23.10.01 MNIST 데이터셋 가져오기 MNIST : PyTorch의 torchvision 라이브러리에서 제공되는 손으로 쓴 숫 이미지 데이터 ( 28x28x1 (784픽셀)의 흑백 이미지 ) MNIST 데이터셋을 128배치크기만큼 불러온다. train_dataset = MNIST( root='./', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True ) test_dataset = MNIST( root='./', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True ) train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=128, shuf..

23.10.01 KNN을 이용한 간단한 분류작업( classifier ) 생선 데이터셋을 직접 만들었다. import matplotlib.pyplot as plt #도미데이터 bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0] bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 45..

23.09.25 CentOS(Linux), putty 이용 fork() : 존재하는 프로세스(부모)와 동일한 메모리를 가진 새로운 프로세스(자식)를 생성하여 수행한다. -> 2가지 제어흐름으로 진행 (system’s view) -> 2개의 값 반환(부모: child’s pid / 자식: 0) (program’s view) wait() : 자식 프로세스가 종료될때까지 대기한다. 자식pid를 반환한다. 자식이 정상적으로 종료되었다면 인자 &status의 2번째 바이트에 반환값 저장 # 정상종료 : 상위바이트(프로세스 반환값) + 하위바이트(0) # 비정상종료 : 상위바이트(0) + 하위바이트(종료시킨 시그널 번호) execve() : execute a new program(binary loading) 현재 ..