NeuroWhAI의 잡블로그
'WPF MVVM 일주일 만에 배우기'라는 책을 몇주전에 샀습니다. 요런 책인데 좋은 의미로든 안좋은 의미로든 제목값을 합니다. 장점 얇아서 부담없이 WPF를 맛보기 좋다. 단점 정말 맛보기만 한다. 이 책을 다 읽었다고 당장 WPF 앱을 만드는건 힘들다. 하지만 애초에 제목과 서두에 이 책은 맛보기용이라고 광고하고 있으므로 맛보는 용도로서는 좋습니다. 더군다나 한글로 된 WPF 책이 별로 없어서 흙흙.. 그런데 대상 독자에 SQL 경험이 조금 필요하다고 되있길래 걱정했는데 SQL 부분이 있었던가...?
넵 헌혈하고 당직서서 컨디션이 똥이지만 열심히(?) 책 따라하고 있습니다. 오늘한건 [털 유무, 날개 유무]라는 입력데이터와 [기타, 포유류, 조류]로 원 핫 인코딩된 출력을 내는 분류 모델입니다. 미리 스포해드리자면 이건 단층 신경망이라 분류가 제대로 안됩니다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 import tensorflow as tf import numpy as np # [털, 날개] x_data = np.array( [[0, 0], [1, 0], [1, 1], [0, 0], [..
Travis는 지속적 통합(CI)를 가능하게 해주는 빌드/테스트 자동화 시스템 입니다. 자신의 GitHub 레포를 등록하고 레포에 커밋이 발생하면 자동으로 빌드와 테스트를 수행해줍니다. 그리고 이런 뱃지도 제공해주죠. 이 글에서는 공식 문서를 참조하여 Travis에 Rust 프로젝트를 등록하고, 자동으로 빌드하게하고, 빌드 결과를 뱃지로 달아볼겁니다. 매우 간단합니다. 당연하지만 Travis에 가입해야겠죠. GitHub 계정으로 바로 로그인하시면 됩니다. 그럼 몇개의 권한을 달라고할테고 승인해주시면 자동으로 동기화가 됩니다. 다음은 Travis가 보여주는 자신의 레포 목록에서 등록을 원하는 레포를 체크해주시면 됩니다. 그리고 이제 Rust 프로젝트의 최상위 디렉토리에 ".travis.yml" 파일을 만들..
아니 정말 봤던것만 계속 나오고 새로운게 나와도 구독 채널에 새로 올라온 영상이거나 여전히 마음에 안드는 영상들뿐... 으아아아아아앙
갓갓갓갓갓갓곡인 케모노 프렌즈 ED '나의 친구'의 오케스트라 버전입니다.잔잔한데 소름돋는 그런 곡입니다. ぼくのフレンド는 언제 들어도 좋습니다.케모노 프렌즈는 한 5화쯤 방영할때부터 봤고 처음 ED을 들었을때는 그냥 '음... 괜찮네'라는 생각이었는데어찌 들으면 들을수록 좋아지는게 아니겠습니까?작품이 좋아서 그런것도 있지만 이제 이 곡은 저에게 하나의 문화가 되버렸습니다 흙흙
Rust 라이브러리인 Tokio를 배우려고 합니다. 일단 공식 홈페이지의 예제를 따라하고 있는데 아는거라곤 문법 뿐이더라고요 하하하하하 직접 하나씩 따라하고 싶으신 분은 아래 링크를 보시면 됩니다. 저는 영어가 안되서 힘들었..ㅠㅠ https://tokio.rs/docs/getting-started/futures/ 아래 코드는 Futures 라이브러리와 Tokio를 써서 숫자가 소수인지 아닌지를 비동기적으로 판별하는 코드입니다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 ..
으으 머신러닝이랑 관련없이 좀 이해가 안되는 부분이 있어서 오래 걸렸네요. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 import tensorflow as tf # 입력, 목표 출력 x_data = [1, 2, 3] y_data = [1, 2, 3] # '[1]' Shape을 가지는 변수 W, b를 -1.0 이상 1.0 미만의 균등한 범위에서 랜덤값으로 초기화 W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) b = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) # 입..
http://shapecatcher.com/ 특수문자 필기 인식! 안녕하세요. 특수문자를 입력하고 싶은데 어떻게 생겼는진 알겠고 어디에서 찾아야할진 모르시겠다면 이 사이트를 추천드립니다. 아주 쉽습니다. Shapecatcher 여기로 접속합니다. drawbox에 찾으려는 특수문자를 최대한 비슷하게 그립니다. 'Recognize' 버튼을 누릅니다. 아래에 비슷한 특수문자가 쭈욱 나올텐데 스크롤을 내리면서 찾습니다. '특수문자 이름:' 옆에 해당 특수문자가 있으니 복사하셔서 사용하시면 됩니다! 끝 만약 마음에 안드시는 추천이 있다면 해당 항목의 'bad' 버튼을, 좋다면 'good' 버튼을 눌러주시면 정확도 향상에 기여할 수 있습니다. 허헣
https://wandbox.org/ 안녕하세요. 제가 오랫동안 괜찮게 쓰고 있는 온라인 컴파일러를 소개해 드리려고 합니다. Wandbox는 GitHub에서 오픈소스로 관리되는 프로젝트 입니다. 상당히 많은 언어를 지원하며 파일 분할이 가능하다는 특징도 있습니다. 한번 나열해보자면 많은 언어 지원 Bash script Lua C Nim C# OCaml C++ OpenSSL CPP PHP CoffeeScript Pascal Crystal Perl D Pony Elixir Python Erlang Rill Go Ruby Groovy Rust Haskell SQL Java Scala JavaScript Swift Lazy K Vim script Lisp 여러 버전의 컴파일러/인터프리터 지원 컴파일/인터프리터 ..
DevChat은 제가 사지방에서 개발을 하기위해서 만든 디스코드 봇 입니다. 뭐 아무튼 만들었으니 써봐야겠죠. 먼저 GitLab에 Repo를 하나 판뒤 DevChat에 해당 프로젝트를 추가합니다. 실행에 사용되는 스크립트 (python main.py)를 등록합니다. 그런다음 사지방에서 VS Code와 Git을 설치하고 Repo를 clone해서 VS Code로 엽니다. 골빈해커의 3분 딥러닝이라는 책을 보면서 코드를 따라 칩니다. import tensorflow as tf X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3])print(X) x_data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] W = tf.Variable(tf.random_normal([3, 2]))b = tf.Va..