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Docker 치트 시트

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왜 Docker를 사용해야하는가?

bsweger

Useful Pandas Snippets

A personal diary of DataFrame munging over the years.

Data Types and Conversion

Convert Series datatype to numeric (will error if column has non-numeric values)
(h/t @makmanalp)

yasaichi

"""
以下の論文で提案された改良x-means法の実装

クラスター数を自動決定するk-meansアルゴリズムの拡張について
http://www.rd.dnc.ac.jp/~tunenori/doc/xmeans_euc.pdf
"""

import numpy as np
from scipy import stats
from sklearn.cluster import KMeans

haje01

도커와 AWS를 활용한 클라우드 딥러닝 환경 구축

글쓴이: 김정주([email protected])

최근 딥러닝 관련 패키지들은 대부분 CPU와 GPU를 함께 지원하고 있습니다. GPU를 사용하면 보다 빠르게 학습 결과를 낼 수 있지만, GPU를 활용하기 위해서는 NVIDIA계열의 그래픽 카드, 드라이버 S/W 그리고 CUDA의 설치를 필요로 합니다.

이 글에서는 AWS의 GPU 인스턴스와 도커를 활용해 딥러닝 패키지(Caffe)를 편리하게 사용하는 방법을 소개합니다.

---

n3tr

# scala install
wget www.scala-lang.org/files/archive/scala-2.11.7.deb
sudo dpkg -i scala-2.11.7.deb
 
# sbt installation
echo "deb https://dl.bintray.com/sbt/debian /" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/sbt.list
sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 642AC823
sudo apt-get update
sudo apt-get install sbt

Faheetah

node {
    echo 'Results included as an inline comment exactly how they are returned as of Jenkins 2.121, with $BUILD_NUMBER = 1'
    echo 'No quotes, pipeline command in single quotes'
    sh 'echo $BUILD_NUMBER' // 1
    echo 'Double quotes are silently dropped'
    sh 'echo "$BUILD_NUMBER"' // 1
    echo 'Even escaped with a single backslash they are dropped'
    sh 'echo \"$BUILD_NUMBER\"' // 1
    echo 'Using two backslashes, the quotes are preserved'
    sh 'echo \\"$BUILD_NUMBER\\"' // "1"

zbyte64

import asyncio
from django import http
from django.core.urlresolvers import set_script_prefix
from django.utils.encoding import force_str
from django.core.handlers.wsgi import get_script_name
from django_wsgi.handler import DjangoApplication
import logging

import logging
import sys