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gitignore 변경 사항 remote repo에 적용하기

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테크 블로그를 목표 시작한 블로그가 1년 넘게 IT 도서 서평 블로그가 되었습니다. 초심을 찾고자 오랜만에 git, Github를 주제로 돌아왔습니다. 오늘 내용은 Github에만 적용 되는 내용은 아니고 bitbucket, gitlab에서도 동일하게 적용되는 내용이지만 제 주 서식처가 github인 관계로 github가 메인입니다.

git을 이용해 프로젝트를 진행하다 보면 굳이 버전관리가 필요 없거나 remote repoGithub등에 올리면 안되거나, 필요가 없는 것들이 존재합니다. git에 좀 익숙하신 분들이라면 이런 파일이나 디렉토리를 관리하기 위해서 .gitignore을 대충이라도 써보셨거나 쓸 계획을 가지고 계실 것입니다. gitignore에 대한 자세한 내용은 조만간 다른 글로 돌아오겠습니다.

시작 단계에서는 필요를 못 느꼈던 파일이나 디렉토리가 프로젝트를 진행하다 보면 생기기 마련입니다. 그런데 어느새 git add .나 ide에서 단축키를 이용해서 add를 하다보면 올려선 안 될 것들이 이미 github에서 자리를 떡하니 잡고 올라가 있습니다. 그래서 급하게 gitignore 파일을 열어서 급하게 추가해 보지만 이미 올라간 파일은 indexing이 되어서 내려오지 않고 있습니다. 오늘 이 문제의 해결 방법입니다.

git add "<file | directoty>"

를 하게 되면 인덱싱이 되어 그 때 부터 버전관리를 하게 됩니다. gitignore에 추가를 하게 되도 인덱싱 된 캐시가 있기 때문에 추가로 생성된 파일이나 경로가 아니라면 기존의 것들은 계속해서 버전 관리가 되고 remote repo에 잔류하게 되는 것 입니다.

해결 방법은 의외로 굉장히 간단합니다. 캐싱이 문제라면 캐시를 정리하면 되겠죠?

git rm --cached "<file | *.file extension>"
gir rm -r --cached <directoty>

ex)
git rm --cached *.log
git rm -r --cached .idea

로 캐시를 정리 해주면 문제는 의외로 굉장히 간단하게 해결 됩니다. 이후 commitpush를 하면 remote repo에 올라 가 있던 파일이나 디렉토리가 사라진 것을 확인 할 수 있습니다.

디렉토리를 제외하는 명령에는 -r이 있는 것을 볼 수 있습니다. 보통의 디렉토리들이 계층 구조를 가지고 있어서 재귀적으로 명령을 수행 해야해서 -r없이 실행하면 fatal: not removing '<directory>' recursively without -r 같은 에러 메세지를 만날 수 있습니다. 그래서 디렉토리를 제외하는 경우에는 -r을 붙여주는 습관을 들이는 것도 나쁘지 않습니다.

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Income from Two Companies (2)

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[Book] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

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오늘은 지난번 글에서 곧 돌아오겠다고 예고한 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝입니다. 한빛에서 칼을 갈고 만들고 있다고 느끼는 시리즈인 혼공 시리즈의 머신러닝, 딥러닝입니다. 제일 놀란 점은 두께와 퀄리티 대비 책이 저렴하다는 점이었습니다. 600페이지에 달하는 책을 정가 26,000원이라는 생각보다 저렴한 가격에 만날 수 있습니다. 다른 인공지능 도서들이 가격이 큰 문턱이라는 걸 생각하면 이름처럼 혼자 공부하기에 부담을 덜 수 있는 책이라고 생각합니다

다른 인공지능 분야 도서들이랑 가장 큰 차별 점을 꽂으라면 첫 데이터 셋으로 MNIST, 와닿지도 않는 보스턴 집값 데이터가 아니라 혼공맨이 정말 실제로 겪을만한 데이터를 다룹니다. 실제로 이 책으로 공부하시려는 분들이 방어랑 도미를 구분할 일은 많이 없겠지만 실제로 만날 수 있는 데이터를 다루면서 기계학습의 기초를 다져나갑니다. 그렇다고 데이터 셋으로 방어랑 도미만 쓰는 건 아닙니다. 와인도 사용하고, 과일도 쓰고 패셔너블해지기도 합니다. 다른 책에서 다루는 데이터 셋이 아니라서 데이터에 어떻게 접근하는게 좋을까라는 인사이트를 주는 면도 있습니다.

문체는 옆에서 가르쳐주는 느낌으로 설명을 해주고 있습니다. 질문을 던져서 생각해 볼 기회를 준 다음 찾아갈 길을 보여 줍니다. 하나씩 개념을 확장해 나가면서 챕터를 마칠 때에는 그 챕터에서 중요했던 개념을 리마인드하고 간단한 문제를 풀면서 마무리합니다. 귀여운 삽화들이 중간중간 개념 설명을 도와줍니다.

직장인 혼공맨이 삽질을 해가면서 기술을 익혀가는 과정은 이 책으로 공부 할 우리의 모습과 별로 다르지 않아 여러모로 동질감을 느끼면서 진도를 나갈 수 있습니다. 혼공맨이 우리를 위해 수식도 별로 쓰지 않으면서 모델을 발전시켜가고 새로운 일을 받을 때 마다 새로운 방법을 적용해 가고 있습니다.

이번 책은 정말 딥러닝을 처음 공부하는 학습자를 위한 입문서적입니다. Do it 딥러닝에 이어서 두 번째 집필이면서 유수 딥러닝 서적들을 번역하신 분의 책인게 책 곳곳에 녹아있는 디테일들에서 만나 볼 수 있었습니다.

딥러닝을 혼자 공부 해보고 싶은 분들에게 충분 추천할 만한 책입니다. 독학을 상정하고 만든 책이어서 책으로도 충분히 혼자 공부가 가능하고 저자분의 직강 강의도 있어서 영어에 거부감이 있으신 분들이 입문하긴 좋은 자료인 것 같습니다

난인도: 하 (인공지능 서적 기준)
추천대상: 인공지능 독학하려는 입문자

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