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NVM(Node Version Manager) Quick Start

맥OS에서 NVM 사용하기

NVM 설치

1. 설치

$ sudo curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.1/install.sh | bash

Great Papers in Computer Science

19th Century

Lovelace, Ada Augusta (1842) "Notes on the Analytical Engine"

1930's

Aiken, Howard (1937) "Proposed Automatic Calculating Machine"

This gist demonstrates how to setup a python project that process a numpy array from C language.

To compile the project, run

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[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.

	# -- coding: utf-8 --

	"""
	SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks
	As described in http://ualr.edu/nxyuruk/publications/kdd07.pdf
	"""

	from collections import deque
	import numpy as np
	from scipy.sparse import csr_matrix

	import numpy as np
	import cv2
	import sys

	cap = cv2.VideoCapture(0)

	face_cascade = cv2.CascadeClassifier('<PATH_TO_CASCADES_FOLDER>/haarcascade_frontalface_default.xml')

	while(True):
	# Capture frame-by-frame

	// https://github.com/AlexeyAB/darknet/wiki/How-to-evaluate-accuracy-and-speed-of-YOLOv4
	// g++ -I/usr/local/include/opencv4/ main.cpp -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_dnn -lopencv_imgcodecs -O3 -std=c++17 -lstdc++fs

	#include <iostream>
	#include <queue>
	#include <iterator>
	#include <sstream>
	#include <fstream>
	#include <iomanip>
	#include <chrono>

	// 소스출처 : http://www.kma.go.kr/weather/forecast/digital_forecast.jsp 내부에 있음
	// 기상청에서 이걸 왜 공식적으로 공개하지 않을까?
	//
	// (사용 예)
	// var rs = dfs_xy_conv("toLL","60","127");
	// console.log(rs.lat, rs.lng);
	//

	<script language="javascript">
	//<!--

	import neuralnet_pytorch as nnt
	import torch as T
	from torch_scatter import scatter_add


	def pointcloud2voxel_fast(pc: T.Tensor, voxel_size: int, grid_size=1., filter_outlier=True):
	b, n, _ = pc.shape
	half_size = grid_size / 2.
	valid = (pc >= -half_size) & (pc <= half_size)
	valid = T.all(valid, 2)