반응형 코딩취미119 초보자를 위한 exit(), break, return 차이점과 사용 방법 초보자를 위한 exit(), break, return 차이점과 사용 방법Python에서 exit(), break, return은 프로그램의 흐름을 제어하는 중요한 도구입니다. 각각의 기능은 다르며, 언제 어떤 상황에서 사용해야 하는지 알면 Python 코드를 더 쉽게 작성할 수 있습니다. 이 글에서는 각각의 차이점과 사용 방법에 대해서 정리합니다. exit()는 프로그램 전체를 멈추는 "강제 종료" 방법입니다. break는 반복문을 빠져나오는 방법으로, 프로그램은 계속 실행됩니다. return은 함수 실행을 끝내고, 값을 호출한 곳으로 돌려줍니다.1. exit() - 프로그램을 완전히 멈추는 방법exit()는 Python 프로그램 전체를 완전히 멈추는 데 사용됩니다. 프로그램을 더 이상 실행할 .. 2024. 12. 23. 파일 경로 변환과 사용 방법 : 절대경로/상대경로/구분자, os/pathlib 파일 경로 변환과 사용 방법 : 절대경로/상대경로/구분자, os/pathlib파일 경로를 다루는 작업은 운영 체제마다 차이가 있기 때문에 플랫폼 간 호환성을 고려해야 합니다. Python은 이러한 작업을 단순화하고 플랫폼 독립성을 보장하기 위해 os 모듈과 pathlib 모듈을 제공합니다. 이 글에서는 파일 경로의 특징, 플랫폼 별 차이, 그리고 Python에서의 파일 경로 변환 및 사용 방법을 자세히 설명합니다. 1. 파일 경로의 기본 개념파일 경로는 컴퓨터 파일 시스템 내에서 파일의 위치를 식별하는 문자열입니다. 경로는 다음과 같은 요소로 구성됩니다:절대 경로 (Absolute Path): 루트 디렉토리에서 시작하는 경로입니다. Windows: C:\Users\Username\Documents\.. 2024. 12. 16. Python multiprocessing 모듈: 특징, 장점, 및 사용 방법 정리 Python multiprocessing 모듈: 특징, 장점, 및 사용 방법 정리Python의 multiprocessing 모듈은 다중 프로세스를 활용하여 CPU 성능을 극대화하고, 병렬 처리를 통해 작업 속도를 높이는 데 사용됩니다. 특히, Python의 GIL(Global Interpreter Lock) 제한을 우회하여 멀티코어 CPU에서 효율적인 병렬 처리를 가능하게 합니다.특징병렬 처리 지원:여러 프로세스를 생성하여 작업을 병렬로 실행할 수 있습니다.GIL의 영향을 받지 않으므로 CPU 바운드 작업에 적합합니다.독립적인 프로세스 메모리:각 프로세스는 독립적인 메모리 공간을 가지므로, 메모리 충돌이나 동기화 문제를 최소화합니다.다양한 통신 메커니즘:프로세스 간 데이터를 교환하기 위한 Queue, P.. 2024. 12. 10. TensorFlow for Microcontrollers(TFLM) 지원 플랫폼(MCU)과 AI 모델 프로젝트 TensorFlow for Microcontrollers 지원 플랫폼과 AI모델 프로젝트TensorFlow for Microcontrollers(TFLM)는 매우 제한된 자원(메모리, 처리 성능, 전력)을 가진 마이크로컨트롤러(MCU) 환경에서도 인공지능 모델을 실행할 수 있도록 설계된 경량화된 머신러닝 라이브러리입니다. TensorFlow의 다른 버전들과 달리, 메모리 크기가 10KB에서 100KB에 불과한 마이크로컨트롤러에서도 동작할 수 있는 초경량 머신러닝 모델을 제공합니다.지원되는 플랫폼TensorFlow Lite for Microcontrollers는 C++ 11로 작성되었으며 32비트 플랫폼이 필요합니다. Arm Cortex-M 시리즈 아키텍처를 기반으로 하는 여러 프로세서를 통해 광범위하게 .. 2024. 9. 23. TensorFlow 버전별 센서를 적용한 오픈 프로젝트 정리 TensorFlow 버전별 센서를 적용한 오픈 프로젝트 정리TensorFlow의 다양한 버전은 각기 다른 환경에 최적화되어 있습니다. 그리고 레퍼런스들이 많은데, 그중에서 TensorFlow, TensorFlow Lite, 그리고 TensorFlow for Microcontrollers를 사용한 대표적인 오픈 프로젝트를 소개합니다. 프로젝트 별로 특징과 레퍼런스 사이트를 함께 정리했습니다.1. TensorFlow 기반 오픈 프로젝트1.1 Apollo - 자율 주행 차량 프로젝트특징: Baidu가 주도하는 Apollo는 LiDAR, 카메라 등의 고성능 센서를 기반으로 한 자율 주행 시스템을 구축하는 프로젝트입니다. 이 시스템은 TensorFlow를 활용하여 객체 탐지, 거리 측정, 3D 환경 분석 등의 고.. 2024. 9. 21. TensorFlow 탑재 가능한 센서와 AI 모델 특징 정리 TensorFlow 탑재 가능한 센서와 AI 모델 특징 정리TensorFlow는 다양한 디바이스에서 AI 모델을 실행할 수 있도록 설계된 라이브러리로, 이를 통해 여러 가지 센서 데이터를 활용한 스마트 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 특히 TensorFlow, TensorFlow Lite, 그리고 TensorFlow for Microcontrollers는 각각의 환경에 맞는 센서와 함께 사용되어, 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 데 사용됩니다.이 글에서는 각 TensorFlow 버전에 탑재 가능한 센서와 특징에 대해서 정리했습니다.1. TensorFlow에서 사용할 수 있는 센서1.1 LiDAR 센서사양: 고해상도 3D 거리 측정 (최대 100m 이상), 고속 샘플링공급 전원: 9V ~ 32V .. 2024. 9. 20. 이전 1 2 3 4 ··· 20 다음 반응형
