# Environment Test - - 설치성공(21-03-30) 1. Windows 가상화 체크 >> 가상화 사용이 안 되어있다면 "Hyper-V" 기능 확인 필요 [*] 왜 Windows 상에서는 가상화를 써야하는가? (리눅스와의 비교) [*] Hyper-V는 무엇인가? 2. Docker 설치파일 다운로드 후 설치 docs.docker.com/docker-for-windows/ Docker Desktop for Windows user manual docs.docker.com [*] 설치과정 자세히 나타내기 3. 설치 후, 사용자 계정 그룹 확인

### data preparation ### *종류 - Cleaning 1. Missing values : 데이터 샘플이 충분한 경우, 결측값의 샘플 제거 : feature의 평균값으로 값을 채울 수 있지만, 결과에 noise가 있을 수 있으므로 조심해야 한다. 2. outliers : 보통 특이점이 얼마 없지만, 결과에 큰 영향을 미치므로 특이점을 제거하는 것이 좋다 3. nominal values(symbolic data) : symbolic value를 number로 변환한다. : 값을 정렬할 수 없는 경우, 값 집합의 수만큼 feature를 분할한다. : 예를 들어 Is green?에 대한 대답의 값 집합은 yes, no이므로, 1, 0으로 변환할 수 있다. - Preprocessing : Dat..

### Training Modes with respect to dataset ### 1. batch = use a fullset of data in each iteration for training. 2. minibatch = use a subset of data in each iteration for training. 3. on-line = it is regarded as theoretical method. ### terms ### - Iteration = number of weight update, a single iteration equals to a single minibatch. - epoch = number of training a fullset of data. ### Example ### #..

1. draft 형태로 글을 막 쓴다 2. modified 형태로 글을 정리한다 (여러 번 가능, 하지만 적어도 글 방향성이 보이도록 요약하고, 필요한 것들을 정리 - publish까지 필요한 것을 정리할 수 있는 버전을 modified의 시작점으로 봄) 3. published 형태로 글을 최종 마무리하고, 자료/레퍼런스를 최종 확인한다. (modified에서 목표한 모든 자료/글매무새를 정리한 상태, published가 시작한 지점을 version 1으로 한다.) published 이후는 페이지 하단에 versioning history를 기록함. * API서버를 구축해서 Google Calendar에 Alarm 만들기? * 글 완성 주기를 1달정도로 해서 잡을지 고민 * 블로그 엔진 선택하고, 잘 생각..

* torch.Tensor (n-dimensional array) * torch.backward(gradient, retain_graph, create_graph) - 인수(기본적으로 1x1 텐서)를 루트 텐서로부터 추적가능한 모든 리프노드까지 backward graph를 통해 전달하면서, 실제로 gradient를 계산 * torch.no_grad() - test/추론할 때 유용 - autograd 작동을 비활성화함 - memory 사용량을 줄이고, 계산 속도를 빠르게 함 - backpropagation할 수 없음 (테스팅 코드에서 원하지 않는 내용을 backpropagation할 수 없음) vs model.eval() - model.eval() # model.train() : 모든 layer에 test..

ITU-T X.660 문서 분석 6. Registration 6.1 개요 6.1.1 많은 ITU-T 권고사항 및 국제 표준은 모호하지 않은 식별이 필요한 특정 객체를 정의합니다. 이것은 등록에 의해 달성됩니다. 참고. 이러한 개체의 예는 3.5.10에 나와 있습니다. 6.1.2 등록은 관심 있는 당사자가 사용할 수 있도록 객체에 이름을 할당하는 것입니다. 등록 기관에서 수행합니다. 6.1.3 등록은 ITU-T 권고 및/또는 국제 표준에 의해 수행될 수 있습니다. ITU-T 권고 및/또는 국제 표준에 개체의 이름과 해당 정의를 게시합니다. 이러한 메커니즘은 각 등록에 대한 ITU-T 권고 및/또는 국제 표준의 개정을 요구하므로 등록 활동이 많은 경우에는 적절하지 않습니다. 6.1.4 또는 하나 이상의 조직..

- (필수 기능) * (목표 기능) + (부가 기능) - 일반적인 편집기와 같은 기능을 동작한다. - 특정 입력을 통해 *모듈 삽입이 가능하다 - 특정 입력을 통해 open-knowledge-term 관리가 가능하다. - 특정 입력을 통해 volume linkage를 수행한다. (게시글 taxonomy가 필요) - 모든 입력에 대해 reference를 내장할 수 있다. * 분석기능을 제공한다 * automatic tag를 제공한다. * automatic log를 기록한다. * 모듈허브는 인증된 개발자/보안전문가 등으로 구성하며, 등록 시 upvote/downvote를 통해 인증된 상태로 등록한다. * 입력되는 문장들을 구역화하여, 선택에 따른 translation을 제공한다. + 인증기능 제공 + 맞춤법..

- (필수 기능) * (목표 기능) + (부가 기능) - 오픈소스 등 프로젝트를 소개할 수 있다 - 팀원을 모집할 수 있다 (공개상태/ 지원여부 등) - 프로젝트에 지원할 수 있다 * 프로젝트 속성을 구체화한다. + 애자일 선언 등 지원 - 애자일을 유지할 수 있는 기능까지 + 커밋 컨벤션 theme 지원 + 이슈 트래킹 지원 (coverage percentage까지) + CI/CD 파이프라인 커넥션 지원 + 진행상황을 공개하고 펀딩받을 수 있다 + 계약을 통해 프로젝트를 진행할 수 있다 + 광고를 추가하고, 광고를 등록하고, 협찬하고 할 수 있다. + 프로젝트 철회 등에 있어서 문제 관리 철저히