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Perfection is achieved, not when there is nothing more to add, but when there is nothing left to take away. - Antoine de Saint-Exupéry

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  • 육아 지식 (from 헤리티지) 캥거루 케어 (for 미숙아?) - 캥거루 처럼 엄마가 품어준다? 인큐베이터 를 대체? 미숙아? - 저녁 때 모자동실을 할 때, 아빠 옷을 벗고, skin-to-skin. 100일까지. - 오전에 엄마, 오후에 아빠 아기 수영 (20분!) - 어른 욕조로 하자. 대신에 목튜브 해도 어른이 항상 지키고 있자. 예방접종 - BCG는 미국에서는 안맞는다? 베이비 마사지 - 신진대사 면역력 향상에 도움이 된다. + 정서적인 효과: 세르토닌, 행복 호르몬, 숙면에 도움 주의점: 아이가 울거나 거부할 때는 중단하다. 아플 때나 예방접종 후에도 피하자. 밥먹고 30분-1시간 후에 실시를 하자. 오일을 꼭 바르고, 손으로 비벼서 따듯하게 사용을 하고, 아이와 눈, 입에 들어가지 않게 주의를 하자. 시간은 3분-5분으로.. 공감수 3 댓글수 0 2021. 7. 8.
  • Gaussian Process를 이용한 mu, dmu, ddmu 구하기 위와 같은걸 할 수 있다. GP의 mean은 kernel에 따라 미분 가능하다. % Reference data f_ref = @(x)( cos(x) ); % reference function t_max = 4*pi; t_ref = linspace(0,t_max,1000)'; x_ref = f_ref(t_ref); % Anchor dataset (training data) n_anchor = 100; t_anchor = linspace(0,t_max,n_anchor)'; noise_var = 1e-2; x_anchor = f_ref(t_anchor) + sqrt(noise_var)*randn(size(t_anchor)); l_anchor = ones(n_anchor,1); % Gaussian random .. 공감수 3 댓글수 0 2021. 2. 1.
  • Backward recursion Tree 구조가 있을 때 각 노드가 자신의 sub-tree 노드들의 정보를 다 취합해서 갖고 있게 하고 싶을 경우가 있다. 각 노드마다 자신의 child 노드의 수가 몇 개인지 원할 때도 있고 (모든 노드가 +1의 값을 갖게 하면), 혹은 inverse dynamices를 풀 때 사용되는 recursive Newton Euler (RNE)의 inward operation을 할 때가 그렇다. % % 1 % /|\ % / | \ % / | \ % 2 3 4 % / \ | % 5 6 7 % / \ % 8 9 % % 1 % / % 2 % / \ % 5 3 % \ \ % 6 4 % / % 7 % / % 8 % \ % 9 % ccc 트리 구조는 위와 같이 multiary tree 구조와 left child righ.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 1. 29.
  • MATLAB add slider and button to figure Adding a slider and a play/pause button to a figure for playback purposes. Main script 더보기 fig = figure(1); set_fig_size(fig,[0.5,0.5,0.25,0.3]); h_title = title('Slider demo','fontsize',20,'fontname','consolas','interpreter','none'); % Add slider to figure slider_max = 100; HZ = 30; sb = add_slider_and_button_to_figure(fig,slider_max,HZ,'y_offset',0.005,'y_height',0.05,... 'sliderstep',1/40,'fo.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 3. 25.
  • TF에서 gradient 정보를 바로 활용하기 만약 TF computational graph에 custom function과 custom gradient를 넣고 싶으면 어떻게 해야할까? 아래 gist에 해당 내용을 정리해보았다. https://gist.github.com/sjchoi86/01d8957cfdeb39d55e7dd42e8836b2ab 결국 TF 문법이 어려웠던 것인데, 기본적인 tf.py_func은 gradient가 None이 되어서, 만약 forward path만 신경을 쓰고 싶을 때 사용하면 편한 것 같아요. 특히나 graph에 있는 tf Tensor를 sess.run 등으로 뺴오지 않아고 py_func으로 처리를 하면 해당 함수 안에서는 ndarray가 되거든요. 만약에 gradient도 custom으로 주고 싶다면 tf.Regist.. 공감수 1 댓글수 0 2020. 3. 21.
  • GIT hard pull git fetch --all git reset --hard origin/master https://stackoverflow.com/questions/1125968/how-do-i-force-git-pull-to-overwrite-local-files 요 위의 두 줄이면 된다. 1. get fetch -all 이건 remote에서 가장 최근의 것을 일단 받기만 한다. merge나 rebase를 안한다고 하니, 어떤 문제를 일으키지도 않는다. 2. git reset --hard origin/master 앞서서 fetch한 버젼 위에 origin/master에 있는 내용으로 reset을 한다. --hard 옵션을 넣었기 때문에 다른 문제가 생길 소지 (locally changed)를 고려하지 않는다. 공감수 1 댓글수 0 2020. 3. 6.
  • Point Process in a Ball Consdier a binomial point process (BPP) where n points are uniformly sampled with a d-dimensional ball of radius R centered at the origin. We want to know about the euclidean distance from the origin to its m-th nearest point. The special case of m=1 will be the shortest distrance from the origin. The distribution of the distance of the m-th nearest point follows a generalized beta distribution:.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 2. 21.
  • Mesh format convert to stl 메쉬의 포맷을 바꾸는 것은 아주 중요하다. 제일 기본이 되는 것은 언제나 stl (stereolithography)이고, 나도 이걸 좋아한다. DAE는 쓸때없는 cover랑 scene이 들어가있어서 parsing이 잘 안된다. OBJ도 마찬가지다. 온라인에는 수많은 컨버터가 있는데 오프라인으로 쓸 수 있는걸 찾다보니까 http://openctm.sourceforge.net/ 요게 나온다. 소스만 있다. 소스를 받는다. OS에 맞는 Makefile.os의 이름을 Makefile로 바꾸고 make를 한다. 그러면 된다. 아주 간단하다. 대신에 이를 위해서 brew를 죄다 다시 컴파일 하느라 엄청난 시간이 걸렸다. 모 원래 그렇단다. 받고 나면 아주 간단하다. ctmconv A.obj A.stl 혹은 ctmc.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 2. 18.
  • Uncertainty-related paper 1. What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?, 2017 : Infer epistemic uncertainty and aleatoric uncertainty using Bayesian neural networks. https://papers.nips.cc/paper/7141-what-uncertainties-do-we-need-in-bayesian-deep-learning-for-computer-vision What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision? What Uncertainties Do We Need in Baye.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 12. 10.
  • Curation of RL papers Few selected papers I've enjoyed reading. More comprehensive list can be found in [https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/keypapers.html]. Model-Free RL 1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning, Mnih et al, 2013. Algorithm: DQN https://arxiv.org/abs/1312.5602 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning We present the first deep learning model to successfully learn control.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 12. 6.
  • Gaussian Mixture Regression 최근에 Learning from demonstration with model-based Gaussian process, CORL, 2019 (Learning from demonstration with model-based Gaussian process) 를 읽다가 GMR에 급 관심이 생겨서 맷랩으로 한번 구현을 해봤다. Input과 output의 joint distribution을 GMM으로 모델링하고, prediction은 conditional Gaussian을 이용해서 하는 재밌는 방법이다. 위의 수식이 GMR의 수식이다. 내가 참고한 논문에서는 $\hat{\Sigma}$를 적을 때, 괄호가 빠져있어서 조금 어려움이 있었는데, 모 논문들이 다 그렇지모. 여튼 위의 수식을 구현해보면 아래의 그림을 얻을.. 공감수 2 댓글수 1 2019. 10. 23.
  • Install PyTorch for LCRnet using KB ...더보기 #!/bin/bash # http_proxy_on # do this first # python setting update apt-get upgrade # apt-get update # somehow timeout happens # python setting update pip install --upgrade pip pip install --upgrade numpy # jupyter notebook setting pip install jupyterthemes pip install --upgrade jupyterthemes jt -t grade3 -fs 95 -altp -tfs 11 -nfs 115 -cellw 88% -T # i like this # opencv install pip insta.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 4. 30.
  • Homogeneous transformation Homogeneous transform (http://web.cs.iastate.edu/~cs577/handouts/homogeneous-transform.pdf) Local transformation: post-multiplication Global transformation: pre-multiplication main%% Linear Algebra things%% 1. Make T from three points 'ps2R'% 2, Local transformation (translation + rotation): post-multiplication%ccc%% 1. Make T from three points 'ps2R'ccc p1 = -1+2*rand(1,3);p2 = -1+2*rand(1,3);p.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 3. 27.
  • Compute the distance from the cube and a point Compute the distance from the point and the cube. Here, we use the method from:https://math.stackexchange.com/questions/2133217/minimal-distance-to-a-cube-in-2d-and-3d-from-a-point-lying-outside Followings are the MATLAB implementation of this method. Results:Codes:mian.m% Initialize the cube informationt = rand(1,3);xyz_min = 1.0+rand(1,3);xyz_len = 1.0+rand(1,3);R = eye(3,3); % Get costsn = 5e.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 12. 29.
  • 오랜만 오랜만의 이런 일기 한 4일 째 새벽 4시가 넘어서 잠에드는 것 같다. 한 달 동안 해야하는 것을 1주일도 안되는 시간에 하려니, 이렇게 된다. 어쩔 수 없지. 다들 각자의 사정이 있는 것이니까. 시간이 지나면 지날 수록 꼰대가 되지 않기 위한 노력을 더 많이 해야함을 느낀다. 점점 말은 줄이고, 욕심도 줄이고, 더 많이 듣고, 더 많이 이해를 하려고 해야한다. 누구나 전성기가 있다. 모가 되었던 자기의 커리어 하이는 있는 것이니까. 여러 의미의 전성기가 있을 것이다. 체력의 전성기, 인맥의 전성기, 재력의 전성기. 모가 되었던, 과거를 돌아보며, 현재를 직시하지 못하면 끝이다. 결국 중요한건, 나 스스로 얼마나 잘 할 수 있느냐이다. 의존과 협업은 언제나 한끝 차이이다. 그리고 그 미묘한 경계선이 욕심.. 공감수 4 댓글수 0 2018. 11. 26.
  • Socket communication between MATLAB and Python MATLAB sideccc%% Socket communication with Python% This is Server-side (so run this first).ccc % Open Socketip = '0.0.0.0';port = 2002;fprintf('Socket openning @%s:%d ... ',ip,port);t = tcpip(ip, port, 'NetworkRole','server');fopen(t);fprintf('Opened.\n');tick = 0; while true % Read from socket (wait here) while t.BytesAvailable == 0, WAIT=true; end data = fread(t, t.BytesAvailable); string = ch.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 9. 7.
  • vs code로 서버 접속하기 나는 vscod 가 좋다. 여러 가지 장점이 있지만, 가장 큰 장점은 공짜라는 점이다. 두 번째 장점은 맥과 리눅스 모두에 별 문제 없이 잘 설치가 된다는 점? 이런 것이 대기업에서 운영하는 프로그램의 장점이라고 볼 수 있을 것이다. 각설하고, 위의 extension를 먼저 설치를 한다. 이것이 해주는 것은 ssh로 들어가서 FileSystemProvider를 제공해준다는 점이다. 그것 외에 큰 장점은 없지만, 일단 코드를 수정은 가능하다. 그리고는 User setting에 들어가서 json을 편집한다. 그리고 나선 오른쪽의 User setting에 다음과 같은 sshfs.config를 추가한다. 저장을 하고 vscode를 종료 후 재 시작을 해야한다. "sshfs.configs": [ { "label".. 공감수 2 댓글수 0 2018. 9. 6.
  • Convert k-ary tree to Left Child Right Sibling (LCRS) Tree Convert an arbitrary k-ary tree to a LCRS tree source: https://en.wikipedia.org/wiki/Left-child_right-sibling_binary_treeLet us see one example. Consider the following multiway tree 1 /|\ / | \ / | \ 2 3 4 / \ | 5 6 7 / \ 8 9 This tree can be represented in first child-next sibling manner as follows 1 / / / 2---3---4 / / 5---6 7 / 8---9 Now, if we look at the first child-next sibling representat.. 공감수 1 댓글수 2 2018. 8. 26.
  • ROS cheat sheet Basic codes source ~/catkin_ws/devel/setup.bash- This will call setup.sh and enables referring existing packages for ROS commands such as roscd. Create ROS package catkin_create_pkg beginner_tutorials std_msgs rospy roscppcatkin_create_pkg beginner_tutorials std_msgs rospy roscpp- beginner_tutorials: package name / std_msgs, rospy,roscpp: package dependencies Move to ROS folder & check dependenc.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 8. 8.
  • ROS tutorial (publisher / subscriber) Writing the Publisher Node in C++ source ~/catkin_ws/devel/setup.bash- To let the OS to know where ROS files are. roscd beginner_tutorials - Make src/talker.cpp#include "ros/ros.h"#include "std_msgs/String.h" #include /** * This tutorial demonstrates simple sending of messages over the ROS system. */int main(int argc, char **argv){ /** * The ros::init() function needs to see argc and argv so tha.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 8. 8.
  • ROS tutorial (ROS package / node / topic / message / service / parameter/ launch) http://wiki.ros.org/catkin/Tutorials Creating a workspace for catkin source /opt/ros/kinetic/setup.bash- I have to run this every time since I have two workspaces, one with catkin_ws and the other with ws_baxter running with Baxter. cd ~/catkin_ws- Move into the folder. All packages are in src subfolder. catkin_make- Compile source ~/catkin_ws/devel/setup.bash- This, I also have to run every tim.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 8. 8.
  • VAE에 대한 잡설 정리 차원에서 남겨보는 VAEhttps://hsaghir.github.io/data_science/denoising-vs-variational-autoencoder/결론부터 말하자면 VAE는 모드 콜랩싱에 취약하다. ELBO의 1) Likelihood term은 보통 reconstruction loss가 된다. CE를 쓰던 p-norm을 쓰던 그냥 오토인코더가 된다. 오토 인코더 학습만 해도 만만하지 않은데, 문제는 encoded z를 직접 쓰는게 아니라 여기에 z+std*e 를 이용해서 reconstruction을 한다는 것이다. 이게 일종에 데이터가 살고 있는 low-dimensional manifold로 보내주는 효과가 있긴 한데, reconstruction만 놓고 보면 쉽지가 않게 된다. 주어진 .. 공감수 10 댓글수 2 2018. 8. 3.
  • MuJoCo Walker2d Let's find out what Walker2d is. State (17dim) def _get_obs(self):qpos = self.sim.data.qposqvel = self.sim.data.qvel return np.concatenate([qpos[1:], np.clip(qvel, -10, 10)]).ravel() qpos: [x, y, angle, ?, ?, ?, ?, ?, ?]qvel: velocity of [x, y, angle, ?, ?, ?, ?, ?, ?]observation: [y, angle, ?, ?, ?, ?, ?, ?, xvel, yvel, angleVel, ?, ?, ?, ?, ?, ?] Action (6dim) 공감수 0 댓글수 0 2018. 7. 27.
  • Baxter in Gazebo Install Gazebo Simulator with Baxter: sudo apt-get -y install python-rosdep python-catkin-tools python-wstool- Install python related stuffs mkdir -p ~/ws_baxter/src- Make new folder dedicated for baxter cd ws_baxter/src wstool init .- We will use wstool wstool merge https://raw.githubusercontent.com/vicariousinc/baxter_simulator/kinetic-gazebo7/baxter_simulator.rosinstall- Download files wstool.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 7. 27.
  • OpenManipulator http://emanual.robotis.com/docs/en/platform/openmanipulator/ 1. Install ROS and Gazebosudo apt-get update sudo apt-get install ros-kinetic-ros-controllers ros-kinetic-gazebo* ros-kinetic-moveit* ros-kinetic-dynamixel-sdk ros-kinetic-dynamixel-workbench-toolbox ros-kinetic-industrial-core Install dependent packages from ROBOTIS-GITcd ~/catkin_ws/src/ git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/open_.. 공감수 0 댓글수 1 2018. 7. 27.
  • 개소리 유명해지고 싶은 욕망을 억누르는게 답은 아니다. 진짜 중요한게 몬지 집중. 공감수 0 댓글수 0 2018. 7. 19.
  • PythonRobotics https://atsushisakai.github.io/PythonRobotics/ 이거 그냥 쩐다. 이걸로 한학기 수업하면 딱일 것 같다. Table of ContentsWhat is this?RequirementsHow to useLocalizationExtended Kalman Filter localizationUnscented Kalman Filter localizationParticle filter localizationHistogram filter localizationMappingGaussian grid mapRay casting grid mapk-means object clusteringObject shape recognition using circle fittingSLAMIterative.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 7. 9.
  • MuJoCo Ant-V2 + PPO implementation Some descriptions of Ant-V2 in MuJoCo(Excellent PPO implementation https://github.com/pat-coady/trpo) Code snippet for random movements of the Ant. import gymimport numpy as npimport tensorflow as tf sess = tf.Session() env = gym.make('Ant-v2')obs = env.reset()obs_dim = env.observation_space.shape[0]act_dim = env.action_space.shape[0] print (obs_dim,act_dim) for i in range(1000):env.render()acti.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 7. 3.
  • Install Ubuntu (+apps) on MSI laptop MSI GT75 Titan 8RG Intel CORE i9 8th Gen + GTX 1080 인데, 설치가 쉽게 되려나 모르겠다. 일단은, https://medium.com/@gentra/how-to-install-ubuntu-16-04-on-msi-ge62-6qc-ae4f30f50465를 따라해보자. Ubuntu 16.04 USB는 만들었다. Boot에서 secure boot는 꺼야 한다. 현재는 secure boot support를 disabled로 했다. 이게 맞는지는 모르겠다. Boot mode는 UEFI로 하였다. 윈도우는 그냥 밀어버리자! Install Ubuntu alongside Windows Boot Manager를 선택했다. 잘하는 걸까?이게 한번에 되면 그냥 대박이다. 좋은 세상이 드.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 7. 3.
  • Install bullet3 and MuJoCo in Macbook Installation https://github.com/bulletphysics/bullet3Follow the guide from the page above. screen -S jupytersource activate tensorflowjupyter notebook Install MuJoCo # create conda env with python v3.5.2 # https://github.com/openai/mujoco-py/issues/47#issuecomment-312551946 conda create --name gym python=3.5.2 source activate gym mkdir -p ~/openai && cd ~/openai # install gym # https://github.co.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 7. 1.
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