Wonjae (Dan) Kim dandelin

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아래 메일은 2017-02-12 21:43(이하 한국 표준시)에 한겨레 기사에 대한 의견으로서 기사에 제시된 김재섭 기자의 메일로 보낸 내용이다. 메일에서 사실 관계 등의 오류가 있다면 모두 나의 실수이다.

2017-02-13 14:53에 덧붙임: 더 이상 gist를 비공개로 할 이유가 없어졌으므로 공개로 전환. 이 메일에 대한 답변은 받았으나 공개할 만큼 중요한 반론이 들어 있진 않으며 공개 여부도 묻지 않았으므로 공개하지 않는다. 아래 글 자체에도 다양한 비문과 오자가 있으나 본래 보낸 내용을 살리기 위해 전혀 수정을 하지 않기로 했음을 양해 바람.

2017-02-13 19:00에 덧붙임: 이 기사의 후속으로 구글코리아 측의 기자간담회가 올라갔다. 새 기사에 대해서는 특이한 게 없으므로 노코멘트. 또한 위의 기사 링크를 미디어다음에서 한겨레 웹사이트로 가도록 수정.

원문

안녕하십니까, 귀하께서 작성하신 (물론 저는 그 진위를 알 수 없습니다만, 적어도 그렇게 나와 있는) 기사에 대한 의견을 제기하고자 메일을 씁니다. 이 메일은 저의 개인 의견이며 저를 고용하고 있는 회사나 단체 등의 의견을 전혀 대변하지 않음을 혹시나 싶지만 미리 밝혀 둡니다.

텐서플로우 시작하기

글쓴이: 김정주([email protected])

이 문서는 텐서플로우 공식 페이지 내용을 바탕으로 만들어졌습니다.

소개

텐서플로우(TensorFlow)는 기계 학습과 딥러닝을 위해 구글에서 만든 오픈소스 라이브러리입니다. 데이터 플로우 그래프(Data Flow Graph) 방식을 사용하였습니다.

This script enables you stop and start Symantec Endpoint Protection on OS X

Installation

sudo curl https://gist.githubusercontent.com/steve-jansen/61a189b6ab961a517f68/raw/sep -o /usr/local/bin/sep
sudo chmod 755 /usr/local/bin/sep
sudo chown root:staff /usr/local/bin/sep

	"""
	crawl images:
	pip install img2dataset==1.11.0

	img2dataset --url_list cc3m.tsv\
	--output_folder cc3m-img --input_format "tsv"\
	--url_col "url" --caption_col "caption"\
	--output_format files --resize_mode=no\
	--processes_count 10 --thread_count 64 --number_sample_per_shard 2000\
	--enable_wandb True --save_metadata False

	# [email protected]

	# `jax.distributed.initialize` is available in jax-0.2.25.
	# $ pip install --upgrade "jax[cuda]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_releases.html # Note: wheels only available on linux.

	# Run this script on 2 GPU nodes, assuming 10.128.0.6 is the master node
	# python nvidia_gpu_pjit.py --server_addr="10.128.0.6:1456" --num_hosts=2 --host_idx=0
	# python nvidia_gpu_pjit.py --server_addr="10.128.0.6:1456" --num_hosts=2 --host_idx=1
	from absl import app
	from absl import flags

	"""
	Minimal character-level Vanilla RNN model. Written by Andrej Karpathy (@karpathy)
	BSD License
	"""
	import numpy as np

	# data I/O
	data = open('input.txt', 'r').read() # should be simple plain text file
	chars = list(set(data))
	data_size, vocab_size = len(data), len(chars)