순서대로 진행하면~ $ wget -q -O - https://dl-ssl.google.com/linux/linux_signing_key.pub | sudo apt-key add - $ sudo sh -c 'echo "deb [arch=amd64] http://dl.google.com/linux/chrome/deb/ stable main" >> /etc/apt/sources.list.d/google.list' $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install google-chrome-stable $ sudo rm -rf /etc/apt/sources.list.d/google.list - 끝 -
Windows, Mac, Linux에서 사용하기 위해서 외장하드 포맷은 exFAT를 사용하고 있다. exFAT의 가장 큰 장점은 파일의 최대 크기 제한이 없다는 겁니다. 안전성이 취약하다고 하다는데 잘 모르겠음.. 잘 사용하고 있는 외장하드를 리눅스에 마운트 하는데 안된다면~ sudo apt-get install exfat-fuse exfat-utils 여기서 잘 인식되면 다행이지만.. 저처럼 Chrome Remote Desktop을 사용 중이신 분은 Not authorized to perform operation이라고 뜰 겁니다. 당황하지 마시고 Chrome remoe desktop을 중지합니다 /opt/google/chrome-remote-desktop/chrome-remote-desktop --st..
오늘 공부할 내용은 Machine Learning의 Types에 대해 알아보겠습니다. 1. Types of ML 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning)으로 나뉩니다. Supervised Learning에 대해 알아보겠습니다. 지도학습의 경우는 Classification과 Regression으로 나뉩니다. Classification(분류)에 대해서 살펴보겠습니다. - Binary classification - Multi - Label classification Classification Target Binary classification Binary Multi - Label classif..
영문 - https://gxvdm-my.sharepoint.com/:b:/g/personal/livekey745_365office_store/EXYwdkJ1lHFDo3r-rWtCX9kBtXvxF6TmdH45NrnjwexP9Q?e=m8d9tX
영문 - gxvdm-my.sharepoint.com/:b:/g/personal/livekey745_365office_store/EYreMXFqL_NJtcCiZKX3gSgBI9FlvI-2tA1NUyd43sHjIQ?e=DZxFsV 한글 - gxvdm-my.sharepoint.com/:b:/g/personal/livekey745_365office_store/ERckuoaB21JOi80dGb17a_4B3t9C0H4lBigoFL2LvaomKA?e=bZlzKx
import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import os, sys import random, math, time import shutil import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt LEARNING_RATE = 1e-3 MOMENTUM = 0.9 EPOCHS = 10 BATCH_SIZE = 4 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') p..
05.15(금) 수정사항 #1. Git Source Code를 다운로드한 후 #2. OpenVSLAM-master폴더명을 openvslam으로 변경해서 /path/to/ 복붙 #3. OpenCV 3.3.1 버전에서는 CUDDA와 충돌이 있다 그래서 OpenCV 버전은 4.3.0 최신버전을 설치 Source Code Open VSLAM - MASTER git clone https://github.com/xdspacelab/openvslam 요구사항(버전을 잘 확인하자) Eigen : version 3.3.0 or later. g2o : Please use the latest release. Tested on commit ID 9b41a4e. SuiteSparse : Required by g2o. DBoW2..
1. Gradient Descent(경사하강법) Gradient descent는 θθ를 미지수로 갖는 목적함수 J(θ)J(θ)를 최소화시키는 방법이다. 어떤 위치에 있는 θθ를 그 위치에서의 gradient인 ∇θJ(θ)∇θJ(θ)의 반대 방향으로 이동시켜준다. 일반적인 gradient descent의 업데이트 식은 다음과 같다. θt+1=θt−η∇θJ(θ)θt+1=θt−η∇θJ(θ) 여기서 ηη는 learning rate로 gradient 반대 방향으로 얼마나 업데이트할 것인지 결정한다. 작은 ηη는 수렴 속도를 늦출 것이고, 큰 ηη는 minimum을 그냥 지나쳐버릴 수 있고 심하면 발산한다. 얼마나 많은 데이터를 목적함수의 gradient 계산에 사용할지에 따라 크게 세 가지의 gradient de..
미분이란, "차원을 낮춘다."는 개념으로 생각하는게 좋아요. 즉, 곡선은 직선으로 3D 구조물은 2D로 4D는 3D로 이해하시겠어요? 이건 비단 물질에만 해당되는게 아닙니다. 이를테면, 100km/h같은 개념을 h를 없애는게 미분입니다. 100km/h의 자동차의 순간 속도는 100km이라는거죠. 이게 1km/h에서 100km/h까지 올라간다고 쳐요. 이런것도 h를 없앨 수 있어요. 시간뿐만아니라 km도 없앨 수 있고, 뭐든 없앨 수 있어요. 그게 바로 미분입니다. 기준을 딱 정하고 그 기준에 대한 모든 값을 정하죠. 그 기준이 f(x)라면, 모든 순간마다 어떤 값이 나오는지 다 알 수 있어요. 계산기에 그냥 때려박으면 다 따다닥 나오게 됩니다. 반면 적분은 "차원을 높이는" 개념이죠. 미분과는 쫌 다를 ..
*추가* 재부팅 후 자동마운트 ~$ sudo nano /etc/fstab 사진과 같이 /dev/sda1(HDD경로) /home/linux/data(마운트할경로) 추가하고 나서 ~$ sudo mount -a sudo mount -a 명령어를 입력해주면 끝. --- 새로운 하드를 장착하고, ~$ sudo fdisk -l 새로 장착한 하드의 정보를 확인한다(필자의 경우 sda이다.) ~$ sudo fdisk /dev/sda Comman (m for help):n (궁금한게 있으면 m) Parttion number:1 First sector: 엔터 Last sector: 엔터 Command: p Command: w 파티션이 생성완료. 포맷을 진행하고 마운트를 해주자 ~$ sudo mkfs.ext4 /dev/sd..
2020/05/12 - [Ubuntu] - Ubuntu 18.04 LTS HDD Mount_(우분투 하드디스크 마운트 with 18.04 LTS) 새롭게 마운트 한 HDD를 사용하려면 권한을 부여해야 제대로 사용할 수 있다. 먼저, 마운트한 위치로 이동한다. ~$ cd /data ~$ sudo chown User:User . User만 변경해서 적용하면 된다. 끝.
