깃을 사용하다보면 자연스럽게 브런치를 활용하는 경우가 대부분이다. 이 때, 다른 브랜치로 전환은 checkout 명령어를 사용하여 간단하게 가능하다. git checkout [이동할 브랜치 이름] 이전 브랜치로 돌아가려면 위 커맨드를 입력하는 방법도 있지만, -를 이용하여 편하게 사용하는 방법도 있다. git checkout -
윈도우 환경에서 네트워크 드라이브를 연결하여, 압축해제 등의 동작을 수행하려 할 때 "경로를 찾을 수 없습니다" 라는 에러가 발생을 한다. 이러한 문제의 이유는 네트워크 드라이브의 위치인 (Z:\)는 인터페이스로 매핑되기 때문에 백그라운드 작업에서는 사용할 수 없기 때문이다. 해결방법은 연결된 경로를 직접 입력해줘야한다. 연결된 경로를 확인하는 방법은 아래와 같이 커맨드 라인에 명령어를 입려하면 된다. net use 결과로 나오는 Remote 부분의 주소를 대신 사용하면 안되던 작업이 수행되는 것을 확인할 수 있다.
딥러닝에서 많이 사용되고, 베이스가 되는 L1 Loss, L2 Loss에 대해 정리하려고 한다. NormNorm은 벡터의 크기를 측정하는 방법이다. 두 벡터 사이의 거리를 측정하는 방법이기도 하다. Norm에는 다양한 방법이 있지만, 대표적으로 사용되는 것이 L1 Norm과 L2 Norm이다. L1 Norm$d_1(p,q) = ||p-q||_1 = \sum^{n}_{i=1} |p_i-q_i|$, where $p=(p_1,p_2,...,p_n)$ and $q=(q_1,q_2,q_n)$L1 Norm은 위 수식과 같이, 두 원소의 절대 값의 합이다. 원점을 기준으로 하였을 때는, 해당 지점의 절대 값을 구하는 것과 같다. 아래는 L1 Norm의 예시이다. p = (3, 1, -3)q = (5, 0, 7)$d..
ERROR: Could not build wheels for opencv-python which use PEP 517 and cannot be installed directly pip로 설치시 발생하는 에러, pip 버전을 업그레이드 해준다. pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
대용량 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 mxnet 라이브러리는, rec 형태로 된 데이터 셋을 분석할 때 필수적인 라이프러리다. 하지만, m1 mac에서 mxnet 라이브러리를 사용하면 에러가 발생하기 때문에 해결책을 정리하려고 한다. 1. mxnet 깃 클론 && cmake 설정 brew install cmake ninja ccahe opencv git clone --recursive https://github.com/apache/incubator-mxnet.git mxnet cd mxnet cp config/drawin.cmake config.cmake 깃 클론 이후, config.cmake 옵션에서 opencv 경로도 확인 후 수정하도록 하자. 2. 빌드 mkdir build && cd build..
파이썬 문법은 세미콜론(;)을 사용하지 않기 때문에 간격(탭, 스페이스) 역할이 매우 중요하다. 해당에러는 스페이스, 탭이 호환되지 않아서 생기는 문제다. 에러가 발생하는 부분의 공백을 지우고 다시 처리해주면 된다.
