Home

2018

vue.js + express 로 login 페이지 만들어보기

먼저 express-generator와 vue-cli를 설치합시다. $ sudo npm install express-generator -g$ sudo npm install -g vue-cli 1234$ express --view=ejs backend$ cd backend$ npm install$ DEBUG=backend:* npm start $ npm in

어떤 딥러닝 프레임워크를 써볼까? 00_인트로

INTRO‘인생은 선택의 연속이다’라는 격언은 괜히 있는 말이 아닙니다. 우리는 언제나 정말 다양한 상황에 놓이고, 그럴 때마다 무엇인가를 선택해야 합니다. 이는 거창한 상황이 아닌 프로그래밍의 사소한 부분에 있어서도 마찬가지입니다. 여러 사람이 (비교적) 쉽게 접근하고 무엇인가를 만들어 낼 수 있는 프로그래밍의 특성 상, 하나의 테마에 대해서도 서로

윈도우10 HOME 에 Docker 설치하기

윈도우10 HOME 에 Docker 를 설치해봅시다. Docker 에서 공식적으로 제공하는 윈도우10 용 클라이언트를 사용하기 위해서는 윈도우의 버전이 PRO 이상이어야 합니다. 그래야 HYPER-V를 사용할 수 있기 때문입니다. 저도 원래 이거 때문에 윈도우10 PRO 버전을 사용하였었지만, 이번에 새로 산 컴퓨터는 윈도우10 HOME 버전이더라구요. 윈

docker contaniner에 개발환경 세팅하기

docker로 만든 container에 개발환경을 세팅해봅시다. Tested EnvironmentsImage tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3 Git설치1# apt-get update 먼저 apt-get을 업데이트합니다. 1# apt-get install git 확인1# git --version git vers

docker 이용하여 가상환경 세팅하기

Docker은 제가 본 소프트웨어 중 가장 인상적인 것 중 하나입니다. 이에 대한 자세한 설명은 언젠가 기회가 될 때 하겠습니다. 이번에는 Docker를 통해 가상환경을 세팅해보도록 하겠습니다. 저는 tensorflow 가상환경을 세팅할 것입니다. 그러면 먼저 그 이미지를 받아야 합니다. 1$ nvidia-docker pull {유저명/이미

LINUX 작업환경 세팅하기

LINUX에 작업환경을 세팅해봅시다! 환경 체크(환경에 따라 명령어에 조금의 차이가 있을 수 있습니다.) Linux version$ cat /etc/*-release | uniq CPU$ lshw -class processor GPU (only for NVIDIA)$ nvidia-smi GPU$ lshw -C display Tested

anaconda 를 통해 python 2, 3 환경 모두 관리하기

python 2.7 실행anaconda는 여러 version의 python을 관리할 수 있게 해주는 툴입니다. python을 사용하다보면, 기본적으로 설치된 python 이외에 다른 version의 python을 사용해야 할 경우가 꽤 있습니다. 예를 들어, 제가 최근 보고 있는 charades-algorithms 코드 역시 python 2.7 vers

윈도우10에 pytorch 설치하기

윈도우에 pytorch를 설치해봅시다! pytorch 란?pytorch는 머신러닝 프레임워크 중 하나입니다. python 형식입니다. pytorch 윈도우 설치pytorch는 공식적으로 linux와 macOS 환경만 지원하기 때문에, 윈도우에 설치하기 위해서는 anaconda와, 어떤 개발자가 구현해놓은 것을 사용해야 합니다. anaconda p

윈도우에서 쉘 스크립트 사용하기

윈도우에서 쉘 스크립트를 사용해봅시다! 원래 윈도우 터미널에서는 bash 명령어가 적용되지 않았습니다. 이는 맥북을 주로 쓰고, linux에서 코드를 돌리는 저에겐 굉장히 불편했는데요!(비교적 최근에) 윈도우에서도 bash 를 사용할 수 있는 WSL이 나왔다고 합니다.WSL을 설치하면 윈도우 터미널에서 bash 명령어를 입력하여 bash 명령어가 입력 가능