Ramanu

컴파일된 qemu 이미지 모음 1. v2.6.32, v3.2.0 : people.debian.org/~aurel32/qemu/armel/ Index of /~aurel32/qemu/armel people.debian.org 2. v4.0이상 : ftp.debian.org/debian/dists/stable/main/ Index of /debian/dists/stable/main ftp.debian.org 3. v3.x(기억이..) : bierbaumer.net/qemu/ 0xbb - Debian QEMU Images Debian QEMU Images This is a collection of Debian images for different architectures (armel, PowerPC 32⁄64..

머신러닝과 딥러닝의 차이 딥러닝은 머신러닝의 알고리즘 일부이다. 따라서 차이를 구분하는 것은 딥러닝이 아닌 머신러닝의 다른 알고리즘과의 차이를 말하는 것 같다. 위의 그림에서 파란색부분과 빨간색 부분과의 차이를 말한다. 따라서 feature를 사람이 직접 preprocessing하여 학습에 사용하는 것은 파란색 부분이고 학습을 하며 feature를 스스로 지정하는 것은 빨간색 부분의 특징이 되겠다.

Python에서 multiprocessing을 이용해 전처리 할 때 함수를 거쳐 생성된 데이터를 dictionary로 저장하는 방법 import pandas as pd import time import multiprocessing from itertools import repeat import pickle import os def test(file_list, dic_add): f = open(file_name, 'r', encoding="utf-8") data = pd.read_csv(f) ''' data preprocessing doing!! ''' dic_add[file_name] = data_preprocessing # file_name = key, data_preprocessing = value ..

1. data.drop_duplicates() : 데이터 중복 제거 2. data.value_counts() : 데이터의 각 value 개수 3. pd.DataFrame(columns=["x", "y"]) : Column이 x, y인 frame 생성 4. data.loc[idx] : 데이터 frame에 맞게 index가 idx인 데이터 추가 5. data.sort_values(by="x") : Column x를 중심으로 sorting 6. data.merge(data1, data2, how='중심(left or right)', on = 'x') # 만약 Column이 다를 경우 data.merge(data1, data2, how='중심(left or right)', left_on='x', right_on..