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무지는 공포요, 모든 공포는 무지로부터 나온다.

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[NVIDIA omniverse] Windows에서 엔비디아 옴니버스 사용하기 안녕하세요 여러분 import ysy입니다. 오늘은 NVIDIA의 omniverse라는 툴을 사용해보겠습니다. omniverse란?옴니버스는 여러 앱을 넘나들며 사용 가능한 툴USD file typesUniversal scene descriptor format마야, 블렌더 등 여러 엔진을 넘나듦fbx file —> usd format새로운 씬을 만든다고 볼 수 있음렌더링 퀄리티 굳Suite of toolsAudio2face을 포함함 설치설치할게요쿠키설정은 알아서 해주시고 새로운 창이 뜨는데 스크롤 다운 해서 아래 화면의 'Download Omniverse Kit SDK' for 뒤에 있 'Windows'를 누른다.그러면 이 화면이 뜨는데 여기서 'Download' 버튼을 누른다. 버튼이 없으면 옴니버스 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 21.
언어모델 LM의 역사 정리 안녕하세요 import ysy입니다.제가 너무 오래 모델을 안만졌더니 서로 개념이 헷갈리길래 이번에 한 번에 쫙 정리해봤습니다.도움이 됐으면 좋겠어요.언어모델(Language Model, LM)을 공부하는 이유LM은 단어의 나열 확률을 계산해주는 모델입니다. 단어 나열 확률을 바탕으로 가장 높은 확률을 가지는 최적의 단어를 선택(생성)합니다.이 단어들은 모여 문장이, 문장이 모여 문단이 됩니다. GAN(Generative Adversarial Neural Network)이 이미지 데이터 뿐만 아니라 여러 데이터에 적용이 되듯이시퀀스 예측 모델(LM)을 통해 여러 task를 처리할 수 있습니다. 1. Word2Vec (2013)one-hot encoding, uni-gram, N-gram 등 확률분포에서 .. 공감수 2 댓글수 2 2024. 11. 10.
What is Ramp? Hello everyone! This is import ysy!Today I want to share the concept of RAMP! Let's dive in! The concept of a ramp in digital signal processing (DSP), and more broadly in mathematics, refers to a function or sequence of values that gradually changes over a specific range. In DSP, ramps are typically used to smoothly transition values, such as audio amplitudes or signal strengths, over time. Here.. 공감수 4 댓글수 1 2024. 10. 10.
Weights and Biases(W&B), wandb 소개 안녕하세요, import ysy입니다. Weights and Biases(W&B), 흔히 wandb라고 부르는 머신러닝 및 딥러닝 프로젝트 분석 도구에 대해 소개드립니다. W&B의 장점 중 하나는 아래와 같이 시각화가 매우 깔끔하게 이루어진다는 점입니다. 아래 이미지는 학습 중 반드시 확인해야 하는 learning rate와 loss 값을 받아와 이를 시각화한 것입니다. 매 스텝마다 각 값을 받아와 그래프를 평탄화하여 학습의 진행 상태를 한눈에 확인할 수 있습니다. 이 그래프를 통해 학습이 잘 진행되고 있는지를 쉽게 판단할 수 있습니다. 또한, 동일한 프롬프트에 대해 학습이 진행됨에 따라 결과가 어떻게 변하는지도 직관적으로 확인할 수 있습니다. 아래 두 이미지는 스펙트로그램과 관련된 것으로, 음악 파일의.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 10. 8.
Stable Audio Open finetuning 파인튜닝 / 코드 공유 안녕하세요 import ysy입니다. 올 여름 Stability AI에서 Stable Audio Open논문을 공개하며상남자답게 모든 학습 방법을 공개했죠? 논문에서도 느껴지듯 모든 것을 오픈해서consumer-grade GPU로 밑바닥부터 학습이 가능합니다. 저도 처음부터 학습을 해봤는데 엔간치 돌려서는 노이즈만 나오긴 합니다. 그래서 오늘은파인튜닝 진행해보겠습니다. 제가 사용한 환경 정보모든 작업은 vscode에서 진행했습니다.ssh를 사용해서 A100 gpu가 하나 있는 리눅스 서버 사용했습니다. 제가 사용한 데이터데이터는 80분 짜리 레게 데이터 사용했습니다.저는 파인튜닝 되는 것만 확인하려고특징이 두드러지는 레게 장르로 적은 데이터만 사용했습니다. 일부러 과적합보려고 한거긴 한데 그래도 너무.. 공감수 3 댓글수 0 2024. 8. 29.
파일이 그냥 사라졌을 때 안녕하세요 ysy2000입니다. 오늘은 작업 중에 눈 뜨고 파일을 잃어버려 복구한 이야기를 공유해드리겠습니다.회사 내부 작업물이었기에 git을 사용하지 못하는 상황이었고, 구글 클라우드 서버에 vscode로 접속한 상태에서 그냥 화면이 깜빡이다 파일이 사라졌습니다. vscode undo functionvscode에 undo 기능을 이용해봤습니다.edit > undo하지만 저는 기록도 날라가 사용할 수 없었습니다.(반응 없음) 문제 파악sudo dmesg | tail -20확인해보니 디스크가 불안정했던 것 같네요.깃이나 쓰면서 추후 피해 예방하기로 했습니다 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 25.
용량이 커서 깃허브에 올릴 수 없을 때 안녕하세요 ysy2000입니다. 깃허브 작업 시 한 레포지토리 당 최대로 저장할 수 있는 용량이 있는 것을 아시나요? 이 용량제한으로 무한대로 파일을 저장할 수 없기 때문에 용량이 큰 파일은 git.ignore파일로 잘 관리를 해주어야 합니다.파일 크기가 한도를 넘어가면 push 단계에서 오류가 발생해요. 우리가 push를 할 때에는 보통 git add와 commit을 한 후에 시도하기 때문에 이미 용량이 큰 파일들이 커밋에 저장되어 있을 텐데요.뒤늦게 git ignore로 관리에 포함하지 않으려고 해도 이미 늦은 거죠. 이 때 강제로 파일 접근을 막아주는 방법을 소개합니다. git filter-repo --path [지우고자하는 파일 위치] --invert-paths --force 예시로, 저는 이.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 23.
TMPDIR 확인, 변경하기 temporary directory 확인 및 변경 안녕하세요 import ysy입니다. 제가 지난번에 에러와 함께 pip로 다운받을 때 주소를 변경하는 방법을 소개시켜 드렸었죠.https://ysy2000.tistory.com/163 여기서 우리는 아래와 같은 명령어로 다운로드 경로를 바꿀 수 있다고 말했어요.export TMPDIR=[바꾸고 싶은 디렉토리] 그렇다면 현재 우리가 사용하고 있는 tmpdir, 즉 다운로드 위치는 어떻게 확인할 수 있을까요?첫번째 방법일반적으로는 현재 Python 세션에서 사용 중인 임시 디렉토리를 확인할 수 있습니다.이는 tempfile 모듈을 사용하여 가능합니다.이 코드를 실행하면 현재 Python 세션에서 사용하는 기본 임시 디렉토리의 경로가 출력됩니다.import tempfile temp_dir = tempfile... 공감수 1 댓글수 0 2024. 7. 24.
[에러 해결]ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 28] No space left on device 안녕하세요, import ysy입니다. 해당 에러는 어떤 데이터를 tmp폴더(임시 폴더)에 다운받으려고 할 때 주로 볼 수 있습니다. 그런데 이 폴더의 기본 세팅이 보통 전체 램의 반절 정도로 설정되어 있습니다.그 용량이 큰 편은 아니기 때문에 공간이 부족하다고 에러가 뜨는 것이지요. 여기서 우리는 두가지 해결 방법을 쓸 수 있습니다. 첫번째는 아예 tmp 폴더를 사용하지 않도록 하는 것입니다. 아래 명령어를 사용할 수 있는데 다만 환경이 꼬일 수 있으니 잘 알아보고 사용하세요systemctl mask tmp.mount.두번째는 tmp폴더가 아닌 다른 용량이 큰 폴더로 바꾸어 확장하는 것입니다. 저도 이 방법으로 해결했어요. 저장되는 위치는 아래와 같은 명령어로 바꿀 수 있어요export TMPD.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 14.
[linux]Unzip zip file, 압축파일 풀기 안녕하세요, import ysy입니다. 리눅스 명령어로 압축파일을 풀려면 아래와 같이 unzip 명령어를 사용해주시면 됩니다.unzip [file name] 예를 들자면 저는 이번에 음악 데이터셋을 풀고 싶으니 아래와 같이 입력하면 되겠죠. unzip music_data.zip 그런데 만약 디렉토리를 설정하고 싶다면,파일 위치 정보를 같이 적어주면 됩니다. unzip [file name] -d [directory] 저는 풀린 파일들을 data 폴더에 넣어주고 싶었기에 아래와 같이 입력했습니다.unzip music_data.zip -d ./data/ 만약 unzip이 안된다면 아래와 같이 설치 후 진행해 주세요.sudo apt-get install unzip 도움 되셨길 바랍니다.파이팅 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 12.
[Fooocus] image generating software 설치, 사용 안녕하세요 ysy임다. 오늘은 Fooocus라는 image generating software을 사용해볼 겁니다. midjourney를 사용하던 중 디스코드를 이용해야 하는 점과 유료라는 점이 불편해서 다른 프로그램을 알아보던 중 Fooocus라는 훨씬 사용이 간편하고 기능이 많은 프로그램을 발견했답니다. 전 linux 서버 이용했어요. 전체 다 합해서 다운로드 기다리는 것 빼고 30분도 안걸립니다! 1. git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus GitHub - lllyasviel/Fooocus: Focus on prompting and generating Focus on prompting and generating. Contribute to lllyasvie.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 2. 28.
Lasco AI / midjourney와 결과 비교 / 최고의 image generator는? 기존 이미지 생성 최고 권위자는 현재 기준 단연코 원탑 미드저니(midjourney)일 것이다. 유료 서비스지만 그리 부담되는 가격은 아니라 나도 결제해서 재밌게 사용 중이다. 그런데 요즘 핫한 다른 image generator가 나왔다고 한다. 당장 쓰러 간다. Lasco AI beta 서비스일 당시엔 미드저니처럼 디스코드에서 사용할 수 있었는데 지금은 위와 같은 사이트에서 쉽게 이용해볼 수 있다. 회원가입 10초만에 하면 무료 크레딧을 300개를 주기 때문에 넉넉히 즐길 수 있다. 한 번 결과물을 받는 데에는 4크레딧이 필요하다. 평가 근데 실제로 써보면 미드저니보다는 많이 부족한 결과물이다. 손 발 등 심각하게 부자연스러운 부분이 많다. 그래도 장점은 쓰기 편하다는 것이다. 이렇게 이미지를 업로드하.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 2. 14.
2023 인공지능 툴 결산 / Best 12 AI Tools in 2023 2023년은 인공지능 툴의 해 사람들이 4차 산업혁명 부터 인공지능 기술에 눈독을 들이던 우리 세상은 2023년에는 본격적으로 실용적인 인공지능 툴이 우후죽순 출시되었다. 그 와중에 코로나 사태는 연구자들 뿐만 아니라 대중들도 비대면 기술에 집중하도록 관심을 가속화했다고 생각한다. 눈을 휘둥그레 뜨게 하는 화려한 기술들에 사람들은 이 기술로 어떻게 돈을 벌지 궁리하게 되었다. 전공자들이야 어떤 모델을 썼고 얼마나 많은 데이터를 이용해 학습했는지 궁금하지만... 무엇보다 대중들의 관심은 아무래도 더 직관적일 수 밖에 없다. "그래서 뭐가 잘 되는데?" Best 12 AI Tools in 2023 그래서 정리해 보았다. 수십가지 인공지능 툴을 써보니 아래처럼 공식화할 수 있게 되었다. 번역하자면, 뭐든지 대.. 공감수 0 댓글수 2 2024. 2. 14.
인공지능으로 트렌드 파악하기 요즘 최신 트렌드는 무엇일까? 나이는 한국에선 MZ, 해외에선 GenZ에 당당히 이름 올릴 수 있는 나이지만 아무래도 방구석 찐따인 나에게는 스스로 알아내기 힘든 질문 같다. 오늘은 인공지능 툴들을 이용해서 트렌드를 파악해보기로 했다. ChatGPT 먼저 제일 만만한 대화형 인공지능 chatGPT다. 질문한 시점이 2024년인데 업뎃이 무슨 2022년 1월이란다... 트렌드 파악은 못하겠지만 우선 그나마 아는 거라도 뱉어보라고 다시 질문해봤다. 그닥.. 아니 사실 전혀 도움은 안된다. 아래 사진과 같이 업그레이드를 하면 괜찮은 결과를 얻을 수 있을까 했는데 답변이 이모양 이꼴인 걸 보면 그다지 기대는 안된다. Perplexity 다음 툴은 과제할 때 유용한 퍼플렉시티이다. 이 툴은 출처를 포함해서 싹 문.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 12.
git push가 안될 때, 제한된 권한 오류 문제의 시발점 git push가 안됐다. 아래는 에러 내역! remote: Permission to ysy2000/baccarat.git denied to rovigos-suyeon. fatal: unable to access 'https://github.com/ysy2000/baccarat.git/': The requested URL returned error: 403 문제의 원인 다행히 바로 원인과 해결법 찾음. https://stackoverflow.com/questions/47465644/github-remote-permission-denied 요약하자면 ssh 문제가 아니라 github에서 개인 접근 코드(자격 증명용)이 문제라는 것. 이걸 다시 발급 받아 해결해보자! 가장 좋았던 해결법 1. .. 공감수 5 댓글수 0 2023. 12. 12.
SSH 설정, 재설정 1. SSH key (재)생성 참고한 사이트: https://mdl.library.utoronto.ca/technology/tutorials/generating-ssh-key-pairs-mac ssh-keygen -b 4096 -t rsa mac terminal에 위와 같이 입력한다. 파일경로 등은 엔터를 두 번 눌러 디폴트로 설정할 수 있다. 2. 생성된 SSH 복사 mac terminal에서 그대로 ~/.ssh폴더에서 아래 명령어로 파일에 접근한다. vim id_rsa.pub 복사 후 :q 로 나와주면 됨 3. SSH key 등록 나는 vscode에서 서버로 접속함. 마찬가지로 .ssh폴더에 들어가서 아래 명령어로 파일에 들어가 준 다음 vim authorized_keys 복사한 파일을 붙여 넣고 :.. 공감수 0 댓글수 2 2023. 12. 11.
Kaldi 설치 설치전 요구사항: OS: Ubuntu, CentOS, MacOSX, Windows, Cygwin 등 GCC >= 4.7 일단 아래 링크는 공식 github 주소인데, 그냥 제 포스팅 따라 오시면 됩니다. 참고로 리눅스(우분투) 기준으로 설명함. https://github.com/kaldi-asr/kaldi GitHub - kaldi-asr/kaldi: kaldi-asr/kaldi is the official location of the Kaldi project. kaldi-asr/kaldi is the official location of the Kaldi project. - GitHub - kaldi-asr/kaldi: kaldi-asr/kaldi is the official location of th.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 9. 18.
Framework vs Toolkit vs Library! 프레임워크, 툴킷, 라이브러리 차이점 라이브러리는 더 자세하고 좁게 정의된, 확실한 기능만을 위한 operation다. when you call a library, you are in control. 예시: 네트워크 프로토콜, 이미지 조정, math library... 기능들이 스스로에게 포함되어 있는 것들 프레임워크는 어플리케이션이 구조물을 채움으로써 기능할 때 그 구조물을 말한다. 그 구조물에는 여전히 부분을 연결하는 코드가 있지만 가장 중요한 작업은 애플리케이션에서 수행한다. 즉 컨트롤 플로우가 이미 구현되어 있다.(predefined) the control is inverted.the framework calls you. 예시: 웹 어플리케이션 시스템, GUI 시스템... 프레임워크는 concept정도로 생각하면 되지만 어플리케이션은.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 5.
자주 들어가는 사이트들 헷갈리는 문법 for i, str in enumerate(strs): list 관련 리스트 중복제거 방법 3가지: https://blockdmask.tistory.com/543 인덱스: # a list 선언 a = list(range(10)) a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] print(a[-1], a[-2]) # 9 8 print(a[-2:]) # [8, 9] print(a[:-2]) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] print(a[-3:-1]) # [7, 8] print(a[::2]) # [0, 2, 4, 6, 8] print(a[::-1]) # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0] print(a[-1:-3:-1]) # [9, 8] 인덱스 .. 공감수 1 댓글수 0 2022. 8. 4.
코테 테스트케이스 주의하기 뭔놈의 코테는 항상 테스트케이스까지만 맞고 정답은 틀릴 때가 많다. 그래서 내 사견으론 테스트케이스를 스스로 추가하는 능력이 관건이라고 생각한다. 위에 이런 문제 같은 경우도 빨간색 조건이 있었기 망정이지 없었더라면 틀렸을 것 같다. 그래서 테스트케이스를 현명하게 추가하기 위해서 아래 리스트를 참고해보자 1. 값이 0인 경우 고려 2. 동일한 값이 여러 번 들어오는 경우 고려( = 중복인 경우 고려) 3. 음수인 경우 고려 일단 생각나는 건 이정도인데 더 생각나면 추가하겠음 공감수 2 댓글수 0 2022. 8. 3.
PyTorch module forward() 와 특수 매소드 __call__() 비교 https://ysy2000.tistory.com/117에서 잠깐 특수 매소드에 대해 언급했다. 특수메소드는 built-in function이라고 보면 된다. 그 중에서 __call__ 메소드를 정의하면 f = Function() 형대로 함수의 인스턴스를 변수 f에 대입하고, 나중에 f(...) 형태로 __call__매소드를 호출할 수 있다. 그런데 https://github.com/clovaai/ClovaCall 의 코드를 리뷰하던 중 마치 __call__()을 호출하듯 forward()매소드를 호출하는 것을 볼 수 있었다. model = Seq2Seq(enc, dec) logit = model(feats, feat_lengths, scripts, teacher_forcing_ratio=0) 첫 문장에.. 공감수 1 댓글수 3 2022. 7. 12.
리스트 내포 list comprehension xs = [x.data for x in inputs] 이런 형태의 코드를 본 적이 있을 것이다. 위 코드는 inputs 리스트의 각 원소 x에 대해 각각의 데이터 x.data를 꺼내고, 꺼낸 원소들로 구성된 새로운 리스트를 만든다. 이러한 형태를 list comprehension, 우리말로 리스트 내포라고 말한다. list compreshension은 python코드가 간결하게 표현되는 강력한 무기 중 하나로 코딩테스트의 모범 답안에서 자주 볼 수 있다. 다만 새로운 리스트가 다시 생성되므로 메모리 효용성에는 주의해야 할 것이다. 이 때 순서는 좀 중요한다. 반드시 아래 형태를 띄어야 한다. [ 조건 만족 시 출력값 if 조건 else 조건 불만족 시 출력 값 for i in data] 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 8.
[Deep Learning from Scratch 1] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1 리뷰 학부 3학년, 신호처리 과목 조교님께서 요즘 공대 나와서 딥러닝도 모르면 안된다고 하셨다. 그러면 뭐부터 봐야 하냐고 물었더니 한 책을 소개해 주셨고 그 책이 유명한 그 책, 사이토 고키의 밑바닥부터 시작하는 딥러닝이었다. 그래서 그 해 겨울에 한 번, 대학원을 결정하고 한 번, 대학원에서 스터디 하면서 한 번 읽었다. 전공자가 아니라도 편하게 읽을 수 있는 수준이고 실제로 주변에 많이들 이 책으로 입문한다. 이번에 마지막 복습이라고 생각하고 전공자를 위해 책을 정리해보려 한다. 내 글은 초심자를 위한 글은 아니고 어느 정도 경험이 있는 사람들을 위한 정리본 컨셉으로 이어질 것이다. 1. 헬로 파이썬 이 단원은 파이썬의 기본 동작을 설명하고 있는데 사실 책으로 배울 수 있는 수준은 아니고 책으로는 이런이.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 6. 24.
python size function github에서 LAS를 구현한 코드를 보다가 아래 코드를 발견했다. seq_lengths = [s[0].size(1) for s in batch] size()함수는 tensor의 크기나 array의 크기를 알 수 있는 함수다. 그런데 size(1)이라고 1이라는 인자가 입력으로 들어가는 것을 볼 수 있다. 나는 이런걸 처음 봐서 한참을 헤매었는데, 공식문서는 아니지만 아래 페이지에서 답을 찾을 수 있었다. 바로 axis, 즉 축 번호를 나타낸다. 0을 넣으면 행 크기, 1을 넣으면 열 크기, 더 큰 수는 고차원의 축에 대해 크기를 반환해 준다. 참고: https://www.geeksforgeeks.org/numpy-size-function-python/ Numpy size() function | Pyt.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 6. 23.
linux 환경에서 구글 드라이브 자료 바로 받아오기! 한 프로젝트에서 딥러닝 할 데이터셋을 구글 드라이브 링크로 주셨다. 링크로 가서 다운을 받았는데 10시간 걸린다고 나왔다. 심지어 그마저도 네트워크 오류로 자꾸만 실패... 워낙 큰 용량의 데이터라 무리인가보다. 그래서 오늘은 구글 드라이브로 공유된 파일을 리눅스 환경에 바로 받아오는 방법을 소개하겠습니다! 해결 방법: wget wget이라는 명령어를 사용해서 다운해보겠습니다. 당황스럽겠지만 명령어 바로 투척 wget --load-cookies ~/cookies.txt "https://docs.google.com/uc?export=download&confirm=$(wget --quiet --save-cookies ~/cookies.txt --keep-session-cookies --no-check-cer.. 공감수 3 댓글수 2 2022. 6. 23.
heap을 쓸 수 있는 상황이면 무조건 써라 heap에 대한 글: https://ysy2000.tistory.com/105?category=1010339 더보기 더 맵게 문제 설명 매운 것을 좋아하는 Leo는 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들고 싶습니다. 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들기 위해 Leo는 스코빌 지수가 가장 낮은 두 개의 음식을 아래와 같이 특별한 방법으로 섞어 새로운 음식을 만듭니다. 섞은 음식의 스코빌 지수 = 가장 맵지 않은 음식의 스코빌 지수 + (두 번째로 맵지 않은 음식의 스코빌 지수 * 2) Leo는 모든 음식의 스코빌 지수가 K 이상이 될 때까지 반복하여 섞습니다. Leo가 가진 음식의 스코빌 지수를 담은 배열 scoville과 원하는 스코빌 지수 K가 주어질 때, 모든 음식의 스코빌 지수를 K .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 6. 14.
[Error 해결] KeyError: '4' 평소와 같이 코딩테스트를 하다가 아래와 같은 에러를 마주쳤다. KeyError:'4' dictionary1이라는 dictionary에서 key_one이라는 key값과 value값을 지우려면 두가지 방법이 있다. 1. del()사용하기 del(dictionary1['key_one']) 2. pop()사용하기 dictionary1.pop('key_one') pop을 사용하면 삭제와 동시에 삭제된 값을 반환한다. 이유는 잘 모르겠지만 해당 에러가 떴을 때는 pop부분을 del()함수로 바꿔주면 해결된다! 공감수 0 댓글수 0 2022. 6. 10.
코딩테스트5 오늘은 오랜만에 코테. 오늘은 세 문제정도 리뷰하려고 함 def solution(a,b): return sum([x*y for x,y in zip(a,b)]) solution = lambda x, y: sum(a*b for a, b in zip(x,y)) 정말 세상은 넓고 잘하는 사람은 많다. 보니까 def solution(absolutes, signs): answer = 0 for i, a in enumerate(absolutes): if signs[i]: answer += absolutes[i] else: answer -= absolutes[i] return answer def solution(absolutes, signs): return sum(absolutes if sign else -absolu.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 5. 31.
윈도우와는 다른 리눅스의 directory 구조! 폴더 별 남은 용량을 확인하는 방법은 df -h 명령어를 이용하는 것이다. 그런데 이 명령어를 이용해도 도통 내가 작업하는 home폴더가 보이지 않는 것이다... 알고보니 home폴더는 /dev/sda2 랑 같은 것이라고 한다. 왜 이런건지 알기 위해서는 리눅스의 구조를 알아야한다!! 디렉토리를 나타낼 때 리눅스는 '/'(슬래쉬)를, 윈도우는 '\'(역슬래쉬)를 사용하는 것 외에도 차이가 있다!!! 이 차이를 몰라도 문제없이 사용하는 나같은 사람도 있겠지만 고등적인 개발을 하려면 반드시 알아야 하는 지식이다! 먼저 기본적으로 이런 사이트 참고해주시면 좋다. 리눅스 디렉토리 구조 리눅스의 디렉토리 혹은 파일 시스템 구조는 윈도우와는 조금 다른 구조를 가지고 있습니다. 기본적으로 디렉토리를 구분하는 '/'(.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 5. 3.
데이터 전처리 중 오류들 오늘은 새로운 서버에서 새로운 데이터로 코드를 돌리기로 했다. 어제부터 시작하여 데이터는 모두 준비 되었고 디렉토리를 알맞게 변경하고 코드를 돌렸다. 그런데 몇가지 문제 때문에 시간이 좀 걸렸다. 1. sudo 권한 데이터가 다른 디스크에 들어가 있어서 sudo 권한을 줬다. 2. 한글 인코딩 File "all_csv.py", line 29 SyntaxError: Non-ASCII character 'xeb' in file all_csv.py on line 29, but no encoding declared; see http://python.org/dev/peps/pep-0263/ for details 이런 오류가 떠서 검색해보니 한국어 오류라고 한다. # -*- coding: utf-8 -*- 을 문서.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 4. 23.

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