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목록미래 전략과 기술 (435)
미래기술연구소

안 들어본 발음 1. 약형 to - 투우/투/두/루/터/러 have - 해브/허브/어브/브 them - 뎀/덤/엄 you - 유우/유/여 for - 포얼/펄/퍼(ㄹ) can - 캔/컨 am - 앰/엄/음 would - (워)우드/(워)어드/어드 doing - 두잉/두인/두언 2. 축약형 want to - 원트투/원어 going to - 고잉투/곤어 would have - (워)우드해브/우러 kind of - 카인드어브/카인더/카인어 we're 위얼/월/워(ㄹ) 3. 연음 get in - 겥인 / 게린 would i - (워)욷아이 / (워)우라이 need you - 닏유 / 니쥬 don't you - 도운(읕)유 / 돈츄 4. 된소리 street - 스추맅 / 스쭈맅 take it - 테잌잍 / 테잌낕 ..

- There's nothing to tell. 데얼즈 너씽두 테~을 It's just some guy I work with. (잍)ㅊ저씉썸 가이아이 월~(읔)뀌(쓰) - Come on. You're going out with the guy. 컴~온~, 요얼 고(우)언아우 윘떠가이 There's got to be something wrong with him 더쓰 가러비 썸~띤 로~엉 위딤 https://www.youtube.com/watch?v=raf8c0SHX0Y&t=161s
light? right 익술을 쭉 내밀고 "우루~", "우뤄~" 로 발음한다 dog sound ! 개소리(으르르렁~) 또는 얼굴 할때 얼 혀모양으로 천장에 닿지 않아야됨 입술은 "우" 모양내는 정도로 준비자세 함 어려울땐 얼~얼~ 두어번 발음하고 단어 읽어보기 Run 우뤈 Ring 우륑 Race 우뤠이쓰 Rat 우렛 Rabbit 우레빝 Rose 우뤄즈 Road 우뤄드 Rude 우루드 Radio 우뤠디오 The rat runs a race 더 뤳 뤈쓰 어 뤠이쓰 A rabbit is on the road 어 뤠빗 이스 오언 더 뤄드 I have a ring with a rose 아 해붜 륑 윗ㅆ 어 뤄즈 He is rude on the radio 히즈 루드 오언 더 뤠이디오 Here is my passpo..

아래의 주소에서 최신버전의 VMware Workstation pro 를 설치 https://cafe.naver.com/thisislinux/6151 [공통] VMware Workstation 다양한 버전 다운로드 주소 2020년 09월19일 링크 수정함2020년 11월22일 링크 추가함2021년 04월11일 링크 추가함2021년 10월17일 링크 추가함2021년 11월24일 링크 추가함20... cafe.naver.com 현재 최신 버전 클릭 다운로드 후 설치 시작 Next

아래 사이트 접속한다 https://code.visualstudio.com/ Visual Studio Code - Code Editing. Redefined Visual Studio Code is a code editor redefined and optimized for building and debugging modern web and cloud applications. Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows. code.visualstudio.com 본인 pc환경에 맞게 다운로드 진행 * 설치 시 주의 사항 폴더에서 우측 클릭 시 Edit With VS Code 기능이 있으..
"위험한 곳을 과감하게 뛰어드는 것만이 용기가 아니다. 뛰어들고 싶은 유혹이 강렬한 곳을 외면하고 묵묵히 나의 길을 가는 것도 용기다. 순리에 역류를 일으킬 때 즉각 반응하는 것은 어리석다. 상대가 역류를 일으켰을 때 나의 순류를 유지하는 것은 상대의 처지에서 보면 역류가 된다. 그러니 나의 흐름을 흔들림없이 견지하는 자세야말로 최고의 방어수단이자 공격수단이 되는 것이다. ㅡ 미생 ㅡ
좋은 시각화 자료네요~ https://www.vw-lab.com/94
RCNN RCNN(Region with CNN)은 이미지에서 주요 객체들을 바운딩박스(bounding box)로 표현하여 정확히 식별하기 위해서 만들어진 objectdetection 모델이다 RCNN은 이미지를 입력 받고, Selective search를 통해서 약 2~3천개의 region proposal을 생성하게 되며 강제로 동일한 크기로 만든 후 CNN을 통해 feature를 추출하고 이렇게 추출된 feature들의 값들을 fully connected 층을 통해 마지막 파라미터 값들을 받게 된다. 이렇게 출력된 파라미터 값들은 다시 SVM(Suport Vector Machine과 바운딩박스 (bounding box)의 선형회귀(linear regression)의 input값으로 들어가 class에 ..