unserialize' 사용하기    - serialize 사용법    - unserialize 사용법 3. JSON과의 비교    - JSON의 장단점    - serialize와 JSON의 차이점 4. 코드 예제 5. 결론 및 추가 학습 자료1. 데이터 직렬화란 무엇인가? 직렬화의 개념 직렬화(Serialization)는 데이터 구조나 객체 상태를 연속적인 바이트 스트림으로 변환하는 과정입니다. 이렇게 변환된 데이터를 파일, 데이터베이스, 또는 네트워크를 통해 저장하거나 전송할 수 있으며, 나중에 이 데이터를 역직렬화(Deserialization)하여 원래의 데이터 구조나..