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[혼동을 막기위해 건드리면 안되는 부분과 여러 설정들을 알려드립니다] 1. 황실과 황가 매커리얼 황궁안의 부 들은 제복이 정해져있지 않은 경우가 대부분입니다. 하지만 황궁의 부서마다 각각 다른모양의 은빛 브로치를 다는것이 의무이며, 예외로 제 1~3 기사단의 기사들에게 주어지는 갑옷들은 모두 푸른 은색입니다 (갑옷은 건국제등의 나라 주요 행사날 제외에는 자...
http://asked.kr/dondin23 > 에스크 / 모든 질문 받아용 #박해진 [49세] - 서한대학교 의과 대학 졸업 - 서한대학교 의과 대학 교수 #박재찬 [24세] - 서한대학교 의과 대학 21학번 - 해진의 재혼 아들 (친아들 X) 해진은 그저 웃을 뿐이었다. 오늘은 무슨 셋이서 사고치겠다고 다짐한 날인지 성훈의 욕설을 시작으로 서함의 ...
* 노래를 함께 들으면서 읽으시는 것을 추천드려요 <♫윤슬> 어느새부턴가 칠흑같이 어둡기만 하던 내 바다를 비추는 빛이 생겼다. 이 빛은 캄캄한 밤에 물결을 만들고, 바다가 금빛으로 일렁이게 했다. 나는 이 빛을 너라고 부르기로 했다. 너는 반짝이는 별빛 같기도 하고, 은은한 달빛 같기도 했다. 오늘도 네가 올까. 언제나 어두운 밤이 찾아와 앞이...
안녕하세요, 따복입니다 :)예상보다 많은 분께서 Through Thick and Thin 을 읽어 주셔서 보답할 방법을 찾다가 이렇게 후기 겸 세부 설정 글을 씁니다. 글에서 부족했던 부분들, 왜 이런 설정을?하고 궁금하셨던 부분이 있으셨다면 이 글이 즐거움을 드릴 수 있길 바랍니다. (바라셨던 부분은 준비되는 대로 업로드 하겠습니다 ^^;;) 0. Age...
이름:토가 유우코나이:17세가족 :부모님(사망),쌍둥이 여동생(토가 히미코)성격:무기력.무심한편,원래부터 감정변화가 잘없ㄷᆢ개성:혈관>>>>피의 흐름을 읽을수있음.기다란 혈관이 눈에 보이는 형식.이를 통해 상대의 위치,몸상태 등을 알수있다.피를 한번이라도 섭취한 상대라면 누구인지도 식별해낼수있다뿐만 아니라 혈관을 당기거나 잘라내어 혈액...
* 이전 글 '문장의 이식에 관한 잡상'을 가정한 이야기입니다. 읽기에는 너무 길고 지루할지 모르니까 간단히 요약하자면, 연구를 통해 린하르트는 두 개의 문장 중 하나를 지우는 건 가능하지만 벨레스에게서 여신의 힘만을 '안전하게' 지울 수 없다는 걸, 더없이 확실하게 알게 된 지점에서 출발하는 이야기입니다. 린하르트는 연구실 바닥에 널부러져 있었다. 주변에...
※공포요소, 불쾌 주의※
⚠️드림 요소 🈶️⚠️ ⚠️원작에 없는 요소 만들어 버리기⚠️ 부용(전에 가온이었는데 부용으로 칭할 예정) - 용궁 출신인데 하늘에서 기술자로 일했다가 메마른 대지에서 약속의 마을에 반 거주중(걍 방랑자인거잖아). 용세의 외척관계 중 촌수가 머나먼 친척. 용이라고 주장하지만, 용킹에게 용이 아니라고 부인당했다(두고봅시다, 영감탱이야). 그 이유는 뿔만 달렸...
1. 자각부터 화산에 가기까지. 처음 자각한 순간은 진짜 평범한 일상을 보내고 있을 때임. 4살 때 엄마랑 놀다가 엄마가 저녁 만들러 간 사이에 갑자기 과거가 생각나서 머리에 과부화옴. 그럼 이제 모부들이 난리 나서 의원가고 약 받아오고 머 그러다가 담날 아침에 눈 뜨고 이제 정리를 해보는 거 평범한 직장인이었던 내가 눈 떠보니 이세계?! 아무리 생각해도 ...
*본 소설은 연성교환으로 GeulMirae(MR)님의 작업물입니다.
[프랑스어. 페르디난트 힐러에게 프란츠 리스트, 프레데리크 쇼팽, 오귀스트 프랑숌이 공동으로 작성해 보내는 편지] 1833년 6월 20일, 파리에서 편지를 쓰려고 어떤 때는 내 집에서, 어떤 때는 여기서 한 스무 번 가까이 시도를 했는데 그 때마다 누가 찾아오거나 무슨 일이 생겨서. 쇼팽이 대신 변명을 해줄 수 있으려나 모르겠네요, 변명을 해도 소용없고, ...
1차 창작 판타지 소설 햇빛이 자애롭게 내리쬐는 여유로운 한낮, F는 창백하게 질린 얼굴로 사각형 짐가방에 귀중품과 옷가지들을 마구잡이로 쑤셔넣고 있었다. 그는 아무도 없는 방 안에서 혼자 짐을 싸며 중얼거렸다. “미쳤어. 다들 미쳤다고…. 칼 하나만 달랑 내려주고 뭐? 세계를 구해줘? 지들 일 아니라고 아주 편한대로 말하지, 진짜.” 혼자 중얼거리는 동안...
딥러닝 모델을 압축하는 방법은 Pruning(가지치기), Weight Sharing(가중치 공유), Knowledge Distillation(지식 증류) 등 여러가지가 있습니다. 그중 본 보고서에서는 Knowledge Distillation을 통해 모델을 압축해보고자 합니다. Knowledge Distillation이란? Knowledge Distillat...
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