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맥에서도 윈도우와 같이 공유폴더를 설정하여 사용할수 있다. 맥에서는 시스템환경설정 그리고 계정정보를 확인하여 접속할수 있다. 1. 먼저 시스템 환경설정에 들어간다. 2. 환경설정에 공유를 선택 3. 파일 공유 체크 및 선택 그리고 공유할 폴더경로를 선택한다. 4. 마지막으로 공유폴더에 접속할때의 계정정보 그리고 비밀번호를 확인한다. 계정정보는 macOS에 로그인된 이름 과 비밀번호 이다.

VS Code를 사용할 경우 간간히 Theme나 아이콘 을 변경해서 기존의 답답하거나 구별이 어려웠던 파일을 쉽게 구분할수 있다. 지금 소개하는 VS Code Icons는 간단한 방법으로 변경할수있다. 먼저 VS Code Extension에 들어가서 vscode-iocons 를 찾아 설치를 한다. 그리고 preference-> File Icon Theme 를 선택하여 설치했던 vscode-icons 를 선택하면 아래와 같이 구별이 쉽고 이쁘게 아이콘이 변경된다.

VMWare를 사용하다보면 창크기에 따라 해상도 고정되서 보기 불편한 경우가 있다. 이러한 경우 매번 창의 크기를 변경하거나 Full Screen으로 하기에는 불편한점이 있어 아래와 같이 설정하면 간단히 해결될수 있다. 순서는 [ Edit ] - [ Preference ] - [ Display ] - [ Autofit guest ]

String or Argument 값이 None (null) 이거나 비어있을 때 확인하는 방법

1 ) 일 , 월 , 주 구하기 import datetime #하루전 before_day=datetime.datetime.now()-datetime.timedelta(days=1) #한시간전 before_hour=datetime.datetime.now()-datetime.timedelta(hours=1) #일주일전 before_week=datetime.datetime.now()-datetime.timedelta(weeks=1)#일주일전 cs 2 ) 개월 , 년월 import dateutil.relativedelta import relativedelta #한달전 before_month=datetime.datetime.now()-relativedelta(months=1)#한달전 #일년전 before_year..

정밀도 / 재현율 정밀도와 재현율을 구현하기 위해서는 오차 행렬의 각 요소 ( FN, FP, TN, TP) 들이 정확하게 의미하는 바를 알아야한다. 오차행렬에서 각 요소에 기반하여 정밀도와 재현율을 표현하면 다음과 같다. 1. 정확도(Accuracy) : 실제데이터와 예측데이터가 얼마나 같은지를 판단하는 지표 정확도 = 예측 데이터가 동일한 데이터 건수 / 전체 예측 데이터 건수 직관적으로 모델 예측 성능을 나타내는 평가 지표이지만 이진 분류의 경우 데이터의 구성에 따라 모델 성능을 왜곡할 수 있음 가령, 타이타닉 예제에서도 여성의 생존률이 높았기 때문에, 특별한 알고리즘 없이 여성을 생존, 남성을 사망으로 분류해도 정확도는 높을 수 있음 ( 단순히 하나의 조건만 가지고 결정하는 알고리즘도 높은 정확도를..

Pydicom Pydicom은 Python 언어로 Dicom 파일(.dcm)을 다룰 때 사용되는 가장 유명한 패키지이며 DICOM에 대한 비식별정보를 익명화 처리할수 있고 DICOM TAG에 원하는 익명화하여 재저장할 수 있도록 지원해 줄수 있다. PYDICOM 설치 및 유용한 라이브러리 1 2 3 4 pip install pydicom pip install tqdm pip install multiprocessing cs DICOM 불러오기 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import pydicom as dcm # 1. 모든 데이터 불러오기 (둘 다 가능) raw_file = dcm.dcmread('filename.dcm') raw_file = dcm.read_file('filename.dcm..

Notion " Notion 은 메모, 글스기, 문서 작성부터 시작하여 코드 작성, 프로젝트 관리 까지 하나로 관리하여 해결할수 있는 생산 툴 입니다 " 따라서 요근래, 개발자 또는 여러 분야의 전문 사람들이 Notion을 이용하여 채용공고 와 이력서를 공유하여 사용하고 있다. 필자의 경우 당근마켓 팀의 노션을 자주 찾아보고 있는데 이부분에 대해 당근마켓팀도 노션을 관리하여 홍보하고 내용을 잘 공유하고 있었다. 그래서 본인도 요새 지인 개발자들과 더불어 노션으로 이력서를 업데이트를 공유하고 본인도 이력서를 작성해서 업데이트 해보았다. 내용이 너무많아 앞으로 계속 업데이트 해야겠지만 혹시나 이력서를 보고 연락이 오지 않을까 심히 기대하여본다. www.notion.so/Resume-Ji-Eon-Kim-d5f..

RSYNC(Remote SYNChronize)는 로컬 또는 원격으로 "파일 또는 디렉토리"를 백업 또는 동기화할 수 있는 명령어이다. 먼저 Ubuntu 환경에서 Storage 갯수와 상태를 확인하고 Storage 갯수에 따라 백업환경을 설계해야한다. 백업종류로는 3가이다. 압축 백업 : (tar -czpf 백업) 일반적으로 많이 쓰이는 백업입니다. 이 작업에는 CPU 가 많이 사용된다. 복사 백업 : (cp -R 백업) 압축하지 않고 복사만 합니다. 사용 용량을 많이 차지하지만 (압축하지 않는다는 뜻) 백업할 때 CPU 사용량이 크게 증가하지는 않음. 증분 백업 : (rsync 백업) 변동사항만 비교하여 백업합니다. 비교를 위해서 파일은 항상 압축되지 않은 상태로 보관된다. 1 . 개요 cron, cro..

가끔 단축키 설정이나 환경설정에 대해 잘 적용되지 않고 내가 어떤키를 눌러서 변경되었는지 파악이 되지 않은 경우가 발생하였다. 물론.. vs code를 삭제한다고 하더라도 소스코드에는 영향이 없으니 과감하게 삭제하고 다시 선택하는 방향이 나은듯 싶다. MAC에 경우 자체 로컬까지 삭제를 해줘야만 다시 적용이 가능하다. 다음 명령어를 순서대로 입력한다. ( 사전에 vs code 를 종료하고 응용프로그램을 삭제한다. ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 rm -fr ~/Library/Preferences/com.microsoft.VSCode.helper.plist rm -fr ~/Library/Preferences/com.microsoft.VSCode.plist rm -fr ~..

Tensorflw gpu 버전을 설치할때 Cuda 와 Cudnn 에 대해 버전별로 맞추어야하는 상황이 자주발생하는데 Tensorflw 버전마다 아래와 같이 Cuda와 CuDnn 을 설치했던 내용을 정리한다. Cuda 10.1 + CuDNN 7.6.5 (normally > 7.6) + TensorFlow 2.2.0 (TF >= 2.1 requires CUDA >=10.1) Cuda 10.1 + CuDNN 7.6.5 (normally > 7.6) + TensorFlow 2.1.0 (TF >= 2.1 requires CUDA >= 10.1) Cuda 10.0 + CuDNN 7.6.3 + / TensorFlow 1.13/1.14 / TensorFlow 2.0. Cuda 9.0 + CuDNN 7.0.5 + Ten..

인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 딥러닝에서 가장 기본이 되는 개념은 바로 신경망(Neural Network)입니다. 신경망이란 인간의 뇌가 가지는 생물학적 특성 중 뉴런의 연결 구조를 가리키며, 이러한 신경망을 본떠 만든 네트워크 구조를 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)이라고 부릅니다. 인간의 뇌에는 약 1,000억 개의 수많은 뉴런 즉 신경세포가 존재하며, 하나의 뉴런은 다른 뉴런에게서 신호를 받고 또 다른 뉴런에게 신호를 전달하는 단순한 역할만을 수행합니다. 하지만 인간의 뇌는 이러한 수많은 뉴런이 모여 만든 신호의 흐름을 기반으로 다양한 사고를 할 수 있게 되며, 이것을 컴퓨터로 구현하도록 노력한 것이 바로 인공신경망입니다 입력계..