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[Jupyter notebook] 주피터 노트북 모양대로 티스토리에 글쓰기 티스토리에 글을 쓸때마다 그냥 단순히 코드들을 복붙하기에는 모양이 이쁘지가 않고 그렇다고 Color scripter 사이트를 사용해서 꾸미기에도 뭔가 아쉬웠다. 제일 좋은건 아래처럼 주피터 노트북 특유의 회색+흰색의 조화와 코드 실행시 결과를 바로 보여준다는 점이 마음에 들었다. 티스토리에 주피터 노트북 모양대로 입력하려면 어떻게 하는지 찾아보았다 방법은 단순하다 1) 작성한 코드의 File - print preview를 선택 2) 새로 열린 창에서 Ctrl + U를 눌러준다 (페이지 소스 보기) 3) 또 새로 열린창에서 ctrl+A로 전체 선택후 ctrl+c 로 복사 해준다. 4) 티스토리 작성시 우측 상단의 기본모드 -> HTML로 변경 5) 복사한 내용을 그대로 모두 복붙해주면 끝이다. 조금 복잡해.. 2021. 6. 23.
[Java] Eclipse Dynamic Web Project 생성시 오류 해결(failed while installing Java 1.8)_추가 해결법 이클립스에서 톰캣을 활용한 웹 프로젝트를 시작하려다가 문제점들이 발견되었다, 해결 방법을 찾으려고 했지만 다들 프로젝트 생성 이후 해결법만 나와있지 생성시 발생하는 문제에 대해선 나와있지 않아 고생좀 했다, 발생했던 문제는 다음과 같다. 1. 생성시 Source Folders on Build Path에 아무것도 표기가 안되는 문제 2. 위의 상황을 무시하고 진행할 경우 발생하는 Failed While installing Java 1.8 문제 당연히 1,2, 문제가 발생하면서 프로젝트는 생성되지 않고 폴더만 생성되고 끝났다 == 프로젝트를 시작할수 없었다. 해결 과정 1. 먼저 동일한 내용의 문제들에 대해 구글링 해보았다, 하지만 대부분 프로젝트 생성 자체는 문제가 없었고 "톰캣"연동 과정에서만 문제가 발.. 2021. 6. 23.
[Tensorflow] 4. MNIST 모델 학습 및 예측 모델(model)이 예측(logit)하고 얼마나 틀렸는지(loss) 계산하고 그걸 최적화(Optm)하고 최적화한 loss를 모델에 적용하고 이를 지정한 횟수만큼 반복해서 그 결과를 result에 출력 In [1]: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from tensorflow.keras import layers import numpy as np from tensorflow.keras import datasets 모델을 학습하기 전 설정(Optimization)¶ Loss Function Optimization(최적화 방법 정하기) Metrics(결과 테스트 방법) Categorical vs Binary¶ .. 2021. 6. 22.
[Matplotlib] 번외. matplotpib 한글폰트 깨짐 해결 In [3]: import matplotlib.font_manager as fm font_list = fm.findSystemFonts(fontpaths = None, fontext = 'ttf') font_list[:] import matplotlib as mpl In [5]: print (mpl.matplotlib_fname()) #matplotlibrc 파일을 메모장을 열어준다 C:\Users\choi\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\matplotlibrc In [6]: # font.family : sans-serif을 font.family : 변경할폰트명 으로 변경해준다 # axes.unicode_minus : True -> Fa.. 2021. 6. 18.
[Numpy,Matplotlib] 4.이미지 시각화도 가능하다 In [1]: import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm %matplotlib inline from PIL import Image In [2]: import matplotlib matplotlib.font_manager._rebuild() In [4]: #이미지 파일 열기# path = 'source/dog.jpg' image_pil=Image.open(path) image = np.array(image_pil) In [5]: image_pil Out[5]: In [6]: image.shape #세로,가로,RGB) gray는 1이다... 2021. 6. 18.
[Numpy,Matplotlib] 3.시각화matplotlib.pyplot as plt https://rfriend.tistory.com/408 에 seaborn와 plot 그래프들에 대한 예제가 많이 있음 참조만 할것 In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline In [2]: data = np.random.randn(50).cumsum() data Out[2]: array([-1.70416886, -2.20382106, -2.70563343, -4.28915986, -3.9987641 , -4.24362761, -5.27902219, -8.15694697, -7.9827752 , -7.80333919, -5.88645842, -3.6525847 , -5.13716405, -5.36678818, .. 2021. 6. 18.
[Numpy,Matplotlib] 2.Numpy는 차원을 늘리고 줄일수 있다 In [7]: import numpy as np arr=np.array([[1,2,3],[1,2,3]]) arr.shape Out[7]: (2, 3) In [8]: arr=np.expand_dims(arr,-1) #내부값은 유지하고 차원 수를 늘리고 싶을대 arr #-1을 하면 차원수와 값의 위치가 변경된다 Out[8]: array([[[1], [2], [3]], [[1], [2], [3]]]) In [9]: arr.shape Out[9]: (2, 3, 1) In [10]: #0으로 채워진 np.array zeros = np.zeros([3,3]) zeros Out[10]: array([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) In [11]: zeros=np.zeros.. 2021. 6. 18.
[Numpy,Matplotlib] 1. 배열다루기+시각화의 기초 In [2]: import tensorflow as tf In [3]: tf.__version__ Out[3]: '2.4.1' In [4]: import sys print(sys.version) 3.8.5 (default, Sep 3 2020, 21:29:08) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] In [5]: import torch In [6]: torch.rand(10) Out[6]: tensor([0.3455, 0.7188, 0.9561, 0.4839, 0.4847, 0.4576, 0.0298, 0.0426, 0.0475, 0.4781]) In [7]: import numpy as np In [8]: arr = np.array(5) arr.shape Out[8]: () .. 2021. 6. 18.
[Tensorflow] 3.tensorflow에서 레이어가 어떤식으로 동작하는지 In [25]: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np In [3]: from tensorflow.keras import datasets (train_x,train_y),(test_x,test_y) = datasets.mnist.load_data() In [4]: #모든 작업을 하기전에 shape로 이미지 인지 문자인지 확인해줘야한다. image=train_x[0] image.shape Out[4]: (28, 28) In [5]: plt.imshow(image,'gray') plt.show() In [6]: image = image[tf.newaxis,...,tf.newaxis.. 2021. 6. 18.

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