기록하기

0. REMIND 2023년을 회고하기 앞서, 2022년 어떤 계획을 세웠는지 살펴봤다. 그때의 나는 꾸준히 성장하는 사람이 되기 위해 책 읽는 습관 유지, Continual RL 공부, RL 외 분야 공부를 하고싶어 했다. 책 읽는 습관 유지 : 스터디가 없을 때 책을 읽는다! 조건 자체가 강해서.. 결국 자주 읽지는 못 하지만 시간이 생기면 읽으려고 하고 있다. CRL 공부 : 이직하면서 CRL을 살짝 놨다. 예전엔 이쪽이 좀 중요했는데, 지금은 그런 느낌이 덜 했기 때문이다. 하지만 언제든 CRL을 다시 볼 마음이 있다. RL 외 분야 공부 : GNN 스터디를 시작했고, LLM 찍먹 및 diffusion 논문을 살짝 봤다. 짧은 일탈 후 느낀 점은 다른 분야도 굉장히 재밌다! 하지만 RL을 공부할 ..

2022년 회고 12월부터 하고 싶었는데 이런 저런 일들 때문에 정신이 없어서 이제서야 회고를 한 번 해보고자 한다. 사실 연간 목표를 list up 하고 하나씩 이뤄가는 스타일은 아니었기 때문에 2022년은 특별한 계획이 없었다. 다만 그동안 너무 현실에 안주하지 않았나 하는 생각이 들어서 2022년은 '용기'있게 뭐든 도전하는 해로 가지고 싶었다. 그래서 이룬 것들, 1. 차를 샀다. 그동안 '운전'이라는 정말 스킬이 배우고 싶었다. 근데 렌트카(남의 차)로 운전을 배우는 건 너무 리스크가 있다고 생각이 들어서 차를 사고 싶다는 막연한 마음만 가진채 미루고 있었는데, '용기'라는 합리화로 구매를 해버렸다. 결과적으로는 아주 좋은 선택이었던 거 같다. 내가 원하는 시간대에 어디든 갈 수 있고 스스로도 ..

https://github.com/The-OpenROAD-Project/OpenROAD GitHub - The-OpenROAD-Project/OpenROAD: OpenROAD's unified application implementing an RTL-to-GDS Flow OpenROAD's unified application implementing an RTL-to-GDS Flow - GitHub - The-OpenROAD-Project/OpenROAD: OpenROAD's unified application implementing an RTL-to-GDS Flow github.com 1. git clone git clone --recursive https://github.com/The-OpenROAD-..

남들 다 하는 sns 링크를 한번 삽입해 보고 싶어서 시도해봤다. 링크 삽입하는 방법 1. 블로그 관리 페이지 -> 꾸미기 -> 스킨 변경 먼저 sns 링크를 삽입할 수 있는 스킨으로 변경한다. 내가 원래 쓰던 스킨은 #2 인데, 해당 스킨은 sns 링크 삽입할 수 있는 세팅이 없다고 해서 Odyssey로 스킨을 변경했다. (근데 링크 삽입하다 보니 느끼는 건데 어차피 HTML 코드 수정하면 되니까 굳이 스킨까지 바꿀 필요는 없어보인다.) 2. 꾸미기 -> 스킨 편집에서 html 편집 버튼을 누른다. 만약 페이스북이나 트위터를 등록하고 싶으면 그냥 사이드바-SNS에 URL 등록하면 되는 것 같다. 3. 페이스북 트위터 플러그인 부분이서 를 이용해 facebook과 twitter의 tab-button을 주..

내가 사용하는 conda 가상환경을 jupyter notebook에서도 쓰고 싶을 때가 있다. 그럴 때는 1. 터미널에서 내 가상환경을 activate 함 conda activate myenvname 2. 가상환경에 jupyter notebook을 설치함 pip install ipykernel 3. 가상환경 kernel을 추가함 python -m ipykernel install --user --name myenvname --display-name "myenvname" 완료하면 기존 내가 가지고 있던 python 3 , R 외에 chip 이 추가된 걸 확인할 수 있음

https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html Choosing the right estimator — scikit-learn 0.22.2 documentation Choosing the right estimator Often the hardest part of solving a machine learning problem can be finding the right estimator for the job. Different estimators are better suited for different types of data and different problems. The flowchart below is desi sci..