내 인생에도 예쁜 꽃이 피었으면 좋겠다

신입 개발자 역량 평가각 단계의 마지막 mastery는 우리가 기대하는 신입의 수준을 넘어갑니다만, 가끔은 이런 단계에 오른 신입들도 존재하기 때문에 넣어뒀습니다평가 그 자체에 너무 부담을 갖지는 말아주세요. 저희는 신입 개발자가 가져야될 가장 중요한 자질로 잠재력에 초점을 두고 있습니다맨 마지막 항목에 여러분의 잠재력을 어필해주세요퍼블리싱1. 웹페이지 코딩간단한 html 문법과 css 문법을 알고 사용할 수 있다div로 레이아웃을 잡고 코딩을 할 수 있다 (Box model을 이해한다)웹 표준을 어느 정도 이해하고 있다 (DTD를 알고 있다)웹 접근성과 시맨틱한 마크업에 대해 숙지하고 있으며 관심이 깊다2. 크로스 브라우징인터넷 익스플로러 밖에 사용해 보지 않았다특정 모바일 디바이스에 최적화된 페이지를..

https://github.com/EBvi/dev-matrix/blob/master/%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%85%E1%85%A7%E1%86%A8%20%E1%84%80%E1%85%A2%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%AF%E1%84%8C%E1%85%A1%20%E1%84%8B%E1%85%A7%E1%86%A8%E1%84%85%E1%85%A3%E1%86%BC%20%E1%84%91%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%80%E1%85%A1.md 경력 개발자 역량 평가이 문서는 개발자 역량 측정 매트릭스의 일부를 참조하여, 우리 회사 실정에 맞도록 변형하였습니다원문은 programmer-competency-matrix 입니다경력자의 경우 가장 중시하는 건 역시 ..

https://github.com/EBvi/dev-matrix/blob/master/dev-test.md 신입 사원 웹 개발자 필기 시험 문제통계 데이터는 5%를 끊은 근사치입니다.제한시간은 20분이며 지원자가 시간이 더 필요하다고 하면 최대 10분까지 더 늘렸습니다.java로 hello world를 출력하는 main 메서드를 작성하시오.정답율 30%main 메서드를 작성할 줄 아는 것은 이 분야에 발을 담그는 것에 대한 최소한의 예의(?)라고 생각해서 출제약간의 오타는 감안할 수 있으나 public static void main은 절대로 틀리면 안됨alz로 압축을 하거나, hwp로 문서를 작성하여 외국에 전송하면 안되는 이유를 설명하시오정답율 90%외국에서 사용하지 않는다 혹은 표준이 아니라는 등의 답..

http://aidiary.hatenablog.com/entry/20100227/1267277731 Visual Wordsを用いた類似画像検索OpenCV 画像認識類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3）3日で作る高速特定物体認識システム（2009/10/18）に続くOpenCVプロジェクト第三弾です。今回は、上の二つをふまえてカラーヒストグラムではなく、局所特徴量（SIFTやSURF）を用いた類似画像検索を試してみます。局所特徴量はグレースケール画像から抽出するため、カラーヒストグラムと違って色は見ていません。画像の模様（テクスチャ）で類似性を判定します。実験環境は、Windows 7、MinGW C++コンパイラ、OpenCV2.0、Python 2.5です。EclipseでMinGWを使う方法はEclipseでOpenCV（2009/10/16）を参照して..

누구나 쉽게 즐기는 C언어 콘서트 CHAPTER 02 기초사항1. #으로 시작하는 문장은 전처리기 지시자이다.전처리기는 보통 본격적으로 컴파일하기 전에 사전 정지 작업을 하는 컴파일러의 일부분이다.#include는 소스코드안에 특정 파일을 현재의 위치에 포함 시키라고 지시한다. 헤더파일은 컴파일러가 필요로 하는 정보를 가지고 있다. 전처리기 지시자 문장 끝에는 세미콜론을 붙이면 안 된다.2. 모든 c프로그램은 main()에서 시작한다. 따라서 모든 c프로그램에는 반드시 하나의 main()함수가 있어야 한다.3. 라이브러리 함수란 프로그래머가 사용할 수 있도록 컴파일러가 기본적으로 제공하는 함수들을 의미한다.4. 변수란 프로그램이 사용하는 데이터를 일시적으로 저장할 목적으로 사용하는 메모리 공간이다.5. ..

http://blog.cyworld.com/myWorkLog/3269620비교되어야 하는 두장의 이미지가 있다고 할 때 이 경우 두 이미지들이 조명등과 같은 주위 환경에 의해 영향을 받을 수 있다면해당 영상들은 비교되기 이전에 정규화 과정을 거쳐야만 하는데이를 가능하게 해주는 것이 바로 NCC이다. http://spaurh.egloos.com/viewer/4573793Normalized Cross Correlation(NCC)는 영상과 모델의 밝기의 선형적인 차이와 독립적으로 영상과 model간의 기하학적인 유사도를 측정하는 방법이다. correlation값은 다음과 같은 경우에도 불변하다. 1. 영상/모델의 모든 화소밝기가 어떤 상수만큼 곱해진 경우2. 영상/모델의 모든 화소밝기에 어떤 상수값이 더해진..

intersection - http://blog.daum.net/jhmun77/121신호 element를 비교하여 최소값을 합한 결과가 되며, 두 신호가 정규화되어있을 경우 신호가 같으면 1, 완전히 다르면 0이 된다. OpenCV에 보면 두 신호(histogram)을 비교하는 방법 중에 intersection이라는 방법이 나오는데 아주 단순하고 연산량이 작아서 유용할 듯 하다. 즉, 신호 element를 비교하여 최소값을 합한 결과가 되며, 두 신호가 정규화되어있을 경우 신호가 같으면 1, 완전히 다르면 0이 된다. Fuzzy에서도 배웠지만 교집합(intersection)은 min을 취하는 것이 되며 합집합은 max를 취하는 것이 된다. 아.. 나오는게 없네..어떻게 사용하는 거지

http://darkpgmr.tistory.com/125 이 곳의 다크프로그래머님의 bag of words기법에 관한 글을 읽다가나온 K-means algorithm. 뭔가 싶어서 찾아봤다. 우선 위키피디아 - http://ko.wikipedia.org/wiki/K-%ED%8F%89%EA%B7%A0_%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98 K-평균 알고리즘위키백과, 우리 모두의 백과사전.K-평균 알고리즘(K-means algorithm)은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의분산을 최소화하는 방식으로 동작한다.이 알고리즘은 EM 알고리즘을 이용한 클러스터링과 비슷한 구조를 가지고 있다.알고리즘[편집]번째 클러스터의 중심을 , 클러스터에 ..

http://www.crazymind.net/26 //--------------------------------------------------------- // 개요 : 템플릿 매칭 // Library : OpenCV for MS-Windows 2.1 //---------------------------------------------------------#include #include #include #include #include void rotation(IplImage *rotimg, double Angle, double Scale);int main() { int i, j, x, y, key; double minVal; char windowNameSource[] = "Original Image";..

http://en.pudn.com/ 중국사이트인가본데.. 소스들이 많이 올라와 있다.