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Google Colab 설정하기 (런타임 연결 끊김 방지) Google Colab 런타임 연결 끊김 방지 브라이언7 2019. 11. 30. 21:19 Google Colab 의 전체 세션 유지 시간은 12시간이고, 90분 이상 비활성화 되어 있으면 끊긴다고 하는데, 머신러닝 학습을 하다 보면 90분 동안 조작을 안하는 일이 흔하다. 이렇게 학습을 하다보면 자주 런타임 연결 끊김 창이 뜨게 되는데, 이것을 방지할 수 있는 방법이 없는지 Google에서 찾아봤다. https://stackoverflow.com/questions/57113226/how-to-prevent-google-colab-from-disconnecting How to prevent Google Colab from disconnecting? Is there any way to programmat..
Pytorch nn.Module 토치 딥러닝모델 만들기 출처 : https://anweh.tistory.com/21 [DL, PyTorch] 신경망 모델 정의하기 -- Class, nn.Module PyTorch로 신경망 모델을 설계할 때, 크게 다음과 같은 세 가지 스텝을 따르면 된다. Design your model using class with Variables Construct loss and optim Train cycle (forward, backward, update) 이 포스.. anweh.tistory.com
Maria DB ( MySQL) 스키마(Schema) 메타데이터 정보조회 -- 테이블 정보 및 찾기 쿼리 SELECT TABLE_SCHEMA , TABLE_NAME , TABLE_COMMENT , TABLE_ROWS FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_NAME LIKE '%%' ; -- 컬럼 정보 SELECT TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, COLUMN_NAME, COLUMN_COMMENT, COLUMN_TYPE, IS_NULLABLE, COLUMN_DEFAULT, COLUMN_KEY FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE TABLE_NAME LIKE '%%' ORDER BY TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, ORDINAL_POSITION ; - Information_schema는..
파이썬에서 파일과 디렉토리 경로 다루기 파이썬에서 파일과 디렉토리 경로 다루기 파이썬에서 디렉토리와 파일경로를 다루는 주요 함수들에 대해 알아보자. 디렉토리 및 파일 경로에 대한 함수들은 os 모듈에 있으므로, os 모듈을 import 한 것을 전제로 한다. 특히, os.path 모듈은 파일명과 파일경로에 대한 유용한 함수들을 많이 제공하고 있다. 용도 함수 예제 현재 작업 폴더 얻기 os.getcwd() # "C:\Temp" 디렉토리 변경 os.chdir("C:\Tmp") 특정 경로에 대해 절대 경로 얻기 os.path.abspath(".\\Scripts") # "C:\Python35\Scripts" 경로 중 디렉토리명만 얻기 os.path.dirname("C:/Python35/Scripts/pip.exe") # "C:/Python35/Sc..
차이슨 무선청소기 D18 서비스센터
AI 관련 블로그 글들 읽어볼것 https://aikorea.org/ https://ratsgo.github.io/deep%20learning/2017/10/10/RNNsty/
무료 교육 사이트 파이썬, 머신러닝 관련 무료 교육있음.https://edu.goorm.io/
한눈에 보는 머신러닝 출처 : http://www.go-programming.com/146 한눈에 보는 머신러닝Go Pro 2018.08.16 22:32왜 머신러닝을 사용하는가?전통적인 접근 방법문제가 단순하지 않을 경우 길고 복잡한 규칙으로 인해 유지보수의 난이도가 높아진다.머신러닝 기반 접근 방법패턴을 감지하여 좋은 기준을 자동으로 학습한다. 프로그램이 짧아지고 유지 보수하기 쉬우며 정확도가 더 높다.머신러닝 기반 시스템은 변화를 자동으로 인식하고 업데이트 한다.전통적인 방식으로는 너무 복잡하거나 알려진 알고리즘이 없는 문제를 해결할 수 있다.머신러닝 알고리즘이 학습한 것을 조사하여 예상치 못한 연관 관계나 새로운 추세를 발견할 수도있다.데이터마이닝머신러닝 기술을 적용하여 대용량의 데이터를 분석할 경우 겉으로 보이지 않던..

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