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[펌] axis 이해 행렬: matrix 행렬은 복수의 차원을 가지는 데이터가 다시 여러 개 있는 경우의 데이터를 합쳐서 표기한 것이다. 일반적으로 2차원 배열이 행렬입니다. 특히 3차원 이상 배열은 텐서(tensor)라고 합니다. 다차원 배열의 축(axis) 다차원 배열의 경우 그림 1과 같은 축을 갖습니다. 그림 1: 다차원 배열에서 axis(축)의 의미 벡터에 을 적용해 보면, 벡터는 x 축만을 갖는 자료형입니다. 1차원 배열에 해당하는 벡터의 각 요소(Element)는 그 자체가 Row입니다. 2차원 배열 형태의 행렬(matrix)은 x축의 행과 y축의 컬럼을 갖습니다. 2차원 배열 행렬은 depth가 1이라고 생각할 수 있습니다.1 3차원 배열 형태의 Tensor는 행과 열을 갖고 각 컬럼은 벡터 형태를 갖습니다. ..
알콜중독에 관한 짧은 소해 사랑받기 위해 술 마시기 시작한 나는 대체 누굴 위해 마시며현재 나는 어디에 있는겁니까... 수줍어도 말이 없어도 당신은 사랑받을만한 존재입니다 굳이 현란한 말솜씨와 과도한 제스처가 없어도 당신은 당신 그대로 괜찮은 사람입니다 무얼 그리 남에게서 인정받아야 하나요 그냥 그대로 좋습니다
파이썬 lambda, map lambda 인자 : 표현식 x = lambda a : a + 10 print(x(5)) x = lambda a, b, c : a + b + c print(x(5, 6, 2)) map(function, iterables) def myfunc(n): return len(n) x = map(myfunc, ('apple', 'banana', 'cherry')) map(lambda x: x ** 2, range(5)) list(map(lambda x: x ** 2, range(5)))
pretext task 사용자가 정의한 새로운 문제를 논문 들에서는 pretext task라고 하낟. Network로 하여금 만든 pretext task를 학습하게 하여 데이터 자체에 대한 이해를 높일 수 있게 하고, 이렇게 network를 pretraining 시킨 뒤 downstream task로 transfer learning을 하는 접근 방법 이 Self-Supervised Learning의 핵심 개념입니다.
conda install requirement.txt를 conda install로 하려고 할때 $while read requirement; do conda install --yes $requirement; done < requirements.txt
고우영 수호지 연구실 책장에 꽃혀 있는 수호지 90년대 대학원시절 최영선생님께서 좋아하시던 고우영의 십팔사략이 생각 나 찾아 읽었다. ㅎㅎ 잼나다.
윈도우 정품인증 하라고 나온다 MS 서비스센터에서 처리해줌 조직의 정품인증과 다운받은 제품의 Conflict 발생으로 그런 모양 정품을 쓰자!
anaconda install $ bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh 그러면 엔터를 입력하게끔 뜨고, YES/NO를 묻는것들이 뜨는데, 읽어보시고 선택하셔도 되고, 귀찮으면 그냥 다 YES 하시면 됩니다. 그런다음 아나콘다 설치에서 생긴 환경 변수의 변경을 적용하기 위해 bashrc 를 읽는다. ※ bashrc를 읽는 두 가지 방법이 있다. 터미널 창을 껏다가 다시 킨다. $ source ~/.bashrc 다음으로 설치가 잘 되었는지 확인을 하기위하여 version을 체크하고, 설치된 python 버전들이 뭐가 있는지 확인한다. $ conda --version $ conda search python search python 명령어를 입력하면 python2, python3의 모든 버전이 다 쭈르륵~ 뜨..

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