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import scipy import numpy import matplotlib import pandas import sklearn import pydot import h5py import theano import tensorflow import keras print('scipy ' + scipy.__version__) print('numpy ' + numpy.__version__) print('matplotlib ' + matplotlib.__version__) print('pandas ' + pandas.__version__) print('sklearn ' + sklearn.__version__) print('pydot ' + pydot.__version__) print('h5py ' + h5py.__..

doa@odoaui-MacBookPro ~ % mkdir keras doa@odoaui-MacBookPro ~ % cd keras doa@odoaui-MacBookPro keras % pip install virtualenv doa@odoaui-MacBookPro keras % virtualenv venv doa@odoaui-MacBookPro keras % source venv/bin/activate (venv) doa@odoaui-MacBookPro keras % pip install numpy (venv) doa@odoaui-MacBookPro keras % pip install scipy (venv) doa@odoaui-MacBookPro keras % pip install scikit-learn..

language C++로 설정

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 uint8_t *receivecData = (uint8_t*)[data bytes]; NSString *receivecStr; const unsigned char *dbytes = [data bytes]; NSMutableString *hexStr = [NSMutableString stringWithCapacity:[data length]*2]; int i; for (i = 0; i cs

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Dynamic framework 동시에 프로그램에서 동일한 코드사본을 고유 동적으로 연결되어있어 개별 빌드를 다시하지 않아도 업데이트된 프레임워크 사용 (장점) 1. Framework 내에 이미지나 뷰같은 리소스 파일 혹은 Bundle을 포함 할수 있다. 2. Static에 framework 비해 메모리를 덜 차지한다 3. 빌드 속도가 빠르다 (단점) 1. Static framework에 비해 런타임 속도가 느림 Static framework 어플리케이션 코드내 Head 영역에 상주 장점) 1. 런타임 속도가 빠르다. 2. 참조형태가 아니라 직접 연결되기때문에 안정적이다. 단점) 1. Dyanamic framework 에 비해 메모리를 더 차지한다 Target ->General-> Frameworks,L..

1 2 3 4 5 6 7 8 9 UIAlertView *currentAlertView; [currentAlertView dismissWithClickedButtonIndex:0 animated:YES]; currentAlertView = [[UIAlertView alloc] initWithTitle:@"" message:@"Device must be rebooted due to roading error." delegate:self cancelButtonTitle:@"OK" otherButtonTitles: nil]; [currentAlertView show]; cs