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Introduction GSNet 모델은 6DoF pose estimation task에 대한 모델이다. 6DoF pose estimation task은 3개의 점 좌표와 3개의 회전값의 6D에서 물체의 위치와 방향 등의 추정하는 task이다. 해당 task에 대해서는 아래 링크 글의 본문에서 좀 더 쉽게 확인할 수 있다. 쉽게 말해, 어떤 물체가 어디에 있는지에 대한 3D 좌표 (x,y,z )와 어떤 방향으로 회전시켰는지에 대한 정보를 가지고 물체를 예측하는 것이다. https://www.materic.or.kr/community/rising_mterview/content.asp?f_id=77 기계·로봇 연구정보센터 1. 본인의 연구에 대해서 자세한 소개를 부탁 드립니다. 최근에 코로나바이러스로 인해 ..

https://github.com/chao1224/GraphMVP GitHub - chao1224/GraphMVP Contribute to chao1224/GraphMVP development by creating an account on GitHub. github.com https://openreview.net/pdf?id=xQUe1pOKPam Github이 비어 있어 하고 있는 연구로의 적용은 어려울 것 같다는 생각이 들지만, 3D 구조 적용의 중요성에 대하여 재고해볼 수 있었다. 이 논문을 맨 처음 읽었을 때는 코드가 공개되어 있지 않았는데 최근 업데이트가 된 것 같다. (V. 220415) regression 과 classification task 모두 적용 가능하다. Prior knowledge..

https://www.acmicpc.net/step 단계별로 풀어보기 단계별은 @jh05013님이 관리하고 계십니다. 단계제목설명정보총 문제내가 맞은 문제1입출력과 사칙연산입력, 출력과 사칙연산을 연습해 봅시다. Hello World!142조건문if 등의 조건문을 사용해 봅시다 www.acmicpc.net Python 입출력과 사칙연산 기초 문제를 풀면서 알게 된 점, 헷갈렸던 점 등을 정리해보겠다. 지금까지 프로젝트하면서 꽤 파이썬을 잘 다룬다 생각했었는데 정말 오만한 생각이었다 .. ㅋㅋ 초심자의 마음으로 차근차근 정리해보겠다. 1. print 의 활용 print(" ") 따옴표 없을 경우 에러 / " 와 ' 혼합해서 썼을 경우 에러 줄바꿈해서 출력하고 싶을 경우 ; 활용 print("강한친구 대한육..

Fingerprint : 화학분야에서의 fingerprint는 분자의 특성 유무를 0과 1로 나타낸 벡터 분자는 복잡한 구조를 가지고 있고, 이를 표현하기 위한 다양한 방법들이 있다. 그 중 널리 쓰이는 방법 중 하나는 SMILES식을 사용하여 분자의 구조와 특징을 표현하는 것이다. 하지만 SMILES식으로 주어진 데이터를 딥러닝 모델에 넣기 위해서는 molecular featurization(분자 피쳐화) 작업이 반드시 필요하다. 분자 피쳐화 작업은 모델이 인식할 수 있는 벡터 등의 형태로 분자식을 변형시키는 과정을 말한다. 다양한 방법이 있겠지만 가장 간단한 방법은 fingerprint를 사용하는 것이다. https://www.ibric.org/myboard/read.php?Board=news&id=..

주피터 노트북 (Jupyter notebook) 파이썬 코드를 IDLE 창이 아닌 좀 더 편리하게 이용할 수 있는 방법에는 Jupyter notebook, colab 등을 이용하는 방법이 있다. https://alpine-fender-f1b.notion.site/0-Jupyter-notebook-colab-251ccf2c3ca040bab6a5f5be32319fe6 0. Jupyter notebook 과 colab 활용하기 여러분은 모두 파이썬에 대한 기초 지식을 갖추고 있으실거라 생각되는데요, 어떤 환경에서 파이썬 코드를 작성하시나요? 기본 파이썬 IDLE에서 작성할 수도 있지만 프로젝트 등의 긴 작업을 수 alpine-fender-f1b.notion.site 멘토링 자료로 만들었던 Jupyternote..

통계학과에서 공부하면서 지겹도록 배운 분포들을 총정리 해봤다. 각 분포의 PDF와 MGF 정도는 알고 있어야 수월하게 문제를 풀 수 있으니 한 번 정리가 필요하다고 판단했다. 시간이 된다면 각 분포별 자세한 포스팅도 해보겠다! 정리한 파일을 공유하니 보실분들은 편하게 다운로드해서 봐주시길 바랍니다. :) Discrete Distribution - Binomial - Geometric - Negative binomial - Hypergeometric - Poisson Continous Distribution - Uniform - Normal - Gamma - Beta

#동시출력 가능코드 from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity="all"​ 주피터 노트북, 코랩을 이용하여 파이썬 코드를 작성하다보면 여러개의 결과를 동시에 보고 싶은 경우가 있다. 하지만 코드 2개를 동시에 작성할 경우 가장 뒤에 있는 코드로 결과가 출력되고, 동시에 보기 위해서는 print를 활용하여 결과를 출력해주어야 한다. 하지만 InteractiveShell을 활용한 동시 출력 가능 코드를 실행해주면 print 없이도 결과를 동시에 볼 수 있다. print를 일일히 치기 귀찮은 나같은 사람들에게 추천하는 코드이다.

from rdkit.Chem import Draw, PandasTools from rdkit import Chem import pandas as pd from rdkit.Chem import Descriptors from rdkit.ML.Descriptors import MoleculeDescriptors Chem.SDMolSupplier(path+'/Genotoxicity sdf_V3000.sdf') df = PandasTools.LoadSDF(path+'/Genotoxicity sdf_V3000.sdf') df