Yunho Maeng yunho0130

[공통] 마크다운 markdown 작성법

1. 마크다운에 관하여

1.1. 마크다운이란?

**Markdown**은 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.

1.2. 마크다운의 장-단점

1.2.1. 장점

These instructions will explain how to install tensorflow on mac with cuda enabled GPU suport. I assume you know what tensorflow is and why you would want to have a deep learning framework running on your computer.

Prerequisites

Make sure to update your homebrew formulas

brew update

	/* 사용자 정보 테이블 */
	create table tbl_yh_UserInfo
	(userid varchar2(20),
	userName varchar2(20),
	accountNum varchar2(50),
	PhoneNum varchar2(20),
	testdate varchar2(30) default sysdate,
	totalmoney NUMBER,
	NumOfRA NUMBER
	);

	# 2016-03-28 Yunho Maeng
	# Assignment 1 : Wine Quality

	# if you didn't install package, you can use below code
	# install.packages("ggplot2");
	# install.packages("dplyr");
	# install.packages("gridExtra")
	# install.packages("GGally")
	# install.packages("reshape2")
	# install.packages("doBy")

	# 2016-04-18 Yunho Maeng
	# Assignment 2 : Wine Quality

	# if you didn't install package, you can use below code
	# install.packages("ggplot2");
	# install.packages("dplyr");
	# install.packages("gridExtra")
	# install.packages("GGally")
	# install.packages("reshape2")
	# install.packages("doBy")

	install.packages("tm")
	library(tm)

	#mobile
	news <- read.csv("mobile2014.csv",stringsAsFactors=F)
	news.corpus <- Corpus(VectorSource(news$x))

	news.corpus <- tm_map(news.corpus, stemDocument, language = "english")
	tdm <- TermDocumentMatrix(news.corpus,
	control = list(removeNumbers = T,

	import tensorflow as tf
	import numpy as np

	# 데이터셋
	IRIS_TRAINING = "/Users/Yunho/Desktop/iris_data/iris_char_training.csv"
	IRIS_TEST = "/Users/Yunho/Desktop/iris_data/iris_char_test.csv"

	# 데이터셋을 불러옵니다.

	#load_csv_with_header(

	package yunho.com;

	import java.util.ArrayList;
	import java.util.HashMap;
	import java.util.Iterator;
	import java.util.LinkedList;
	import java.util.Scanner;

	public class Main {

	# Reference Address
	# http://datascienceplus.com/k-means-clustering-in-r/

	# iris 데이터를 활용
	library(datasets)
	head(iris)

	# ggplot2로 시각화
	library(ggplot2)
	ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width, color = Species)) + geom_point()