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OpenROAD cmake 하던 중 발생한 에러 Could NOT find SWIG (missing: SWIG_EXECUTABLE SWIG_DIR) (Required is at least version "3.0") swing 다운로드 https://sourceforge.net/projects/swig/files/swig/swig-3.0.12/swig-3.0.12.tar.gz/download zip 풀고 build tar zxvf swig-3.0.12.tar.gz && cd swig-3.0.12.tar cd swig-3.0.12 ./configure --without-pcre && make && sudo make install 하면 아래와 같은 로그와 함께 내가 원하는 버전의 swig install 이 완..

brew가 설치되어 있다는 과정하에 brew install 하면 쉽게 설치 가능 brew install cmake brew 설치되어 있지 않다면 brew 설치하고 cmake 설치 진행하면 됨 /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

0. 책을 읽게 된 계기 22년 새해 첫 날 변성윤 님의 sns 게시글을 보고 그 자리에서 바로 책을 구매하였다. 첫 챕터 제목부터('우리가 안전지대에서 벗어나야 하는 이유') 이 책을 사야하는 이유가 명확하게 느껴졌고, 작년을 회고하고 올 해 테마를 고민하는 상황에서 꼭 필요한 책이라는 생각이 들었다. 여담으로 책을 구매하기 위해 사이트에 들어갔다가 저자 정보를 보게 되었는데 하트시그널에 나왔던 천인우님이 쓰신 책이라는 걸 알게 되어 그분의 다양한 활동에 존경심이 생겼다:) 1. 나에게 영향을 준 파트 16page '어떤 삶을 살고 싶은가' 이 책의 프롤로그 거의 도입부에 작성되어 있는 글이다. 딱 이 부분이 저자가 어떤 태도로 삶을 살아가고 있으신지를 확 느낄 수 있는 부분이었고, 나에게 지금 딱 필..

Mac M1에서 pip3 install 하는 방법은 파이썬이 이미 설치되어 있다는 가정하에 아래 방법을 진행한다 curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py python3 get-pip.py 환경세팅한지 시간이 좀 지나서 아마 그냥 Mac에서 python 환경 세팅하듯이 쭉 설치한 거 같은데 pip3 install OO 를 하면 ERROR: Command errored out with exit status 1: python setup.py egg_info Check the logs for full command output 에러가 발생했다. 그래서 위 방법을 이용하여 pip3 install을 다시 진행했고, 이제는 문제없이 package instal..

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..

Real world에 강화학습을 진행하다보면 넘어야 할 많은 허들이 있다. 몇 가지 생각을 해 보면 (실시간 학습은 못 해봐서 내가 풀었던 문제들에 한해서는) 1) Real world와 유사한 시뮬레이터를 제작해야 하고 2) 아무리 유사하다고 해도 실제 real world를 완벽하게 반영하기 어렵다. (sim2real) 3) Reward design을 하다보면 sparse reward한 경우가 많다. 4) action space가 복잡한 경우가 많다. 등등.. 이 있는 거 같다. 최근 푸는 문제에서는 모든 action을 해 봐야 정확한 피드백을 줄 수 있는 문제여서 episode가 다 끝나기 전까지는 각 step의 action이 좋은 건지 안닌지 판단하기가 애매하다. 거기다가 episode length도..

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://towardsdatascience.com/hands-on-graph-neural-networks-with-pytorch-pytorch-geometric-359487e221a8 Hands on Graph Neural Networks with PyTorch & PyTorch Geometric In my last article, I introduced the concept of Graph Neural Network (GNN)and some recent advancements of it. Since this topic is getting… towardsdatascience.com 위 튜토리얼을 따라하려는데 에러가 발생했다. Solution 찾아보니까 torch_geometric 외에도 다운받아 줘..

위상정렬 문제 그래프를 인접리스트로 구현 indegree 배열 저장 자료구조 queue 사용 import queue n, m =input().split() n = int(n) m = int(m) adj = [[] for _ in range(n+1)] indegree = [0] * (n+1) Q = queue.Queue() for _ in range(m): A, B = input().split() adj[int(A)].append(int(B)) indegree[int(B)]+=1 for i in range(1,len(indegree)): if indegree[i] == 0: Q.put(i) while not Q.empty(): temp = Q.get() print(temp, end=' ') for i in..

Abstract 지적인, 또는 똑똑한 생물(intelligent creatures)은 감독관(Supervision)의 도움없이도 이런 저런 시도들을(exploration; 탐험) 통하여 스스로 useful skills를 학습한다. 본 논문에서도 이런 점에서 착안하여, reward function없이도 useful skills를 배워서 학습하는 방법을 제안하고 있다. 다시 말하자면, maximum entropy policy를 이용하여 information theoretic objective를 최대화하는 방법을 통해 skills를 학습하는 방법론이다. 또한 본 논문에서는 pretrained skills가 어떻게 downstream tasks에 대해 좋은 parameter initalization을 제공할 수..