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굵게 : command + B

밑줄 : command + U

기울임 : command + I

링크 : command + K

제목1 (1회) : option + command + 1

제목2 (2회) : option + command + 1

제목3 (3회) : option + command + 1

 

본문1 (1회) : option + command + 2

본문2 (2회) : option + command + 2

본문3 (3회) : option + command + 2

 

인용(1회) : option + command + 3

 

 

인용(2회) : option + command + 3

 

인용(3회) : option + command + 3

 

 

 

  • 리스트(1회) : option + command + 4
  • 리스트(2회) : option + command + 4
  1. 리스트(3회) : option + command + 4

 

정렬(1회) : Alt + Shift + 5

 

정렬(2회) : Alt + Shift + 5

 

 

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맥북 캡처방법 정리

출처 : https://support.apple.com/ko-kr/HT201361

 

Mac에서 스크린샷 찍기

전체 화면, 윈도우 또는 화면 일부를 캡처할 수 있습니다.

support.apple.com

 

전체 캡처

  1. 스크린샷을 찍으려면 shift, command 및 3 키를 동시에 길게 누릅니다. 
  2. 화면 모서리에 축소판이 표시되면 축소판을 클릭하여 스크린샷을 편집합니다. 또는 스크린샷이 데스크탑에 저장될 때까지 기다립니다.

 

특정 윈도우 캡처

  1. 캡처할 윈도우 또는 메뉴를 엽니다.
  2. shift, command, 4 키 및 스페이스 바를 동시에 길게 누릅니다. 포인터가 카메라 
     아이콘으로 바뀝니다. 스크린샷 찍기를 취소하려면 esc(escape) 키를 누릅니다.

 

 

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출처 : https://shanepark.tistory.com/167

 

개발자를 위한 Mac 초기 설정 하기

서론 드디어 저의 m1 맥북에어가 수리를 마치고 집으로 돌아왔습니다. 구매한지 5개월밖에 안됐는데 얼마나 혹사를 했는지 배터리에 이상이 생겼었습니다. 다행히도 무상으로 교체를 받게 되어

shanepark.tistory.com

 

2014년도에 샀던 LG 그램이 사망하고.. 그나마 멀쩡하던 3년된 데스크탑이 지난 주 사망하였다.

개발자지만 PC에 투자를 너무 안했던 거 같다.

 

와이프에게 허락을 받고 맥북프로 m1 pro 를 구매하고 초기 설치 과정을 정리한다.

모든 설치과정은 위의 출처를 참고해서 진행한다.

 

CPU : m1 pro

RAM : 32 GB

 

설치

 

1. Home Brew

 

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

 

명령어 입력, 패스워드 입력

 

엔터 입력

 

설치 완료

 

완료 테스트 - brew help

 

brew command가 없다는 에러 발생

설치 완료화면에 Next steps 의 두개의 명령어 실행

본인의 home위치로 이동 후 해야 함

 

- {USER_ID}는 본인 계정

cd ~
echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"' >> /Users/{USER_ID}/.zprofile
eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"

 

완료 테스트

 

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다운로드 링크 : https://golang.org/dl/

 

Downloads - The Go Programming Language

Downloads After downloading a binary release suitable for your system, please follow the installation instructions. If you are building from source, follow the source installation instructions. See the release history for more information about Go releases

golang.org

Windows 다운로드 선택

 

go1.16.6.windows-amd64.msi 실행

Next 클릭
Next 클릭

 

Install 클릭
설치 진행
Finish 클릭

 

 

 

 

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참고사이트 

 

크롬 확장 프로그램(Chrome extension) 개발 가이드

크롬 확장 프로그램을 개발하기 전에 기본적으로 알아두어야 하는 내용

velog.io

> 구조를 간단하게 설명해 놓은 블로그가 있어서 참고

웹 개발을 해보지 않아서 공부가 필요해 보임..

 

  • contentscript.js
    • 사용자가 방문하는 영역에서 작동하는 스크립트
    • 페이지의 현재 상태에 대한 정보를 전달한다.
    • 현재 페이지의 DOM을 읽어와서 조작이 가능하다.
  • background.js
    • 브라우저 영역에서 작동하는 스크립트.
    • 플러그인의 이벤트 핸들러
    • 중요한 모든 이벤트 리스너가 여기 저장된다.
    • 이벤트가 트리거 되고, 할당된 로직을 실행할 때까지 inactive 상태로 유지된다.
  • popup.js
    • 시각적인 기능을 담당한다.
    • HTML과 직접 상호작용하고, background 스크립트와 함께 API를 호출
    • popup.html이 index.html과 같은 의미이다.

 

 

 

 

 

  • 개인 프로젝트 기능 나누기
    • popup.html 에서 기본적인 UI를 만들어야 함.
    • 특정 페이지(MSDN 같은)에서 정보를 가져오는 기능 구현.
      • 어느 파일에 작성해야 하는가..?

 

대충 popup.html에서 검색하는 부분과 출력 부분 디자인..

 

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Document</title>
</head>
<body>
    <div class="viewer">
        <input type="text" style="width: 250px;">
        <button>검색</button>
        <div style="padding: 10px; width: 300px; height: 350px; background-color: #d2f4ff; border: 2px solid #09c;">
            검색 결과
        </div>
    </div>
</body>
</html>

 

내일은 msdn 에서 함수 검색해올 방법을 분석

출력까지 할 수 있으면 해보는 것으로...

자동 완성 기능이 되는 것도 확인이 필요.

  

 

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참고 : https://developer.chrome.com/docs/extensions/mv3/getstarted/

 

Getting started - Chrome Developers

Step-by-step instructions on how to create a Chrome Extension.

developer.chrome.com

크롬 확장 프로그램 가이드 따라하기

코드 : https://github.com/terrorjang/chrome_search_function

 

terrorjang/chrome_search_function

Contribute to terrorjang/chrome_search_function development by creating an account on GitHub.

github.com

 

TIP

- 로컬에서 개발한 크롬확장 올리기

  1. 확장 프로그램 으로 이동
    1. url입력으로 이동 : chrome://extensions/
    2. 메뉴를 통해 이동
    4.  

 

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크롬 확장 프로그램 개발하기

 

목표

- 함수를 바로 검색할 수 있는 확장 프로그램 개발

- 주언어 C++을 기준으로 최초 완료

- 기타 C#, python, java 등 부언어 개발

- 생각을 해보니.. 난 함수 검색을 잘 안한다.. 목표 재설정 필요

 

1차 목표

- 하루 1~2시간 할애해서 1주일(2021-06-13) 안에 초안 만들기

- 크롬 확장 프로그램 개발 관련 자료 정리하기

- https://developer.chrome.com/docs/extensions/mv3/getstarted/

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PC 변경 후 Vivado tutorial 을 진행하다 보니

Zedboard를 인식 하지 못하였다.


Check 1

device driver

장치 관리자 - 범용 직렬 버스 컨트롤러

 - USB Serial Converter

 - USB to UART Adapter

이 두가지가 있는지 확인해야 한다.



드라이버에는 문제가 없었다.


check 2.

방화벽

이건 검색을 하다가 알게 된 것인데 vivado 를 방화벽에서 막아 버리면 하드웨어에 접근이 안되는 것 같다.

출처 : http://zedboard.org/zh-hant/node/9991

제어판 - Windows Defender 방화벽 - Windows 방화벽에서 앱 허용


vivado가 체크가 해제 되어 있었다.

설치하고서 방화벽 팝업이 떴었는데 취소를 눌렀던게 문제였던것 같다.

이것 외에도 eclipse, java 가 체크 되어 있어야 한다.


수정 후에도 바로 해결되진 않았고, 재설치 하고서 해결이 되었다.


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출처 : https://aikorea.org/blog/dl-libraries/


현재 python tensorflow 로 스터디하면서 딥러닝에 대해 공부하고 있는데

내 업무에서는 python은 잘 사용하지 않고 주로 c++이나 C#을 사용하고 있어서

어떤 라이브러리 들이 있나 찾아보던 중 잘 정리된 블로그가 있어서 출처를 남긴다.

내용을 그대로 복사했다.

정리하신분께 감사드립니다.


Python

요즘 뜨는 언어답게, 대부분의 라이브러리들이 빠른 속도로 업데이트되며 새로운 기능이 계속 추가되고 있다.

  1. Theano - 수식 및 행렬 연산을 쉽게 만들어주는 파이썬 라이브러리. 딥러닝 알고리즘을 파이썬으로 쉽게 구현할 수 있도록 해주는데, Theano 기반 위에 얹어서 더 사용하기 쉽게 구현된 여러 라이브러리가 있다.
    • Keras - Theano 기반이지만 Torch처럼 모듈화가 잘 되어 있어서 사용하기 쉽고 최근에도 계속 업데이트되며 빠른 속도로 발전하고 있는 라이브러리.
    • Pylearn2 - Theano를 유지, 보수하고 있는 Montreal 대학의 Yoshua Bengio 그룹에서 개발한 Machine Learning 연구용 라이브러리
    • Lasagne - 가볍고 모듈화가 잘 되어 있어서 사용하기 편리함
    • Blocks - 위 라이브러리와 비슷하게 역시 Theano 기반으로 손쉽게 신경망 구조를 구현할 수 있도록 해주는 라이브러리
  2. Chainer - 거의 모든 딥러닝 알고리즘을 직관적인 Python 코드로 구현할 수 있고, 자유도가 매우 높음. 대다수의 다른 라이브러리들과는 다르게 "Define-by-Run" 형태로 구현되어 있어서, forward 함수만 정의해주면 네트워크 구조가 자동으로 정해진다는 점이 특이하다.
  3. nolearn - scikit-learn과 연동되며 기계학습에 유용한 여러 함수를 담고 있음.
  4. Gensim - 큰 스케일의 텍스트 데이터를 효율적으로 다루는 것을 목표로 한 Python 기반 딥러닝 툴킷
  5. deepnet - cudamat과 cuda-convnet 기반의 딥러닝 라이브러리
  6. CXXNET - MShadow 라이브러리 기반으로 멀티 GPU까지 지원하며, Python 및 Matlab 인터페이스 제공
  7. DeepPy - NumPy 기반의 라이브러리
  8. Neon - Nervana에서 사용하는 딥러닝 프레임워크

Matlab

  1. MatConvNet - 컴퓨터비젼 분야에서 유명한 매트랩 라이브러리인 vlfeat 개발자인 Oxford의 코딩왕 Andrea Vedaldi 교수와 학생들이 관리하는 라이브러리.
  2. ConvNet - CNN 라이브러리
  3. DeepLearnToolbox - DBN, Stacked Autoencoder, CNN 등의 딥러닝을 위한 matlab/octave 툴박스

C++

  1. Caffe - Berkeley 대학에서 관리하고 있고, 현재 가장 많은 사람들이(추정) 사용하고 있는 라이브러리. C++로 직접 사용할 수도 있지만 Python과 Matlab 인터페이스도 잘 구현되어 있다.
  2. DIGITS - NVIDIA에서 브라우저 기반 인터페이스로 쉽게 신경망 구조를 구현, 학습, 시각화할 수 있도록 개발한 시스템.
  3. cuda-convnet - 딥러닝 슈퍼스타인 Alex Krizhevsky와 Geoff Hinton이 ImageNet 2012 챌린지를 우승할 때 사용한 라이브러리
  4. eblearn - 딥러닝 계의 또하나의 큰 축인 NYU의 Yann LeCun 그룹에서 ImageNet 2013 챌린지를 우승할 때 사용한 라이브러리
  5. SINGA - 기존의 시스템에서 동작하는 분산처리 학습 알고리즘을 일반적으로 구현하기 위해 만들어진 플랫폼으로 Apache Software Foundation의 후원을 받고 있다.

Java

  1. ND4J - N-Dimensional Arrays for Java. JVM을 위한 과학 연산 라이브러리로 상용 제품에 사용될 수 있게 연산들이 최소한의 메모리 사용으로 빠르게 작동하게 끔 만들어졌다.
  2. Deeplearning4j - Java와 Scala로 작성된 첫 상용 수준의 오픈소스 분산처리 딥러닝 라이브러리. 개발툴보다는 business 환경에 적합하도록 작성되었다.
  3. Encog -머신러닝 프레임워크로 SVM, ANN, Genetic Programming, Genetic Algorithm, Bayesian Network, Hidden Markov Model 등을 지원한다.

JavaScript

자바스크립트로의 딥러닝 구현은 Stanford의 Andrej Karpathy가 혼자서 개발했음에도 불구하고 높은 완성도를 보이며 널리 사용되고 있는 아래 두 라이브러리가 가장 유명하다.

  1. ConvnetJS - 딥러닝 모델의 학습을 완전히 브라우저에서 할 수 있게 하는 자바스크립트 라이브러리. 별도의 소프트웨어, 컴파일러, 설치, GPU 없이 쉽게 사용할 수 있다.
  2. RecurrentJS - RNN/LSTM을 구현한 Javascript 라이브러리

Lua

  1. Torch - 페이스북과 구글 딥마인드에서 사용하는 라이브러리. 양대 대기업에서 사용하고 있는 만큼 필요한 거의 모든 기능이 잘 구현되어 있고, 스크립트 언어인 Lua를 사용하기 때문에 쉽게 사용 가능하다.

Julia

MIT에서 새로 개발한 언어로, 최근에 주목받기 시작하여 효율적인 딥 러닝 라이브러리도 여러 가지 구현되었다.

  1. Mocha.jl - C++ 프레임워크인 Caffe에 영감을 받아 만들어진 Julia 기반의 딥러닝 프레임워크. Mocha의 General stochastic solver와 공통 레이어를 사용해 deep / shallow(convolutional) neural network를 학습하고 (stacked) auto-encoder를 통해 unsupervised pre-training을 할 수 있다. 모듈화된 구조, 하이 레벨 인터페이스, 이식성, 빠른 속도, 호환성등을 특징으로 한다.
  2. Strada.jl - Caffe 프레임워크를 기반으로 해 만들어진 오픈소스 딥러닝 라이브러리. CNN과 RNN을 CPU/GPU로 학습할 수 있다.
  3. KUnet.jl - 최대한 적은 양의 코드로 작성하고자 하는 시도에서 만들어진 딥러닝 패키지. 현재 1000 라인 미만의 코드로 여러 네트워크, activation, optimization을 구현하고 있고, CPU/GPU를 사용해 Caffe와 비슷한 성능으로 학습할 수 있다고 한다.

Lisp

  1. Lush - Lisp Universal Shell. 대규모 수치, 그래픽 어플리케이션을 위한 객체 지향 프로그래밍 언어. 딥러닝 라이브러리가 머신러닝 라이브러리에 포함되어 제공된다.

Haskell

  1. DNNGraph - Haskell로 작성된 deep neural network 모델 생성 DSL(domain-specific language)

.NET

  1. Accord.NET - C#으로만 작성된 .NET 머신러닝 프레임워크로 음성, 이미지 처리 라이브러리가 포함되어 있다. 상용 수준의 컴퓨터 비전, 컴퓨터 음성인식, 신호처리, 통계 어플리케이션을 만들 수 있다.

R

  1. darch - 레이어가 많은 neural network(deep architecture)를 만들 수 있다. contrastive divergence로 pre-training 하거나 backpropagation, conjugate gradient와 같은 알고리즘을 사용한 fine tuning으로 학습할 수 있다.
  2. deepnet - BP, RBM, DBN, Deep autoencoder 등의 딥러닝 아키텍쳐, neural network 알고리즘을 구현한 패키지.

출처: http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 블로그 포스트 자료에서 약간의 수정을 거쳤습니다.

작성자: 최명섭, 김주용

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정말 한참을 고민하고 찾아보았다.

2차원 배열을 선언하고 사용하다가 갑자기 1차원 배열을 인자로 주어야 하는 상황이 발생한 것이다.

 

반복문으로 하기는 싫고, 틀림 없이 제공해 주는 기능이 있을 것이라 생각 했다.

 

그러다가 stack overflow 에서 답을 찾았다.

 

검색 :" c# convert 2d array to 1d"

참조 : https://stackoverflow.com/questions/797354/how-to-copy-a-row-of-values-from-a-2d-array-into-a-1d-array

 

매우 간단하게 해결한 것을 보았다..

이전에 찾은것은 전부 Array.copy() 를 사용했었는데 이것은 같은 차수여야만 가능했다.

 

이번에 찾은 것을 정리해 보자

 

int[,] oGridCells = {{1, 2}, {3, 4}};
int[] oResult = new int[4];
System.Buffer.BlockCopy(oGridCells, 0, oResult, 0, 16);

 

이런식으로 하면 원하는 배열을 추출할 수 있다.

다만 마지막 인자가 byte 단위 이므로 각자 원하는 데이터형의 크기만큼 곱해주어야 한다.

sizeof(int), sizeof(double) 등을 사용해서 곱해주면 간단하다...

 

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