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PEP 8 - Python 코드 스타일 가이드
참고한 링크 : https://peps.python.org/pep-0008/ Indentation (띄어쓰기) # Correct: # 괄호 정렬을 해야함 foo = long_function_name(var_one, var_two, var_three, var_four) # indentation은 다음 단계로 넘어갈 때마다 4칸씩 space 해줘야 함 def long_function_name( var_one, var_two, var_three, var_four): print(var_one) # 이런식으로 해도 됨 foo = long_function_name( var_one, var_two, var_three, var_four) # Wrong: # 괄호 정렬 안됨 foo = long_function_name(..
Hardcluster (On Mitigating Hard Clusters for Face Clustering) 리뷰
AbstractFace clustering은 Face recognition의 large-scale unlabeled dataset을 해결하기 위한 분야이다.하지만 Face clustering에는 Challenge가 있다. 바로 ‘hard cluster’이다.Hard cluster란 cluster의 high Sparsity와 high variation 때문에 발생한다.이 논문은 이 문제를 해결하기 위해 NeighborhoodDiffusion-based Density (NDDe)와 Transition-Probability-based Distance (TPDi) 방법을 제안한다.Introduction위 figure (a),(b)를 보면 cluster size와 sparsity가 다양하고 끝 쪽에 있는것을 ha..
python code 자동정렬
windows: alt + shift + f mac: shift + option + f autopep8을 install하라고 뜨는데요, 설치하면 자동정렬되고 좀 과하다 싶은 정렬(ex: 줄 내림 등)은 직접 수정하시면 됩니다. python 정렬 규칙(필수는 아니지만 지키면 좋은) : https://peps.python.org/pep-0008/
code-server에서 원하는 디렉토리 열기
code-server의 경우, vs-code 프로그램과 다르게 디렉토리에서 열기가 바로 안되는데요, (config 파일로만 설정 가능) 같은 서버에 여러 명의 사용자가 있는 경우 불편하죠. 그럴 경우 이런식으로 하면 원하는 디렉토리에서 작업이 가능합니다!
Pairwise F-score 과 Bcubed F-score
공통점 : 둘 다 precision과 recall을 이용해 f-score를 구하는 식은 같다. 2*Precision*Recall/(Precision+Recall) Pairwise F-score - 모든 pair의 edge(같은 label이면 edge가 이어짐)에 대해 맞는 지 확인을 한다. - 따라서 경우의 수는 n C 2 = n(n-1)/2 이다. - 이 경우는 크기가 큰 cluster의 score에 주는 영향력이 크다. Bcubed F-score - cluster 마다 점수를 줘서 평균을 취해주는 방식이다. - 이 경우는 cluster의 크기가 커도 F-score에 주는 영향력은 동일하다.
Tensorboard 서버 연결 막힐때 해결법
첫 번째 방법: ssh 연결할 때 우회하기 ssh -L 16006:localhost:6006 [id]@[server_ip] tensorboard --logdir ./runs 두 번째 방법: 모든 ip를 허용하기 tensorboard --logdir ./runs --host 0.0.0.0
tmux 사용법 (참조링크)
https://sarah950716.tistory.com/21 tmux 사용법 회사에서 일을 하다 보니 terminal에 계속 tab을 추가하여 사용하는 것에 한계를 느끼던 중, tmux와 screen을 추천받게 되었습니다. 무엇을 사용하는게 더 나을까 고민하며 구글링해본 결과, tmux가 더 sarah950716.tistory.com 인터넷에 여러개의 tmux 사용법 글이 있는데, 그 중에 가장 잘 정리된 것을 선정하여 공유드립니다.