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아래 글을 참고했습니다! [Unity2D] 적 몬스터 구현하기 [유니티 기초 - B18] 몬스터 AI 구현하기 [유니티 기초 - B19] 플레이어 피격 이벤트 구현하기 영상을 보고 쓰여진 게시글 입니다. 이번시간에는 드디어 몬스터에 대한 구현을 한번 해보도록 할탠데 iagreebut.tistory.com 몬스터 AI 구현하기 1) 준비 애니메이션 등을 넣은 몬스터를 준비해줍니다. [유니티] 2D도트 캐릭터 애니메이션 Box Collider 2D 를 추가합니다. 크기를 조절해줍니다. 물리를 적용 시켜야 하므로 (중력 받기 위함) 캐릭터에 rigid body 2D를 추가합니다. 그럼 잘 작동하는지 확인하기 위해, 게임을 시작했을 때 상자 avoc-o-d.tistory.com 2) 몬스터 기본 이동 스크립트를..

Box Collider 2D 를 추가합니다. 크기를 조절해줍니다. 물리를 적용 시켜야 하므로 (중력 받기 위함) 캐릭터에 rigid body 2D를 추가합니다. 그럼 잘 작동하는지 확인하기 위해, 게임을 시작했을 때 상자에 떨어지도록 하겠습니다! Bottom이라는 오브젝트를 추가하여, Box Collider 2D 를 추가했습니다. 오 잘 작동합니다! 그런데, Collider size조절도 잘 했는데도 캐릭터와 상자 사이에 아주 미세한 틈이 있는 경우가 있을 겁니다. 도트가 매우 작은 픽셀일 때 이런 현상이 발생한다고 합니다. 이는 Edit > Progject Setting > Physics 2D Default Contact Offset을 0으로 바꿔주시면 됩니다. (0.0001이 최소) 아틀라스 아틀라스..

아래 MiniHack docs를 참고하였습니다. Installation — MiniHack documentation © Copyright 2021, MiniHack Team @ Facebook AI Research, UCL, and Oxford. Revision e4d1f8bc. minihack.readthedocs.io 00. ⛏️ MiniHack MiniHack은 강화학습 환경을 위한 프레임워크입니다. NetHack 게임을 기반으로 하는 NetHack 학습 환경(NLE) 을 사용해서, NetHack 게임에 맞춰진 강화학습 테스트 환경을 위한 인터페이스를 제공합니다. 01. 설치 1. 가상환경을 생성 후, 활성화합니다. (아래 글 참고) [Linux] 아나콘다 설치 방법, 기초 사용법 📍 아나콘다(An..

📍cmake 는 Cross Platform Make 로 여러 플랫폼에서 사용할 수 있는 Make 대용의 오픈소스 빌드 툴 입니다. 설치하기 Linux 터미널에서 아래 명령어를 입력하여 설치합니다. $ sudo apt-get install -y build-essential autoconf libtool pkg-config \ python3-dev python3-pip python3-numpy git flex bison libbz2-dev # recent cmake version $ wget -O - https://apt.kitware.com/keys/kitware-archive-latest.asc 2>/dev/null | sudo apt-key add - $ sudo apt-add-repository 'd..

📍 아나콘다(Anaconda)는 파이썬을 포함한 numpy, scipy, sklearn 등 머신러닝이나 데이터 과학에 필요한 다양한 패키지가 포함 되어있는 파이썬 배포판입니다. pip과 다르게 install 할 수 있는 패키지가 한정되어 있지만, 그냥 파이썬을 설치하고 일일이 패키지를 설치하는 것보다 의존성이나 여러 문제들 때문에 아나콘다를 사용하는게 편리할 수 있습니다. 아나콘다 설치파일 다운 및 실행 아래 두 방법 중 본인의 환경에 맞게 설치파일을 다운받고 실행합니다. 1. MacOS나 Linux GUI 환경에서는 아래에서 설치파일을 직접 다운로드 받은 후 실행합니다. Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is th..

🚩 딥러닝과 인공 신경망 알고리즘을 이해하고 텐서플로를 사용해 간단한 인공 신경망 모델을 만들어 봅시다. [인공지능/혼공머신] 07-1. 인공 신경망 (2) 🚩 딥러닝과 인공 신경망 알고리즘을 이해하고 텐서플로를 사용해 간단한 인공 신경망 모델을 만들어 봅시다. [인공지능/혼공머신] 07-1. 인공 신경망 (1) 🚩 딥러닝과 인공 신경망 알고리즘을 avoc-o-d.tistory.com 인공 신경망으로 패션 아이템 분류하기 케라스 모델은 훈련하기 전에 compile()로 하는 설정 단계가 있습니다. model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics="accuracy") 꼭!!! 지정해야 할 것은 ✨손실 함수의 종류✨입니다. 📍 loss = "sp..

🚩 딥러닝과 인공 신경망 알고리즘을 이해하고 텐서플로를 사용해 간단한 인공 신경망 모델을 만들어 봅시다. [인공지능/혼공머신] 07-1. 인공 신경망 (1) 🚩 딥러닝과 인공 신경망 알고리즘을 이해하고 텐서플로를 사용해 간단한 인공 신경망 모델을 만들어 봅시다. 패션 MNIST 데이터셋 👕 딥러닝에서는 MNIST 데이터셋이 유명합니다. 📌 MNIST : 손으 avoc-o-d.tistory.com 인공 신경망 (= 딥러닝) 패션 아이템 분류 문제를 인공 신경망으로 표현해보자면, 로지스틱 회귀를 표현한 그림과 매우 비슷합니다. ✨가장 간단한 인공 신경망은 아래와 같이 출력층 1개가 있는 신경망입니다. 10개의 패션 아이템 클래스 : 10개의 뉴런 z_티셔츠, z_바지, ... : z1, z2, ... 픽셀1..

🍒 Raspberry Pi 4 모델 사용 개념 GPIO General Purpose Input Output, 범용 입출력을 의미합니다. GPIO 핀 번호 각 핀 정보는 아래 명령어로 확인할 수 있습니다. pinout gpiozero 라즈베리파이 재단에서 공식으로 라즈비안에 포함시켜 배포하고 있는 GPIO제어용 파이썬 라이브러리입니다. 아래 공식 문서에서 여러 예제 코드를 볼 수 있습니다. 🚀 gpiozero — GPIO Zero 1.6.2 Documentation Pin factories GPIO Zero builds on a number of underlying pin libraries, including RPi.GPIO and pigpio, each with their own benefits. You..

🍒 Raspberry Pi 4 모델 사용 wpa_supplicant.conf를 수정하여 무선랜을 설정해보겠습니다. 우선 아래 글을 참고하여 ssh 접속해줍니다. [라즈베리파이] 무선랜(WiFi) ssh 접속하기 🍒 Raspberry Pi 4 모델 사용 ssh 란? Secure Shell Protocol 네트워크 프로토콜 중 하나로, 한 컴퓨터와 다른 컴퓨터가 Public Network(인터넷)를 통해 서로 통신을 할 때 보안적으로 안전하게 통신을 하기 위해 avoc-o-d.tistory.com wpa_supplicant.conf 수정 wpa_supplicant.conf 파일이 있는 곳으로 이동합니다. 📌 /etc/wpa_supplicant.conf wpa_supplicant.conf 파일을 수정해서 외부..

🍒 Raspberry Pi 4 모델 사용 ssh 란? Secure Shell Protocol 네트워크 프로토콜 중 하나로, 한 컴퓨터와 다른 컴퓨터가 Public Network(인터넷)를 통해 서로 통신을 할 때 보안적으로 안전하게 통신을 하기 위해 사용하는 프로토콜입니다. 즉, ssh로 컴퓨터에서 다른 컴퓨터 서버에 원격 접속할 수 있습니다. 이를 위해, 유선이든 무선이든 두 컴퓨터가 같은 네트워크에 있어야 합니다. 📍 유선랜 : LAN 케이블로 연결 📍 무선랜 : 같은 와이파이 연결 ssh 활성화 ssh가 활성화 상태여야 접속이 가능합니다. 라즈베리파이는 계속해서 통신에 관한 보안이 강화되어 가고 있어서, spi나 i2c, uart등 전부 기본값이 disable로 바뀌었고 ssh역시 disable로 ..