코어와 쓰레드 개념 정리 [출처: https://master-hun.tistory.com/87] 코어 - CPU칩셋에 물리적으로 존재하는 코어 유닛 갯수 이다. 명령어를 가져와 계산하고 해석하는 반도체 유닛이 n개 있다는 것을 뜻한다. - 쉽게 설명하자면 주방에 요리사 숫자가 n명 이라는 것과 동일하다. 쓰레드 - 논리적인 부분으로 접근해야한다. 한 코어에는 하나의 쓰레드를 가지고 작업한다. 기술의 발달로 현재는 하나의 코어가 두개의 쓰레드를 가지고 작업을 한다. - 쓰레드는 요리할 수 있는 프라이팬에 비유할 수 있다. 프라이팬이 m개 있다는것 - 이 것을 응용하면 요리사(코어)n명이 프라이팬(쓰레드)를 m개 가지고 요리한다는 것을 의미한다. 하이퍼 스레딩(HT) - 물리적인(코어) 장치에 논리적인(스레드) 장치를 두개 할당하여 성능을 높이기 위한 기술이다. - 운영 체제는 코어 하나당 스레드 두개로 인식을 하게 된다. 1코어 2스레드, 2코어 4스레드, 3코어 6스레드, 4코어 8스레드 가 된다. 클럭 - 쿨럭쿨럭!! 이 아니고 클럭이다. - 클럭은 높을수록 일처리 속도가 빠르다는 것을 말한다. - 단위는 GHz 이다. 즉 요약해보면 HT를 지원하는 듀얼코어는 4개의 스레드가 있다. 이말인 즉슨.. 2명의 요리사가 4개의 팬을가지고 4명의 손님에게 대접을 할 수 있다는 것이다. 코어 개수가 계속해서 늘어나는 이유는? - 식당에 손님은 많이오고 일손은 부족한데, 요리사를 늘리지 않는다는 것은 더 많은 손님을 받을 수 없다는 것이다. 즉 현대에 우리는 여러 프로그램을 이용하여 삶의 질을 높이기 위한 작업을 하게 된다. 카카오톡, 스카이프, 크롬, 음악, 에프터이팩트, 프리미어, 포토샾 등등.. 이 많은 작업을 한번에 하는 우리 현대인들을 위해 코어들은 계속해서 증가하는 이유이다. - 코...
http://127.0.0.1:8000/admin/ csv 파일을 읽어서 Sqlite DB에 저장하는 과정 matdbs를 누르면 위의 창에 있음 ------------------------------------------------------------------------------------------- # ref. https://itwithruilan.tistory.com/69 1. $ pip install django- import -export 2. Setting.py 에서 INSTALLED_APPS = ( ... 'import_export' , ) 3. $ python manage.py collectstatic 👉🏻collectstatic은 서버에 배포할 때 여러 앱별로 흩어져 있는 static 파일을 한 곳으로 모아주기 위해 쓰는 명령어이다. // 실제로 작동하지 않음 4. models.py #models.py class Store ( models.Model ): name = models.CharField(max_length= 70 ) location = models.CharField(max_length= 140 , null= True , blank= True ) number = models.CharField(max_length= 80 , null= True , blank= True ) 5. admin.py #admin.py from import_export import resources from import_export.admin import ImportExportModelAdmin from .models import Store class StoreResource ( resources.ModelResource ): class Meta : model = Store fields = ( 'id' , 'name' , 'location...
krea.ai // 크레아ai deepnostelgia.ai luma dream machine =========== 프롬프트 작성요령 1. 작업(Task) - 목적 특정한 목적이 없다면 인공지능은 작동하지 않는다. 특정 주제로 글을 작성하거나 다이어트나 자동차 수리를 목적으로 하는 작업이 분명하게 있어야 하기에 다음과 같이 최대한 명료한 문장을 입력해야 한다. - 글을 생성해 줘 - 요약해 줘 - 분석해 줘 - 디자인 해줘 - 코딩을 해줘 - 프로그램을 만들어 줘 - ....등 등 작업 명령만으로 인공지능은 작동하나 작업을 제외한 나머지 요소로는 작동하지 않는다. 작업은 단일 작업이나 복수 작업 모두 명령이 가능하지만 가급적 단일 명령으로 하나하나 만들어 가는 것이 바람직하다. 2. 맥락(Context) 맥락은 작업과 관계가 있는 명령어로 작성하기가 가장 어렵다. 우리가 제공하고자 하는 정보가 너무 주관적이거나 범위가 넓기 때문이다. 다만 배경, 프롬프트의 목적, 환경적 요인 3가지 기준으로 프롬프트를 만들면 항상 좋은 결과를 얻을 수 있다. 예시) ① 나는 건강에 대한 네이버 블로그를 운영하고 있어-->맥락 ② 고혈압에 대한 네이버 블로그 글을 작성해 줘-->목적 ③ 네이버 SEO에 최적화 된 2,000자 내외로 작성해 줘 -->환경 3. 예시(Exemple) 내가 원하는 목표에 대한 좋은 예시를 보여주면 상당히 좋은 결과를 얻을 수 있다. 따라서 좋은 예시는 더욱 좋은 결과물을 가져오는 데 큰 힘이 된다. 예시는 많을수록 좋다. 예시) 네이버 상단 3가지 고혈압 관련 글을 참고해 + 원하는 목표(네이버 블로그 글을 작성해 줘) = 최상의 결과 특정 양식의 경우와 같이 예시가 더 중요한 경우도 많다. 예시로는 관련 링크나 복사한 내용을 예시로 들면 더욱 명료한 예시가 될 수 있다. ※ 스마트폰보다 쓰기 쉬운 인공지능 4. 페르소나(Persona) 인공지능이 부여할 수 있...
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