#가지치기

[oojnim]

손바닥만할때 데려와서 내 키보다 더 커진 잭슨아. 그동안 나의 결단과 용기가 부족해 가지치기 못해줘서 미안해. 큰 마음먹고 댕강 잘랐으니 더 두껍고 튼튼하게 자라렴. 이왕이면 곁가지는 예쁘게 양쪽으로 힘내 봐.

[screechingdragonnerd]

잡플래닛 리뷰어워드 이미지 텍스트 확인 잡플래넷 리부어워드 : 인류애상실상 $ 131표(5... https://imgtag.co.kr/issue/860420/?feed_id=1973490&_unique_id=6766814acfbea

[qqqzzvvs]

가지치기 까지는 되어있는 상태

[dailymaker]

용산구, 보호수 생육환경 모니터링

[edwardya-storylog]

#마지막잎새 #아름다운 #잎새 내 사랑이 사랑하는 내 사랑의 사람들은 내 사랑의 일부로서 함께 사랑하겠지만 나 자신이 사랑해야할 내 사람들은 이제 더 받아들이기는 힘들겠다 싶어 그냥 나도 내 사랑의 일부로 살며 그 사랑에게 집중하고싶은 그런 마음 마지막 잎새일지라도, 그 어느 잎새보다 아름다운 걸 . . . #story #log #마음이야기 #ep4 #체념 #결단 #인간관계 #내사랑 #내사람 #사람 #관계 #가지치기 #관계를정리하는중입니다 #사랑할래 #사랑만할래 #사랑만 #체념글귀 #관계글귀 #관계정리 #에세이 #글귀 #글 #인스타작가 #작가 #스토리텔러 #이야기꾼 https://www.instagram.com/p/CM1b9tTFhuz/?igshid=156t4f7ib8i

[90-anhyeonjin]

쉬는날은 일을해야지! 지저분하게 얽히고설킨 장미허브 깔끔하게 정리 #장미허브 #분갈이 #가지치기 #주렁주렁이가 #미니미로변신 (인천 논현동 우리집에서) https://www.instagram.com/p/B-rBIhWA2Cz/?igshid=16n7d81fzvavi

[healingstory-blog]

생명의힘~ #삽목 #가지치기 #맞팔환영 #맞팔해요 #맞팔댓글 #맞팔선팔 #맞팔은댓글 #선팔맞팔 #선팔100 #선팔하면맞팔가요 #선팔해요 #팔로우그램 #팔로우늘리기 #팔로우환영💕 #팔로우환영 #일상💕 #일상기록(서울바른세상병원에서)

[bidambiz-blog]

사무실 #고무나무 가 시들해 지는거 같아 #가지치기 를 하고 가지치기한 나무는 패트병에 담궈 놓았다. #고무나무물꺽꽂이 #꺽꽂이 죽고 사는 건 이제 애네들 생명력에 달렸겠지 https://www.instagram.com/p/BwQsAEaFoiA/?utm_source=ig_tumblr_share&igshid=cox7vfgm19pq

[doheeseo]

정원 일의 안 즐거움.

_ 도희서

한동안 뒷마당에 나가지 않았다. 세 번 잔디를 깎았을 뿐 정원을 가꾸거나 거닐지도 않았다. 새나 고라니 소리가 들리면 창밖의 뒷산을 바라보기만 할 뿐 평상시 나는 의자에 깊이 앉아 네모난 창 속에서 매일 변화하는 풍경을 감상한다.

나는 시골에 살지만 텃밭을 가꾸지 않는다. 텃밭을 가꿀 공간도 충분하고 잘 조성된 정원도 있지만 채소를 기르지도 꽃을 심지도 않는다. 나는 도시 보다 분명히 시골을 좋아하지만 내가 도시 탈출을 한 이유가 농작물을 키워 먹는 재미를 위해서나 꽃밭을 가꾸며 만족하기 위해서가 아니기 때문이다. 나는 도시의 피곤함과 소음에 질려서 떠났다. 난 그저 고요하고 평화로운 곳에서 방해 받지 않고 하루하루 보낼 수 있기를 원했다. 물론 모든 시골이 다 고요하고 평화롭지는 않다. 시골 원주민들은 의외로 자연의 아름다움에 그다지 관심이 없고 농작물�� 더 관심이 많은 사람이 많기 때문이다. 그렇기 때문에 도시를 떠난 후에도 나는 그런 곳을 피해 방랑을 계속해야 했다. 한 때는 나도 텃밭을 가꾸고 정원에 꽃이나 나무를 심으며 지낸 적이 있지만 어느날 1톤 트럭을 가득 채운 화분들을 이사시키고 겨울 동안 실내에서 난방을 해주며 살아있도록 만든 이후 나는 결심을 했다. 그리고 모든 식물들을 노지 땅에 심어주며 말했다. “이제부터 너희 스스로 사는 거야.”

많은 사람들이 시골에서 사는 사람은 누구나 텃밭과 정원을 좋아할거라고 생각하는 경향이 있다. 하지만 모두가 그렇지는 않을 것이다. 적어도 분명히 나는 아니다. 텃밭을 한 번도 가꿔보지 않은 도시 사람은 자신이 예쁜 작업복을 입고 장갑을 끼고 느긋하게 흙을 만지는 시골 살이를 꿈꿀지 모르지만 그건 현실을 모르는 말이다. 텃밭을 가꾸는 건 봄 부터 가을이 끝날 때 까지 해야할 일이 끝이 없으며 그 노동강도도 작지 않아서 자주 근육통에 시달려야 할 수도 있다. 일의 종류가 다를 뿐 도시에서의 스트레스와 마찬가지로 피곤하며 그런 피로는 텃밭의 크기가 클수록, 텃밭에 대한 집착이 심할수록 더 크다. 벌레가 파먹은 잎사귀 하나에도 민감하고 잡초 하나에도 짜증이 난다면 그 스트레스는 극한에 이를 수도 있다. 그런 사람들은 그것들을 막기 위해서 스스로 텃밭에 더 많은 일을 만들어낸다. 정원 일도 마찬가지다. 쭉쭉 자라는 나뭇가지들을 가만히 두지 못하고 전정 가위를 들고 매일 서성거리거나 매년 죽어버리는데도 그저 잠깐 예쁜 것을 보겠다고 철마다 일년생 꽃들을 사다 심는 일도 가볍게 생각할 일이 아니다. 나는 언젠가 일년간 구입한 꽃과 나무에 대한 금액 총액을 합산해 보고 깜짝 놀란 적이 있다. 그러니까 그런 인위적으로 꾸민 예쁜 정원을 만들기 위해선 자신의 피곤함을 극복할 특별한 애정과 그를 뒷받침할 경제력이 필요한 것이다.

언젠가 횡성에 살던 번역가 부부의 집에 초대받아 간 적이 있다. 단순하고 간소한 생활을 추구하는 두 사람의 집은 그야말로 최소한의 생활 집기 외에는 아무것도 없는 “텅 빈”집이었다. 방안에 쓰레기통이 없고 대신 안쓰는 종이 봉투를 활용하는 그들의 모습이 누군가에게는 재미없게 느껴질지 모르나 나는 정말 마음에 들었다. 그때 그 번역가는 앞마당을 거닐며 내게 말했다. “���리는 아무것도 심지 않아요. 가끔 야생화 꽃씨를 뿌려줄 뿐 땅을 파고 거름을 주고 심고 가꾸고 그러지 않아요.” 그들이 씨를 뿌린 야생화는 여기저기 불규칙하게 자라나며 자라지 않는 나머지는 그냥 그렇구나 한다고 했다. 그것이 바로 내가 추구하는 삶의 모습이었다. 도시에서 하루에 백 통의 이메일을 회신하고 밤 10전에 퇴근하는 일은 거의 없던 나는 나를 방해하는 모든 것에서 벗어나고 싶었다. 그것은 쓰지도 않는 물건에 대한 집착이기도 하고, 사람들과의 관계이기도 하고, 듣기 싫어도 들리는 소리이기도 했다. 나는 자연을 좋아하지만 키 큰 나무들이 있는 숲 속에서 장기 투숙색처럼 가만히 머물고 싶은 것이지, 시골에 큰 집을 짓겠다고 땅을 파고 나무를 베고 손이 많이 가는 정원과 텃밭을 만들고 싶지가 않았다.

많은 사람들이 헤세의 책 제목처럼 정원 일의 즐거움을 꿈꾸지만 헤세처럼 정원에서 사색을 하는 사람은 많지 않은 것 같다. 정원을 가꾸는 것도 아파트 인테리어를 하듯 남들보다 크게 남들보다 화려하게, 더 예쁘게 만들기 위해 매일을 전투적으로 산다. 그건 장소만 도시에서 시골로 옮겼을 뿐 어쨋든 피곤한 일상 아닐까.

나는 아직 내 손으로 내 집을 짓지 못했다. 하지만 나의 마지막 집에 대한 설계는 도면처럼 명확하게 내 머리 속에 있다. 필요한 소재와 쓰지 않을 것들의 리스트가 분명히 있고 어떻게 하면 집관리라는 소모적인 일을 하지 않고 편안하게 살 수 있을지 건축 방법에 대한 아이디어도 있다. 집이 있어야 하는 장소나 집의 크기로 내게 최적의 집의 형태는 소로우의 집이 가장 비슷한 형태다. 단지 나는 나무로 짓지 않고 콘크리트를 사용할 계획을 가지고 있을 뿐, 있어야 할 곳이나 크기는 같다. 단순하고 간소한 삶을 살기에 충분한 최소한의 작은 집을 사람의 손이 훼손하지 않을 자연 속에 가만히 놓는 것. 인간이 만든 어떤 공원이나 정원도 긴 시간 스스로 형성된 숲 보다 아름다울 수 없을 것이다. 나는 그런 곳에 안겨있고 싶지 그런 곳을 변형하고 남은 생 동안 에너지를 소모하며 살고 싶지 않다.

이전에 전세로 살던 집의 집주인은 바로 이웃에 살았는데 그 분은 나만 보면 정원의 나무들을 가지치기 하는 법을 알려주려 했다. 그 분은 집에 있는 날이면 늘 전정 가위를 손에들고 정원을 빙빙 돌았다. 하지만 나는 그 분의 바램대로 가지치기를 하지 않았기 때문에 그 분은 실망했을 것이다. 그러나 나는 길게 자란 나뭇가지가 왜 보기싫은지 모르겠다. 그대로두면 그 나뭇가지가 인간을 공격 하기라도 한다는 건가.

어쩌면 누군가의 눈에는 내가 단순히 게으른 사람으로 보일지 모르겠다. 하지만 내게 소중한 건 아름다운 자연을 바라보고 그 안에서 숨쉬고 깊이 생각하는 일이다. 나는 나의 마지막 집을 짓게되면 텃밭은 물론 잔디도 심지 않고 철마다 손이 가는 정원도 ��대로 만들지 않을 것이다. 그런 정원을 만들지 않아도 그대로 항상 아름다운 정원을 가지는 일은 충분히 가능하다. 지금 그대로 아름답고 조용한 곳에 가만히 집을 내려놓으면 되는 것이다. 사람들은 스스로 자신을 피곤하게 만드는 버릇이 있다. 하지만 내가 지금 해야 된다고 생각하는 많은 일들이 실은 안 해도 되는 일이고, 지금 필요하다고 생각하는 많은 것들이 실은 필요 없는 것들이며, 연락이 끊길까봐 조바심내는 주소록의 많은 번호가 실은 필요 없는 것들이라는 걸 깨닫는 건 어렵지 않다. 지금 해야한다고 생각한 일을 하지 않고, 언젠가 필요할지 모른다고 생각한 물건을 버리고, 사람과의 관계를 십분의 일로 줄여보면 된다. 당장 휴대폰을 서랍에 넣고 일주일을 살아도 내 삶에 아무 변화가 생기지 않는다는 걸 알게되면 우리가 얼마나 무거운 짐을 스스로 안고 살고 있는지 깨달을 수 있다.

[livlovlun]

인공지능 천인국

CHAPTER 01 인공지능 소개 01 인공지능의 시대 02 인공지능의 정의 인공지능 vs 기계학습 vs 딥러닝 03 튜링 테스트 ELIZA 중국인 방(The Chinese room) 유진 구스트만 튜링 테스트의 문제점 04 인공지능의 역사 인공지능의 태동(1943-1956) 황금기(1956-1974) 첫 번째 AI 겨울(1974-1980) 전성 시대(1980-1987) 두 번째 AI 겨울(1987-1993) AI의 부활(1993-2011) 딥러닝, 빅데이터 및 인공지능(2011-현재) 05 인공지능은 어디에 필요할까? 자율주행 자동차 광고 챗봇(chatbot) 의료 분야 경영 분야 06 파이썬 설치 아나콘다 다운로드하기 아나콘다 설치하기 스파이더 스파이더의 실행 스파이더의 대화형 모드와 스크립트 모드 스크립트 모드 실습 CHAPTER 02 탐색 01 탐색 02 상태 공간의 예 03 탐색 트리 04 기본적인 탐색 기법 05 맹목적 탐색 #1: 깊이 우선 탐색(DFS) 06 맹목적 탐색 #2: 너비 우선 탐색(BFS) 07 DFS와 BFS 프로그램 보드를 어떻게 표현할 것인가? Open과 closed 리스트는 무엇으로 구현할 것인가? 자식 노드들은 어떻게 생성할 것인가? 전체 소스 08 경험적 탐색 방법 09 언덕 등반 기법(Hill-Climbing) 알고리즘 지역 최소 문제 10 최고 우선 탐색 11 A* 알고리즘 12 A* 알고리즘의 파이썬 구현 CHAPTER 03 게임트리 01 게임 프로그램 게임 정의 Tic-Tac-Toe에 대한 게임 트리 02 미니맥스 알고리즘 틱택토 게임에 미니맥스 알고리즘 적용 미니맥스 알고리즘의 의사코드 03 틱택토 게임 프로그래밍 04 알파베타 가지치기 알파베타 알고리즘 알파베타 알고리즘 실습 05 불완전한 결정 CHAPTER 04 전문가 시스템 01 전문가 시스템 전문가 시스템의 역사 02 전문가 시스템의 구성 요소 지식 베이스 추론 엔진 사용자 인터페이스 03 지식과 인공지능 데이터, 정보, 지식 04 규칙 규칙에 AND나 OR를 사용할 수 있다. 05 전문가 시스템에서의 추론 순방향 추론 역방향 추론 06 충돌 해법 07 전문가 시스템의 장점과 약점 CHAPTER 05 지식 표현 01 지식 표현(Knowledge Representation) 02 규칙 03 의미망 04 프레임 프레임의 장점 프레임과 객체 지향 프로그래밍 프레임과 상속 05 논리(Logic) 06 명제 논리 명제 논리에서의 추론 모더스 포넌스(Modus Ponens) 부정 논법(Modus Tollens) 삼단논법(syllogism) 07 술어 논리 08 술어 논리에서 추론 정형식 도출(resolution) 도출에 의한 증명 09 프롤로그(Prolog) CHAPTER 06 퍼지 논리 01 퍼지 논리란? 퍼지 논리를 사용할 수 있는 분야 02 크리스프 집합과 퍼지 집합 크리스프 집합 퍼지 집합 퍼지 집합의 표기 방법 03 퍼지 집합에서의 연산자 집중화 연산자 CON과 DIL 04 퍼지 추론 퍼지 규칙 퍼지 추론의 기본 퍼지 추론의 과정 규칙이 여러 개 있는 경우 CHAPTER 07 불확실성 01 불확실성 불확실성의 예 불확실성은 왜 발생하는 것인가 인공지능 시스템에서의 불확실성 처리 02 확률을 이용한 불확실성 처리 사전 확률과 사후 확률 베이즈 정리 03 베이즈 정리와 추론 증거와 가설이 여러 개일 때 베이즈 정리의 단점 04 확신도 확신도의 정의 불확실한 증거를 가진 규칙에서의 확신도 규칙이 여러 개의 전제를 가지는 경우 CHAPTER 08 유전자 알고리즘 01 자연계에서의 진화 02 유전자 알고리즘 염색체, 인코딩, 평가 함수 유전자 알고리즘의 순서도 선택 연산자 교차 연산자 돌연변이 연산자 유전자 알고리즘 03 유전자 알고리즘의 예제 04 유전자 알고리즘 프로그램 05 유전자 알고리즘의 장단점 06 유전자 프로그래밍 어떻게 프로그램을 표현할 것인가? 기본 연산들 GP 알고리즘 CHAPTER 09 기계학습의 소개 01 기계학습이란? 기계학습은 어디에 이용되는가? 기계학습의 역사 02 기계학습의 종류 03 기계학습의 용어들 특징(feature) 레이블(label) 샘플 학습과 예측 학습 데이터와 테스트 데이터 04 지도 학습 회귀(regression) 분류(classification) 05 비지도 학습 06 강화 학습 07 기계학습의 실용적인 가치 08 넘파이(Numpy) 리스트 vs 넘파이 배열 인덱싱과 슬라이싱 논리적인 인덱싱 2차원 배열 arange() 함수 linspace() 함수 reshape() 함수 난수를 생성해보자. 난수 생성하기 정규분포 난수 생성 CHAPTER 10 선형 회귀 01 선형 회귀 선형 회귀 소개 선형 회귀의 원리 학습과 손실 02 선형 회귀에서 손실 함수 최소화 방법 경사 하강법(gradient descent method) 선형 회귀에서 경사 하강법 경사 하강법 구현 03 선형 회귀 예제 선형 회귀를 그래프로 그려보자. 04 과잉 적합 vs 과소 적합 CHAPTER 11 kNN 알고리즘과 K-means 알고리즘 01 kNN 알고리즘 02 kNN 알고리즘 kNN 알고리즘 수정된 kNN 알고리즘 03 sklearn을 이용한 kNN 알고리즘 실습 특징과 레이블 kNN 학습하기 새로운 데이터로 예측해보기 04 비지도 학습(K-means 클러스터링) K-means 클러스터링의 예 K-means 알고리즘 05 sklearn을 이용한 K-means 클러스터링 라이브러리를 포함시킨다. 데이터를 준비한다. 데이터 시각화 클러스터 만들기 06 k를 결정하는 방법 팔꿈치 방법의 구현 CHAPTER 12 신경망 I(퍼셉트론) 01 신경망 신경망의 장점 뉴런의 수학적인 모델 02 퍼셉트론 퍼셉트론은 논리 연산을 학습할 수 있을까? 03 퍼셉트론 학습 알고리즘 퍼셉트론 학습 알고리즘 예제 04 sklearn으로 퍼셉트론 실습하기 05 퍼셉트론 프로그래밍 06 선형 분류 가능 문제 XOR 연산 학습 선형 분류 가능 문제 다층 퍼셉트론으로 XOR 문제를 해결 CHAPTER 13 신경망 II(MLP) 01 다층 퍼셉트론 활성화 함수 02 역전파 학습 알고리즘 출력 노드 값 계산 손실 함수란 무엇인가? 경사 하강법 03 역전파 알고리즘의 유도 역전파 알고리즘 역전파 알고리즘 상세 설명 체인룰을 사용하자. 출력 노드의 경우 결론을 내려보자. 04 구글의 플레이그라운드를 이용한 실습 에포크 학습률 활성화 함수 선택 문제 유형 학습 데이터와 테스트 데이터의 비율 입력 특징 선택 은닉층 추가하기 학습 시작 은닉층 없이 분류 실습 은닉층을 추가한 실습 05 넘파이를 이용하여 MLP 구현 06 구글의 텐서플로우 아나콘다에서 텐서플로우 설치하기 Keras Keras 예제 #1 Keras 예제 #2 CHAPTER 14 신경망 III(딥러닝) 01 딥러닝 은닉층의 역할 02 그래디언트 소멸 문제 새로운 활성화 함수 03 손실 함수 문제 소프트맥스(softmax) 활성화 함수 교차 엔트로피 손실 함수 04 가중치 초기화 문제 가중치 초기화 방법 05 미니 배치 06 데이터 정규화 07 데이터 인코딩 기법 08 학습률과 모멘텀 09 과잉 적합의 처리 드롭 아웃 10 앙상블 11 Keras를 이용한 MNIST 숫자 인식 숫자 데이터 가져오기 모델 구축하기 학습시키기 CHAPTER 15 신경망 IV(컨볼루션 신경망) 01 영상 인식이란? 02 전통적인 영상 인식 시스템의 구조 03 영상 인식과 DNN 04 컨볼루션 신경망(CNN) 컨볼루션이란? 05 풀링 또는 서브 샘플링 컨볼루션 계층 06 DNN을 이용한 영상 분류 완전 연결 신경망 이용 07 CNN을 이용한 영상 분류

[1theorzr]

가지치기

뿌리 뽑히지 않고, 부러지지 않고 흔들리기만 할 수 있을까.

계절이 바뀔 때. 해가 달라질 때. 도로 위에 쌓인 나뭇가지들이 눈에 들어온다. 잎을 다 잃은 채로 겨울을 보내고 난 나무의 가지들이 바닥에 쌓인다. 잘린 나뭇가지 위로 다시 초록이 올라올 것이다. 다시 자라서 봄과 여름을 그리고 가을을 치르며 계절을 살아 낼 테고. 

어렸던 시간 어른이 되어가던 시간 그리고 어른으로 살아가는 시간 동안 내게서 자라난 많은 가지들도 그렇게 사라졌다. 지금도 조금씩 잔가지와 굵은 가지들을 잘라내고 있다. 어떤 순간에는 내가 원치 않았지만 잘려나간 것들도 있다. 잘라낸 자리에는 상처와 함께 또 다른 잎이 자란다. 어떤 자리는 끝내 아물지 않기도 하여 종종 저리다. 잎이 자란다고 전혀 새로운 나무가 되는 것도 아니다. 결국 같은 나무인 채로 같은 자리를 잘라내기도 한다. 다른 모습으로 자라고 싶지만 그마저도 뜻대로 되지 않는다. 

언제는 차를 타고 가다가 가로수의 모양이 모두 직사각형으로 자라있는 것을 발견했다. 도로 양옆에 늘어선 나무들이 마치 네모난 스틱 아이스크림처럼 보였다. 그리고 일정 지역을 벗어나니 다시 그저 무성한 나무들이 보였다. 누구였을까. 나무에게 모양을 만들어준 이가. 한동안 그 지역의 가로수는 직사각형 모양으로 자랐다. 그 자리를 차를 타고 지나갈 때면 가로수를 바라보며 지났다. 그리고 늘 궁금했다. 누구였을까. 

누가 나무에 모양을 줄 생각으로 가지를 쳤을지 알 수 없다. 어쩌면 내 기대가 만든 희망사항일지 모른다. 그래도 누군가 그렇게 했기를 바란다. 가지치기 작업을 할 때, 자신이 관리할 지역을 할당받은 어떤 이가 가로수의 모양을 머리에 그리면서 작업을 했다. 그리고 그가 그렸던 이미지를 잎이 무성해진 계절에 내가 볼 수 있었다. 누군가의 가지치기는 성공했다. 

나의 가지치기는 성공과는 거리가 멀다. 뭐 그렇다고 어떤 모양을 기대하고, 다다를 기준을 그려두고 시작한 것은 아니었다. 물론 시작한 줄도 모르고 끝내버린 경우도 다반사다. 내가 잘라낸 자리, 혹은 시간이 지나보니 알아채지도 못한 사이 이미 가지가 죽어버린 자리도 있었다. 또는 자라날 틈도 주지 않고 잘라버린 가지도. 어떤 가지는 자라고 자라서 내 뿌리와 몸통의 모든 양분을 다른 잔가지와 잎을 틔우는데 들어가야 할 양분마저 끌어가기도 했다. 그 무성함에 나조차도 누가 몸통과 뿌리의 주인인지 헷갈리는. 

지금 나는 내 몸과 뿌리까지 온 힘을 다해 그 무성한 가지를 지키고 있는 것 같다. 다른 가지들은 시야에도 들어오지 못할 정도로 비대해진 그 가지를. 분명 이렇게 균형을 잃다가 가지가 부러지지 않을까. 몸통도 뿌리도 버틸 힘을 잃고 휘청이다가 그저 부러져버리거나 뿌리가 뽑히지 않을까. 남은 계절을 살아낼 수 있을까. 나의 나무가 위태롭다. 

[uuu987]

가지치기 가지치기

[onestepawaylee-blog]

#가지치기 Mar 2018. #seoul