전체 글 썸네일형 리스트형 부동산 세금 공부 - 취득세, 보유세, 양도세 보통은 잔금일에 등기접수를 같이 하는데 예외적으로 '가계약금→계약금→중도금→등기 이전→잔금'의 순서 계약 진행하는 경우가 있어서 기산일에 대한 정의도 같이 알아둬야 한다. 취득세 - 주택을 매수할 때 내는 세금 - 시세 기준으로 과세 - 계약서 상 잔금일과 등기접수일 중 빠른 날짜가 취득세 기산일 - 기산일로부터 60일 이내에 납부해야 함 - 취득세는 등기접수일에 반드시 납부해야함 / 취득세 납부 시기를 미루고 싶다면 등기접수를 미뤄야 함 보유세 - 주택을 보유하고 있을 때 내는 세금 - 공시지가를 기준으로 과세 - 매년 6월1일을 기준으로 세금 부과 양도세 - 주택을 매도할 때 내는 세금 - 시세 차익을 기준으로 과세 - 실제 잔금지급일과 등기접수일 중 빠른 날짜가 양도세 기산일 - 매도일을 기준으로 .. 더보기 자주 찾게 되는 리눅스 명령어 모음집 파일이나 폴더를 지우고 싶을 때 >> rm -rf "지정 경로" 특정 경로의 용량 확인하고 싶을 때 >> df -h >> du -h "지정 경로" >> du -hs "지정 경로" CPU 사용률에 제한 걸어주고 싶을 때 (백그라운드에서 돌리고 싶으면 뒤에 & 붙이면 됨) >> cpulimit --pid XXXX --limit 30 & 더보기 Loss weight, Class weight, Sample weight 케라스로 모델을 설계한 다음, 학습시키는 과정에서 적용할 수 있는 weight의 종류는 크게 3개이다. Loss weight model.compile( )에서 "loss_weights" 파라미터를 통해 넣어줄 수 있다. 모델에 2개 이상의 loss functin이 걸리는 경우 사용할 수 있는 파라미터이다. (EX) model.compile(optimizer='adam', loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[2, 1]) Class weight 클래스 불균형을 해결하기 위한 방법으로 샘플 수가 상대적으로 적은 Class 쪽에 가중치를 부여하는 방식이 있다. model.fit( )이나 model.fit_generator( )의 "class_weight" .. 더보기 Probability Calibration 개념 정리 의료 AI 영역에서 일을 하다보면 의사로부터 "인공지능 모델의 출력값이 정확히 무엇을 의미하는 건가요? 0.7이라는 숫자는 환자가 실제로 질병을 갖고 있을 확률이라는 뜻인가요?"와 같은 맥락의 질문을 되게 많이 듣게 된다. 솔직히 그런 질문을 처음 들었을 때는 '어..? 나도 모르겠는데??...'하는 생각이 제일 먼저 들었다. 출력값에 thr 걸어줘서 단순히 True or False로만 생각해봤지 출력값 그 자체가 갖는 의미에 대해서는 깊게 생각해본적이 없었다. 그래서 이것 저것 검색하다보니 Probability Calibration이라는 개념을 접하게 됐다. 연구가 엄청 활발한 분야는 아닌 것 같은데 Medical Imaging 영역에서는 꼭 필요한 개념이라 차근차근 공부하며 정리해나가고자 한다. Pr.. 더보기 NIA AIHub 원격 서버 환경 구축 1. 서버에 아나콘다 설치 https://jcil.co.kr/18 어렵게 어렵게 설치하고 주피터 노트북 설정도 해서 port 열어서 사용하려고 했더니, 서버 관리하는 곳으로부터 포트 열어주는 건 불가능하고 기존 도커 환경(?)에서 새로 가상환경 설치해서 사용하라는 안내 받음 2. 이게 구조가 아래 처럼 이루어져 있다. "Naver VPN → Window 원격 데스크톱 연결 → 내부 리눅스 서버 접속 → Docker 환경에서 개발" 결론이 뭐냐면 Window 원격 데스크톱 연결로 들어가면 기본으로 제공되는 주피터 노트북이 있는데 여기서 터미널을 열어서 가상환경을 파줘야한다. 또 중요한 건 conda env list 와 같은 명령어는 먹히는데 conda activate 명령어는 안 먹힌다. su 를 먼저 입.. 더보기 Python Multiprocessing 작업하며 발생한 이슈들 정리 1. Queue에서 get( )을 해줘도 Memory 반납이 안 되는 현상 DICOM을 PNG로 변환하는 과정에서 속도 좀 올리려고 Multiprocessing 작업을 하던 중에 Queue( )도 사용하게 됐는데, 이 놈이 get( )을 하면 메모리 반납도 같이 해줘야하는데 계속 들고 있어서 서버가 터지기 직전까지 간 적이 있다. 2~3일 구글링 끝에 원인을 찾게 됐다. Numpy version 문제였다. 1.16에서 1.18로 바꾸니까 잘 되더라. 이 글이 나 같은 현상을 겪는 사람들에게 얼른 노출이 되어 도움이 되길 바라며... https://stackoverflow.com/questions/54419043/memory-use-if-multiprocessing-queue-is-not-used-by-t.. 더보기 How to get reproducible results with Keras? (케라스 재현성 잡는 방법) You can use Tensorflow-Determinism. Check this Link. Line 5 and 6 are important to set reprocibility of Keras. import os import random import numpy as np import tensorflow as tf from tfdeterminism import patch patch() random_seed = 7 os.environ["PYTHONHASHSEED"] = "0" os.environ['TF_DETERMINISTIC_OPS'] = '1' os.environ['TF_CUDNN_DETERMINISTIC'] = '1' np.random.seed(random_seed) random.seed(rando.. 더보기 Generative Adversarial Network (GAN) 설계 시 고려할 부분 GAN은 Generator와 Discriminator가 서로 경쟁하며 학습이 진행되는 network 구조라서 어느 하나의 성능이 낮으면 한 쪽으로 훅 치우치는 경향이 있다. Optimizer와 Learning rate에 따른 성능 차이도 꽤 심하게 나타난다. GAN에서 개인적으로 가장 곤란한 게 성능이 안 나와서 train loss든 train accuracy든 들여다봐도 뭐가 문제인지 해석하기 어렵다는 점이다. 이럴 땐 우선 Discriminator의 복잡도를 올려보자. 더보기 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 10 다음
