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Shakerato

pip install -r requirements.txt 라이브러리 설치 팁 (버전 상관없이 최신버전 설치)

버전 상관 없이 최신버전으로 requirements.txt 파일에 있는 라이브러리들을 설치하는 경우 사용 예를들어 아래와 같이 라이브러리 리스트에 개수가 많고 버전이 틀려서 설치가 잘 안될때 복구/설치 할때 사용합니다.- github에서 다운받은 소스코드의 requirements- 파이썬 설치 라이브러리 리스트 백업: pip list > requirements.txt- 아나콘다 설치 라이브러리 리스트 백업: conda list > requirements.txt 다음과 같이 아래와 같이 requirements.txt가 되어 있는경우, -------------alabaster==0.7.10anaconda-client==1.6.5anaconda-navigator==1.6.8anaconda-project==0...
Research 2018. 5. 26. 04:10
cube i7 tablet g-sensor driver(Kionic) on windows 10 makes flip screen problem

To solve flip screen problem of Kionic g-sensor driver on Windows 10 Make "flip_screen.reg" file with below code, and double click the .reg file to run. Windows Registry Editor Version 5.00 [HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Enum\ROOT\SENSOR\0000\Device Parameters\kxfusion]"ACPI\\SMO8500\\1-0"="{A4C7A64F-B787-4F00-B1D8-5830F1CC8392}""orientation"=hex:00,00,00,01,01,00,02 More detailed ..
Research 2018. 5. 26. 02:05
CUDA 9 visual studio integration problem 문제 해결, cuda9 install with vs2017

* 추가 사항 업데이트 (2019-08-19)최신 CUDA 버전을 다운받아 설치하면 visual studio integration 기능을 같이 설치해도문제없이 설치되는 것을 확인하였습니다.아직도 같은 문제가 있으신 분들은 아래 기능을 끄시고 설치하시기 바랍니다. Latest version of CUDA maybe fixed this bug. -------------------------------------------------CUDA 9 (I tested CUDA 9.0, CUDA 9.1, CUDA 9.2)makes "visual studio integration" problemwith Visual Studio 2017 Community latest version When you install CUDA..
Research 2018. 5. 25. 23:22
Visual Studio Code IntelliSence 줄바꿈시 코드 자동 채워짐 문제

Visual Studio Code IntelliSence 줄바꿈시 코드 자동 채워짐 문제:Visual Studio Code에서 IntelliSense가 입력한 Character로 시작하는 변수명이나 합수명을 추천해주는데, 줄바꿈시 Enter 누르면 자동으로 추천된 코드가 채워져서 원하는대로 코드가 작성이 안되는 경우가 발생함 파일-기본설정-설정-사용자설정창에 아래 라인을 추가 "editor.acceptSuggestionOnEnter": "off" IntelliSense란?IntelliSense는 멤버 목록, 매개 변수 정보, 요약 정보 및 단어 자동 완성 등 여러 기능을 위한 제네릭 형식입니다. 이러한 기능을 사용하면 사용 중인 코드에 대한 자세한 정보를 보고, 입력하는 매개 변수를 계속 추적하고, 단 ..
Research 2018. 4. 17. 14:13
How to implement next_batch for mini batch gradient descent in deep learning

Full Code: https://www.kaggle.com/pedrolcn/deep-tensorflow-ccn-cross-validationclass TrainBatcher(object): # Class constructor def __init__(self, examples, labels): self.labels = labels self.examples = examples self.index_in_epoch = 0 self.num_examples = examples.shape[0] # mini-batching method def next_batch(self, batch_size): start = self.index_in_epoch self.index_in_epoch += batch_size # When..
Research 2018. 4. 2. 15:29
Role of validation for neural network (deep learning) - validation 역할

Why do we need validation (validation이 필요한 이유)? In order to estimate how well your model has been trained (that is dependent upon the size of your data, the value you would like to predict, input etc) and to estimate model properties (mean error for numeric predictors, classification errors for classifiers, recall and precision for IR-models etc.) - 모델이 학습이 잘 되었는지 측정하기 위해 A set of examples used ..
Research 2018. 4. 1. 21:39
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