if(life){code();}

행복행복 내가 키보드로 3D 오브젝트를 막 움직이게 할 수 있다 !!!!!!!강의듣다가 꽂혀서 VRoid Studio로 내 캐릭터를 만들고, VRM파일을 Blender로 옮겨서 FBX파일로 export, mixamo에서 애니메이션 추가하는 것까지 했다. 여러 애니메이션을 적용시켜서 blender로 애니메이션 병합해주면 될 것 같다. 09:30 취침 14:55 기상오늘은 꼭 밤새지말고 일찍자고 일찍일어나야지.  keyboard방향키로 움직이는 애 하나 여기에 캐릭터를 얘로 바꿀거임 ㅋㅋㅋㅋ 이것두 진짜 넘 힘들어따 ㅠㅠ VRM에서 FBX변환하면서 Mixamo에서 먹히게 하는게.. node따는게 노가다..MToonMaterial은 Mixamo에서 안읽힌다.texture에서 추가 셰이더를 넣어줘서 프린시폴드B..

k-means Clustering 데이터를 k개의 그룹(cluster)으로 나누는 알고리즘 데이터를 k개의 그룹으로 나눠 각 군집의 중심(centroid)을 설정, 데이터를 가장 가까운 중심에 할당하는 방식으로 작동반복적으로 군집 중심을 업데이트하며 최적의 클러스터를 찾아감  알고리즘의 단계초기화 : k개의 군집 중심(centroid)을 무작위로 설정할당 단계 : 각 데이터를 가장 가까운 군집 중심에 할당업데이트 단계 : 군집 중심을 해당 군집에 속한 데이터 포인트들의 평균으로 업데이트반복 : 군집 중심이 변하지 않을 때까지 2~3단계를 반복  거리 측정 방법 유클리드 거리(Euclidean Distance) i=1n (pi - qi)2">d(p, q) = √∑i=1n (pi - qi)2 p, q은 각각..

의사결정나무(Decision Tree) 데이터를 분류하거나 회귀하는 데 사용되는 예측 모델 중 하나트리 구조를 가지며, 각 내부 노드는 특정 특징(feature)에 대한 테스트, 각 가지(branch)는 테스트 결과, 리프 노드(leaf)는 최종 클래스를 나타냄 직관적인 분류 모델로서, 데이터의 특징을 기준으로 분류를 수행과적합(overfitting)의 위험이 존재하므로, 적절한 하이퍼파라미터 튜닝이 필요 노드(Node) : 트리의 각 분기점으로, 하나의 특징(feature)에 대한 테스트를 의미루트 노드(Root Node) : 트리의 최상위 노드, 전체 데이터셋을 포함리프 노드(Leaf Node) : 최종적으로 결정된 클래스 레이블깊이 (Depth) : 루트 노드부터 리프 노드까지의 최대 거리분할 기준..

행복하다 ~  03:30 취침 14:30 기상 오랜만에 많이 잠잤다.이전 집에서 옷방 창밖으로 하늘이랑 산이랑 아래로 길과 지나다니는 자동차와 사람들이 보여서 쿠키가 창틀에 올라가서 바깥을 보는걸 좋아했다.창틀에 올라갈 때 늘 밟고 올라가는 키작은 속옷장이 있는데 이 집에서도 그 속옷장을 옷방 창 아래에 두었다.쿠키가 오늘 그 속옷장 위에서 창을 쳐다보고있길래 여기는 거기랑 다르다며 창문을 열었는데 뒷베란다의 세탁기와 건조기가 나와서 놀랐다 ㅋㅋㅋㅋ 뒤따라온 이브도 그거보고 이브둥절귀여붕쿠.. 샤워ㅇ 요가ㄴ 물안마셨당. 펩시제로랑 차파이 많이 마심