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Rick Rigsby - 졸업식 축사 Rick Rigsby - 졸업식 축사 인생에 가장 중요한 이틀이 있는데, 하나는 세상에 태어난 날이고, 다른 하나는 왜 이 세상에 태어났는가를 깨닫는 날이다.- 마크 트웨인 학교 교육 따위가 내 배움을 방해할 수 없다.- 마크 트웨인 목표를 크게 잡아, 실패하는 건 문제가 아니다.그러나 목표를 낮게 잡아, 이루는 건 큰 문제다.- 미켈란젤로 가능하다고 생각하든, 불가능하다고 생각하든당신은 옳다.- 헨리 포드 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=Xog9butPfZk
GoAccess : web log parser - 웹로그 편하게 보기 GoAccess : web log parser - apache, nginx log viewer 웹로그 편하게 보기 go access 실행하기 전에 웹서버 로그 파일 사이즈를 줄이는게 좋습니다. 설치 설치는 여러가지를 지원하는데, 크게 깃헙을 통해 설치하는 것과, 소스파일 컴파일로 설치하는 방법 두가지가 있습니다. 1. 깃헙 설치.$ git clone https://github.com/allinurl/goaccess.git $ cd goaccess $ autoreconf -fiv $ ./configure --enable-utf8 --enable-geoip=legacy $ make # make install 2. 소스 컴파일로 설치. $ wget http://tar.goaccess.io/goaccess-1...
AWS 리눅스 - 스왑 swap 파일 만들기 AWS - 리눅스 스왑파일 Linux Swap 만들기 AWS 리눅스는 스왑 없이 생성되기 때문에 스왑파일을 따로 만들어줘야 합니다.메모리가 작은 경우, 스왑이 없으면 에러날 확률이 높습니다. (메모리가 여유있으면 괜찮겠지만요..) sudo 로 안전하게 해도 되지만, 스왑은 편하게 root 로 작업합니다. $ sudo su - 먼저 빈 파일을 만듭니다.아래는 1메가 블럭을 1024개 (1기가 파일) 만들기 입니다.물리 메모리가 1기가라면 스왑도 1기가 (많이 쓴다면 2기가) 정도가 괜찮고, 물리 메모리가 2기가라면 스왑도 2기가 (많이 쓴다면 4기가) 정도가 괜찮은거 같습니다. 뭐 더 높아도 상관없지만 적절하게 지정하는게 좋습니다. 스왑파일을 /data/swapfile 로 만드는 경우는 아래와 같습니다. ..
리눅스 sed 줄바꿈 바꾸기 vi 로 바꾸기:1,$s/^M//g이렇게 하면 줄바꿈을 없앨 수 있습니다. :1,$s/abc/abc^M/g이렇게 하면 abc 를 abc 엔터.로 줄바꿈을 만들게 됩니다. 파일 읽어서 바꾸기 cat abc.txt | sed 's/^M//g' abc.txt 파일을 읽어서 줄바꿈을 없앱니다. ^M = Ctrl+V+M (컨트롤키 누른 상태에서 V 를 누르고, 컨트롤키 놓지 말고 다시 M 을 누르면 됩니다)
FreeTDS - 리눅스에서 MSSQL 접속하기 - tsql FreeTDS - 리눅스에서 MSSQL 접속하기 - tsql FreeTDS - tsql 설치 # wget http://ibiblio.org/pub/Linux/ALPHA/freetds/stable/freetds-stable.tgz (지금은 버전이 0.91 ) # tar -xvzf freetds-stable.tgz # cd freetds-0.91 # ./configure --prefix=/usr/local/freetds --with-tdsver=8.0 --disable-odbc --disable-debug --enable-msdblib # make -j 4 (CPU core 4개를 사용해서 빠르게 컴파일하기) # make install MSSQL 서버설정 추가 /usr/local/freetds/etc/fre..
[정리] 모두를 위한 딥러닝 07 - 실전 연습 및 팁 by 김성훈 [정리] 모두를 위한 딥러닝 07 - 실전 연습 및 팁 by 김성훈 강의 웹사이트 : http://hunkim.github.io/ml/ Lec = 강의 / Lab = 실습 러닝 레이트 learning rate 가 너무 크면 아래 그림과 같이 예측값이 아래로 수렴하는게 아니고, 밖으로 나가버리는 경우가 생깁니다. 반대로 러닝 레이트 learning rate 가 너무 작으면 좋은 예측을 못하거나 시간이 너무 오래 걸립니다. 그리고, 2차 함수를 3차원처럼 등고선으로 나타낼 수도 있습니다. 만약 x1, x2 두 값이 입력값인데, 차이가 너무 크다면 납작한 원이 될 수 있습니다. 이렇게 되면 데이터를 함수에 넣기 전에 먼저 적절한 처리를 해야 합니다. 이렇게 넓은 범위를 포함하고 있는 입력값이 있다면 이를 적절..
[정리] 모두를 위한 딥러닝 08 - 딥러닝 개념 by 김성훈 [정리] 모두를 위한 딥러닝 08 - 딥러닝 개념 by 김성훈 강의 웹사이트 : http://hunkim.github.io/ml/Lec = 강의 / Lab = 실습 사람의 뇌를 연구해보니 작은 뉴런들이 신호를 주고 받는걸로 밝혀졌는데,이 뉴런 하나는 아주 단순한 신호를 전달하지만, 이게 합해지면서 바로 생각이라는게 만들어진다는 것이었습니다. "이를 기계에도 적용해서 학습시키면 좋은 결과가 나오지 않을까" 라는 생각에서 CNN (Convolutional Neural Networks) 이 생겨났습니다. 그리고, 리니어 리그레션만으로는 XOR 를 풀 수 없습니다. 이런 문제를 Convolutional Neural Networks (CNN) 기법으로 풀 수 있습니다. MNIST = 글자 이미지를 분석해서 어떤 ..
[정리] 모두를 위한 딥러닝 06 - Softmax Regression [정리] 모두를 위한 딥러닝 06 - Softmax Regression (Multinomial Logistic Regression) by 김성훈 강의 웹사이트 : http://hunkim.github.io/ml/Lec = 강의 / Lab = 실습 결과값이 A, B, C 중에 하나인 경우, 지금까지 알아본 내용(리니어 리그리션)으로는 불가능합니다.시그모이드 개념과 비슷하긴 하지만, 이 함수는 둘 중 하나로 수렴하기 때문에,결과가 3개 넘을때에는 이중에서 하나로 수렴할 수 있는 방법이 없습니다. A, B, C 가 나올 확률을 구해서 가장 높은거 하나만 1, 나머지는 0 으로 만들면 됩니다.A, B, C 가 나올 확률의 합은 1 이 됩니다. 입력 X, 결과 Y 모두 행렬을 이용하는데, 이 개념이 소프트맥스 s..


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