Sungju Kim goddoe

NLU open datatsets

Unstructured

CMake를 왜 쓰는거죠?
좋은 툴은 Visual Studio 뿐입니다. 그 이외에는 전부 사도(邪道)입니다 사도! - 작성자

주의

이 문서는 CMake를 주관적으로 서술합니다
이 문서를 통해 CMake를 시작하기엔 적합하지 않습니다
https://cgold.readthedocs.io/en/latest/ 3.1 챕터까지 따라해본 이후 기본사항들을 속성으로 익히는 것을 돕기위한 보조자료로써 작성되었습니다

tmux shortcuts & cheatsheet

start new:

tmux

start new with session name:

tmux new -s myname

[공통] 마크다운 markdown 작성법

1. 마크다운에 관하여

1.1. 마크다운이란?

Markdown은 텍스트 기반의 마크업언어로 2004년 존그루버에 의해 만들어졌으며 쉽게 쓰고 읽을 수 있으며 HTML로 변환이 가능하다. 특수기호와 문자를 이용한 매우 간단한 구조의 문법을 사용하여 웹에서도 보다 빠르게 컨텐츠를 작성하고 보다 직관적으로 인식할 수 있다. 마크다운이 최근 각광받기 시작한 이유는 깃헙(https://github.com) 덕분이다. 깃헙의 저장소Repository에 관한 정보를 기록하는 README.md는 깃헙을 사용하는 사람이라면 누구나 가장 먼저 접하게 되는 마크다운 문서였다. 마크다운을 통해서 설치방법, 소스코드 설명, 이슈 등을 간단하게 기록하고 가독성을 높일 수 있다는 강점이 부각되면서 점점 여러 곳으로 퍼져가게 된다.

	Begin by enclosing all thoughts within <thinking> tags, exploring multiple angles and approaches.
	Break down the solution into clear steps within <step> tags. Start with a 20-step budget, requesting more for complex problems if needed.
	Use <count> tags after each step to show the remaining budget. Stop when reaching 0.
	Continuously adjust your reasoning based on intermediate results and reflections, adapting your strategy as you progress.
	Regularly evaluate progress using <reflection> tags. Be critical and honest about your reasoning process.
	Assign a quality score between 0.0 and 1.0 using <reward> tags after each reflection. Use this to guide your approach:

	0.8+: Continue current approach
	0.5-0.7: Consider minor adjustments
	Below 0.5: Seriously consider backtracking and trying a different approach

	# coding=utf-8
	# Copyright 2023 The HuggingFace Inc. team. All rights reserved.
	#
	# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
	# you may not use this file except in compliance with the License.
	# You may obtain a copy of the License at
	#
	# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
	#
	# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software

	#!/usr/bin/env python
	# -- coding:UTF-8 --

	import torch
	import torch.nn as nn
	import torch.nn.init as init


	def weight_init(m):
	'''

	x = torch.randn(10)
	print(x)
	y, ind = torch.sort(x, 0)
	print("y", y)
	print("ind", ind)
	unsorted = y.new(*y.size())
	unsorted.scatter_(0, ind, y)
	print("unsorted:", unsorted)
	print((x - unsorted).abs().max())

	#
	# mnist_cnn_bn.py date. 5/21/2016
	# date. 6/2/2017 check TF 1.1 compatibility
	#

	from __future__ import absolute_import
	from __future__ import division
	from __future__ import print_function

	import os