일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- Paper
- TORCH
- Converting
- KAKAO
- Mac
- enV
- Python
- AI
- CUDA
- docker
- evaluation
- numpy
- Linux
- git
- Windows
- Laravel
- curl
- list
- PostgreSQL
- pytorch
- GitLab
- judge
- pandas
- LLM
- DB
- Flask
- format
- file
- Database
- Container
- Today
- Total
목록전체 글 (99)
Daily Develope
의의 다운로드 속도나 비공개 패키지 등 환경 조건에 따라서 패키지 저장소를 별도 구축해야하는 경우가 있다. 일반적으로 패키지 저장소는 서버 형태로 배포되기에, 본 게시글에서는 Linux 및 Container를 활용한 Nexus 구축 방법에 대해 정리하고있다. 구축환경 OS : Ubuntu Client : Nexus Container (with Docker) Proxy : NginX (편의상 샘플코드의 sudo 생략) 절차 1) Neuxs 설치 (Package Repository) Docker Image 다운로드 docker pull sonatype/nexus3:latest Container 생성 docker run -d -p 8081:8081 --name nexus -v /some/dir/nexus-da..
문자윗첨자Ab방법1) Ab방법2) A^b^아래첨자Ab방법1) Ab방법2) A~b~이미지가운데 정렬제목 fig 1. title수식inline 수식$ 수식 $Multiline & 가운데 정렬$$수식$$참고LaTeXGit-docsTypora 수식
모르면 Adam(Adaptive Moment Estimation) 기반 Optimizer 사용하자! 용어 Adam (Adaptive Moment Estimation) 경사 하강법을 기반으로 하되, gradient 모멘텀과 학습량 증가에 따른 학습률 감소 문제를 개선한 최적화 알고리즘 AdamW Adam 옵티마이저에 가중치 감쇠(weight decay)를 적용해 오버피팅(overfitting)을 완화한 최적화 알고리즘 torch.optim.AdamW(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) params: 최적화할 파라미터들의 iterable lr: 학습률(learning rate), 기본값은 0.001 b..
의미 Type checking을 위해 데이터의 유형을 명시적으로 나타내기 위해 사용하는 Class (또는 Type) 자주 사용되는 Type Any : 모든 Type과 호환되는 Type Union : Union 리스트에 선언된 Type 중 하나에 해당함을 의미 def foo(arg: Union[int, float] = None) -> None: # arg는 int 또는 float 유형 # ... Optional : Optional 리스트에 선언된 Type이거나 None인 경우를 의미 def foo(arg: Optional[int] = None) -> None: # ... 가끔 사용되는 Type NoReturn : function의 반환값이 없음을 명시적으로 표현 from typing import NoRet..
Pickle이란? Python의 객체(Object)를 binary 파일로 serializing 하거나 반대로 binray 파일로부터 de-serializing 하기 위한 프로토콜이 구현된 라이브러리. 흔히 pickling, flattening, marshalling 등으로 일컫는다. 장점? Python 객체를 바로 파일로 쓰거나 읽을 수 있다. Binary(또는 Bytes) 형태로 데이터를 다루기 때문에 읽기/쓰기 속도가 빠르다. 읽기/쓰기 예시코드 import pickle import os my_filepath = "target/file/path/filename.bin" my_data = ['target', 'data'] if os.path.isfile(my_filepath): ### 읽기 with o..