Linux
본 포스트는 APUE chap.13 을 참고하여 작성함. 데몬은 오래사는 프로세스를 말하고, 보통은 시스템이 부팅될 때 같이 켜지고 종료될 때 같이 끝남. Controlling 터미널이 없어서 background에서 돈다라고 표현한다. 데몬의 구조, 작성법, 오류 로깅에 대해 설명하려고 함! 데몬의 특징 ps -efj 와 같은 명령어로 확인 controlling 터미널이 없는 프로세스 (데몬)을
Deep Learning
Junho Cho, Sangdoo Yun, Kyoungmu Lee and Jin Young Choi, PaletteNet: Image Recolorization with Given Color Palette The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, NITRE2017, July, 2017. poster better resolution paper
home automation
중요! 샤오미 멀티탭 특가 예산 * 조명 * 필립스 휴 2 + 브릿지 = 90 * 샤오미 스탠드 = 28.1 ( 37.5 - 5.9 () - 3.5 (PAYCO) ) (Qoo10. 그전에 G9가 39로 젤쌌음) * 샤오미 전구 RGBW 26 중고나라 대리구매 (32.6 / 중고나라 20) * 샤오미 전구 W 17 + 10(배송비) * 음성인식 * 에코닷2 = 70 * 구글홈 = 160 —> 155
font
Uniscribe는 복잡한 언어를 처리하고, 글씨를 아주 잘 (high degree of control) 조절할 수 있는 API 모음이다. Layout Text with Uniscribe ( MSDN page의 내용을 번역. ) 아래의 순서대로 uniscribe call들을 사용하면 layout 이 가능하다. 문단은 run들로 이미 나눠져있다고 가정하고. 1. 첫 시작이나 WM_SETTINGCHANGE 메세지를 받았을 때, ScriptRecordDigitSubstitution 호출. 2. (Optional) complex
Deep Learning
참고 :https://groups.google.com/forum/#!topic/keras-users/_hXfBOjXow8 선요약: # export PATH=~/anaconda/bin:$PATH # MAC conda create -n tf python=3.5 # 17/3/1 기준으로 윈도우에서 3.5 버전만 TensorFlow/Keras가 지원 activate tf # Windows # source activate tf : Linux/macOS # 여기서부터 (tf) 환경. 설치 순서 중요 pip
CPU
AMD의 새로운 CPU, ZEN의 출시가 다가왔다. 작년부터 수 많은 발표(설레발?)이 있었는데, AMD가 내세우는 항목들을 살펴보고자 한다. 과연 이번에는 AMD가 제대로 일을 했을지... AMD SenseMI technology 이번에 새로운 기술들의 이름이 SenseMI랜다. 이름이야 그렇다고 치고, 5가지로 구성되어있는데 한번 알아보자. (Pure Power, Precision Boost, Extended Frequency Range, Neural Net Prediction, Smart
ghost
보통 Ghost에서 글 쓰다가 이미지를 첨부 하고싶어 ![]()을 타이핑하면 요런 이쁜 업로드 창이 preview페이지에 떠서 Drag-and-Drop 같은 방식으로 쉽게 업로드 할 수 있다. 하지만 이미지는 블로그가 돌아가고 있는 로컬 서버안에 저장이 된다. 그런데 그런 방식에서 몇가지 단점이 보이면서 이미지는 다른 서버를 두어서 저장해두고 싶었다. 원래는 Dropbox에 저장하면서 public
dev
Crawling, Scraping 비슷한 뜻이며 내가 원하는 데이터를 웹에서 수집함을 의미한다. Design Seeds 라는 웹사이트를 연구의 목적으로 크롤링을 했다. 이 웹사이트는 색감에서 영감을 받아, 아름다운 이미지에서 주요 색상을 color palette로 나타내준다. 실제 해결한 방법은 해결 이란 아래 헤더를 참고 이 웹사이트를 크롤링하기 위해 가장 먼저 생각한 방법은 이 웹사이트의 Instagram 계정
dev
Blog 또는 code 공유에 있어서 Syntax highlight는 가독성때문에 중요하다고 생각한다. 현재 사용하고 있는 Ghost의 MarkDown을 사용하여 code를 공유하면 아래와 같고. #!/bin/bash PATH="$PATH:/usr/bin/" export USER="junho" #Current unbuntu id DISPLAY="3" #이것도 새로만들어줌. DEPTH="16" GEOMETRY="1280x800"
Deep Learning
개인적으로 Torch를 주력으로 사용하려합니다. 필요할 때마다 빠르게 검색하기 위해 모아놓은 것들을 wiki 처럼 공유합니다. Official Homepage * Installation is easy. Tutorials Very useful 15 min Lua Torch Video Tutorials Bayarea DL summmer slide ref when needed demos DOCS tutorial Useful Libraries Torchnet * torchnet is a framework for torch which provides a
Deep Learning
서론 우선 LSTM은 최근에 나온 개념이 아닙니다. 이미 1997년 [Hochreiter et al., 1997]에서 나온 개념이며 기존 RNN(Vanilla Recurrent Neural Network)가 오래전 정보를 잊어버리는 단점을 보완했습니다. LSTM의 기본 배경지식을 다 설명하면 좋겠지만, 이 글은 기본적으로 LSTM이 어떻게 작동하는지 ResNet은 무엇인지 예전에 공부하던걸 옮겨논 것입니다. 이 글은 저의 순수한
VNC
보통 서버에서 작업을 할 때 터미널 ssh만 사용하지만, 가끔 gui가 필요할 때가 있다. 예를 들어, 브라우저를 켜서 로그인을 하여 인증을 받아야 다운받을 수 있는 링크가 있을때. 그래서 VNC를 사용하여 서버의 gui를 사용해보고자 한다. HOST server는 UBUNTU 14.04, client는 macOS라고 가정하였지만 다른 경우도 별반 다르지 않을 것이다. 주요 아이디어는 VNC-