Better than alone

$split -l {line} {filename} ex) split -l 15000 ./filename.csv split 명령어를 사용하여 파일을 라인별로 분리할 수 있다. 라인이 아닌 크기(MB, KB) 단위로도 분리할 수 있지만, 필드가 잘릴 수 있으므로 권장하지 않는다. 위 명령어를 실행하고 나면 파일명이 랜덤으로 생성된다. 편의성을 위해 파일명을 0부터 시작하게 변경한다. index=0; for i in *; do mv "$i" "$index.csv"; index=`expr $index + 1`; done; 이 코드를 실행하면 0.csv, 1.csv 형식으로 파일이 생성된다. 만약에 csv 파일의 헤더가 모든 파일에 필요하다면, 아래 명령어로 간단하게 추가할 수 있다. for f in `ls -1..

1. p4merge exe파일 다운로드 및 exe 파일 설치 https://www.perforce.com/ko/jepum/helix-core-apps/merge-diff-tool-p4merge Helix Merge and Diff Tools (P4Merge) | Perforce 특정 시간대에 변경된 사항을 알아야합니까? Folder Diff가 두 시점 사이에 브랜치와 폴더 내역을 표시합니다. 지속적인 통합 버그를 진단하는 데 유용한 도구 인 Folder Diff는 보류중인 병합 시나리오에서 해결해야 할 코드의 양도 측정합니다. 수정된 파일, 고유한 파일 또는 변경되지 않은 파일 제외이름 또는 확장명으로 파일 필터링친숙한 파일/폴더 계층에서 수정된 자산 구성 www.perforce.com - 여러 기능 중..

Web 프로젝트가 아닌 경우는 보통 resource 폴더 아래에 persistence.xml 파일이 있다. persistence.xml 파일이 resource 폴더 아래에 있을때, 빌드된 엔티티 파일을 읽지 못하는 현상이 발생 해결방법1 : 관련된 클래스를 모두 persistence.xml 파일에 등록을 해야 함. 단점: 관련된 엔티티가 많을 수록 전부 등록해야 함. 해결방법2 : 빌드할 때 gradle 설정을 추가하여 output 경로를 classes 폴더 아래로 덮어 쓸 수 있도록 변경하면 정상적으로 엔티티 파일들을 읽을 수 있다!! apply plugin: 'idea' idea { module { inheritOutputDirs = false outputDir = file("$buildDir/cla..

import pylibmc mc = pylibmc.Client([ip:port]) b = mc.get("key") print(b) ** How to install pylibmc $brew install libmemcached $pip install pylibmc --install-option="--with-libmemcached=/usr/local/Cellar/libmemcached" 터미널에서 get [key] 형태로 조회하면 깨지는 현상을 볼 수 있다. memcached에 java object를 serialize하여 저장하기 때문! memcached-cli로 조회했을 때 binary 형태로 출력되지 않으므로 python 혹은 java 테스트코드로 binary 결과 얻어서 deserialize 해야 함.

tensorboard 실행할 때, OSError: [Errno 22] Invalid argument 에러 남. 해결방법 tensorboard가 1.13.1이었는데 이게 불안정한듯 1.12.1로 downgrade했더니 됨 pip install tensorboard==1.12.1 실행 끝.

numpy와 h5py를 버전 업그레이드 해주기 pip install --upgrade h5py pip install --upgrade numpy

cmd 혹은 anaconda prmopt를 켤 때, 오른쪽버튼 - 관리자 권한으로 실행한 후 pip install 000 하기

1. anaconda prompt 열기 2. pip install tensorflow 입력 3. pip install tensorboardX 입력 끝

순서1. Markov Process - 2. Markov Reward Process - // Return, Value function3. Markov Decision Process S : (finite) set of statesP : state transition probability matrixR : reward functiongamma : discount factor 1. Markov Process (= Markov Chain)MDP란- MDP는 RL을 위한 environment를 표현한 것 전제 조건 : fully observable (agent가 environment의 정보를 모두 알고있음)- 대부분 RL 문제는 MDP 형태로 만들 수 있음 Markov property- state가 Markov하..

Branches of Machine Learning 머신러닝 안에 supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning 등이 있음 Reinforcement Learning의 특징- supervisor가 없음. 즉, 정답을 알려주지 않음. reward signal만 있음. - 피드백이 즉각적이지 않을 수 있음 - sequential., non i.i.d data(independent & identical ... ) : 왼쪽갔다가 오른쪽 가는 것과 오른쪽 갔다가 왼쪽 가는 것이 다를 수 있음 예) 목적 : 로봇이 잘 걷기 // 목적은 사람이 결정 supervisor : 왼쪽으로 몸이 기울 땐 왼발을 디딤 // 사람이 알려줘야 함 reward ..