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정보의 진화 - 시간의 비가역성과 정보의 물리적 기원
2019. 2. 10.시간의 비가역성은 혼돈에서 질서를 가져오는 매커니즘이다. - 일리야 프리고진 정보의 물리적 기원을 이햐하기 위해 정상상태라는 용어부터 알아볼 필요가 있다. 정상상태는 크게 '동적 정상상태dynamic steady state' 와 '정적 정상상태static steady state'로 나눌 수 있다. 커다란 그릇에 구슬을 던지면 한동안 이리저리 굴러다니다가 가장 깊은 곳에 멈춰 서는데, 이런 경우 구슬은 '정적 정상상태'에 놓여 있다고 말한다. 그리고 물에 떨어진 잉크방울이 퍼지면서 골고루 섞이는 것도 동적 정상상태의 한 사례이다. 비평형계는 '다량의 정보가 내재된 정상상태'로 특징지어진다. 이 사실을 이해하면 정보가 어디서 오는지 이해할 수 있다. 지구와 같은 비평형계 정보가 출현하는 것은 충분히 예측가능..
정보의 진화 - 정보와 엔트로피
2019. 2. 10.모든 제품에는 물리적 질서와 정보가 들어있다. 정보물체에 내장되어 있는 물리적 질서 (~의 정보와 ~에 대한 정보의 구분이 필요)정보란 비트의수 이외에 어떤 '질서'까지 함축되어 있다. 그러나 질서정연한 상태는 드물면서uncommon 특이한peculiar 상태이다. 우선 '드문 상태'의 뜻부터 정확하게 설명한 후, 다량의 정보가 내재되어 있는 '특이한 상태'의 의미를 살펴보기로 한다. 정보라는 단어가 지금과 같은 의미로 통용되는 이유는 '많은 정보 = 특이한 상태'라는 상관관계 때문이다.평범한 상태와 드문 상태를 구별하려면 주어진 계에서 모든 가능한 상태를 추려내야하는데, 한 가지 방법은 상태들 사이의 연결관계 이용하는 것이다. 상태 A에 간단한 변환을 가하여 상태 B를 만들 수 있을 때, "A와 B는 ..
사사키 이타루,바스러진 대지에 하나의 장소를 - 이것은 문학이 아니다
2019. 2. 10.자신과 세계를 동일시하고 싶은 욕망니체는 '나와 세계'라는 표현을 야유하고, 이 '와'라는 표현이 이미 우스꽝스러운 웃음거리라고 했다. '나'는 세계의 방대한 생성의 일부에 불과하다. 동등할 리가 없으니 '와'라는 접속조사를 이용해도 두 가지를 하나로 묶기는 불가능하다. 첫 번째는 '세계'를 시간으로 파악하며 '빙대한 과거와 미래'가 되므로 그것에 비하면 현재란 기껏해야 '내가 살고 있는 이 짧은 시간'이다. 이 말은 곧 자신과 자신이 살고 있는 날들과 다른 것, 즉 타인과 과거와 미래를 '모멸'하거나 '숭배'하려는 행동은 결국 같다는 뜻이다. 그들과 모멸도 숭배도 아닌 관계를 가질 수는 없다는 의미이다. 반복을 두려워하지 않는 것이 저의 신조이므로 다양한 자리에서 누누이 했던 얘기를 한 가지 하면 흔히..
사사키 이타루,바스러진 대지에 하나의 장소를 - 굴욕이 아니라 치욕을 : 혁명과 민주제에 관하여
2019. 2. 10.버낼의 논의에 따르면, 민주제는 이집트 문화의 영향 아래 만들어진 하나의 전대미문의 거대한 문제이다. 레비스트로스는 에서 고대사회나 미개사회는 그 사회의 근본을 이루는 교환의 구조, 현재의 고등수학과 같은 구조 때문에 여성의 교환으로 성립한다고 했다. 이에 대해피에르 르장드르는 맹렬히 비판을 했다. 프랑스는 특히 관료와 기업의 수준에서는 분명 친인척의 네트워크로 통치된다. 명가에서 명가로, 명가에서 엘리트로, 여성을 교환함으로써 연결된다. 그런 인습으로 사회를 유지하는 야만적인 프랑스인이 남의 문화를 왈가왈부할 자격은 없다는 말이다. 혁명에 관해서는 치욕honte 과 굴육humilitation 이라는 2가지 정치철학적인 개념을 구별해야 한다. 이 구별은 가능하며, 필요할 뿐 아니라 필수이다. 굴육은 자신..
핀터레스트 오늘의 이미지 2019년 2월 10일 Pinterest pin of the day
2019. 2. 10.핀터레스트 오늘의 이미지2019년 2월 10일Pinterest pin of the day
구글 FACETS를 활용한 머신러닝 데이터셋 시각화 Visualising Machine Learning Datasets with Google’s FACETS
2019. 2. 9.https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*3tUB6KRfE-FapwbH4Lz0Vg.png Facets은 PAIR(People + AI Research) 라는 계획의 일환으로 구글에서 내놓은 오픈소스 시각화툴이다. 머신러닝 데이터셋에 대한 이해와 분석을 돕는 도구로, 2개의 시각화 도구로 구성된다. Facets Overview 이름에서 짐작할 수 있듯이 이 시각화 도구는 전체 데이터셋의 개요와 데이터 각각의 특징 면면에 대한 감을 제공한다. 개요에서는 각각의 특징에 대한 통계를 제공하고 훈련 및 검증 데이터셋을 비교한다. Facets Dive 더 많은 정보를 얻기 위해 개별 특징에 대해 상세히 살펴볼 수 있고, 대규모의 데이터도 대화형 콘솔을 통해 한 번에 살펴볼 수 있다..
트럼프 대통령 연설문 자동 요약하기 Automatically Summarize Trump’s State of the Union Address
2019. 2. 9.트럼프 대통령 연설문 자동 요약하기Text Rank, Latent Semantic Analysis, Gensim, Sumy, NLTK자동 텍스트 요약은 짧고 간결하지만 논리정연하게 긴 문서를 만드는 과정이다. NLP 분야에서 가장 흥미로운 주제 중 하나다. 본 포스팅에서는 트럼프 대통령의 지난 2월 6일자 연설문을 가지고 진행한다. 약 82분간 진행된 전체 내용을 듣거나 읽기 부담스러운 경우 앞으로 진행할 자동 요약은 매우 유용한 아이템이 될 것이다. 원문의 내용을 최대한 잘 뽑아내길 바라며 시작해보자. TextRank with NLTKTextRank 는 비지도 텍스트 요약 테크닉으로 페이지랭크 알고리즘을 문장 랭킹에 적용한 것이다. 프로젝트에 NLTK 를 사용할 때는 일반적으로 다음과 같은 순서를 따르..
10배의 법칙 - '완벽할 정도'로 달려든다
2019. 2. 8.지금 당장 행동에 옮기고 현재 수행중인 활발한 활동들이 원하는 미래를 창조해줄거라는 인식하에 그런 활동을 지속한다.'완벽할 정도'로 달려든다. 1. 목표의 수를 절대 줄이지 않는다.2. 그 목표들을 어떻게 성취할지 구체적인 내용을 생각하느라 옆길로 새면 안된다.3. 이 목표들에 더 가까워지기 위해 오늘 내가 할 수 있는 행동은 무엇인가라고 스스로에게 물어본다.4. 어떤 것이 되었든, 어떤 기분이 들든, 머릿속에 떠오른 활동들을 모조리 수행한다.5. 활동 수행의 결과에 대해 너무 성급하게 가치를 평가하지마라.6. 하루하루 그날의일과를 되돌아보고 목표리스트를 점검한다. 10배의 법칙국내도서저자 : 그랜트 카돈(Grant Cardone) / 정균승역출판 : 티핑포인트 2016.09.27상세보기
10배의 법칙 - 돈을 아끼기 시작하면 거의 자동적으로 즉각 다른 모든 것들도 아끼기 시작한다.
2019. 2. 8.무리한 약속은 새로운 차원의 성공을 위한 동력이 된다. 해결할 문제를 찾아다닌다. vs 문제 회피를 위해 온갖 시도를 다 한다. 돈을 아끼기 시작하면 거이 자동적으로 즉각 다른 모든 것들도 아끼기 시작한다. 4가지 활동 범주를 늘 명심해라. 경쟁과 불확실성에 대한 걱정에서 해방될 수 있는 가장 좋은 방법은 불을 아주 크고 뜨겁게 지펴서 경쟁자들을 비롯한 세상의 다른 모든 사람들이 '당신의' 불을 쪼이려고 그 주변에 둘러 앉도록 만드는 것이다. 불안감을 야기하는 대상에 시간을 더 많이 들일수록 불안감은 강력해진다. 막판 상황에서 준비는 시간이 더해질수록 강력해지기만하는 두려움에게 먹잇감을 던지는 꼴이다. 두려움이 엄습해온다면 행동을 취할 최적의 시간이 바로 그 순간이라는 신호이다. 나는 시간관리를 한 번도..
10배의 법칙 - 평균은 실패로 가는 공식
2019. 2. 8.평균은 실패로 가는 공식모든 일에는 상당한 양의 활동이 요구된다. 심지어 분노를 표출하는 일에도 말이다.평균은 그 이상의 것을 결코 가져다 주지 않으며, 일반적으로 평균보다 훨씬 적은 결과를 가져온다.평균을 하나의 대안으로 떠올리지 못하게 하라.45kg 짜리 배낭을 짊어진 채 시속 60km 이상의 풍속을 맞고, 20도의 경사길을 매일 올라가야하는 상황, 이 정도의 엄청난 일을 지속한다면 승리는 따놓은 당상이다. 너무 작은 목표를 가지면 성공에 필수적인 왕성한 활동을 위한 준비를 하지 못한다. 스며들어가지 못하면 지배할 수 없으며, 적당한 수준의 활동력으로는 스며들어가지 못한다. 즉각적이고 지속적이며 끈질긴 활동과 다른 누구도 감히 엄두를 내리못할 모방할 수 없는 수준의 왕성한 활동으로 당신의 영역을 지배..
10배의 법칙 - 어느 정도의 활동 수준으로 움직이든 모든 활동에는 나름의 노동이 요구된다
2019. 2. 8.당신의 생각과 행동이 지금 현재 당신이 그 곳에 서 있게 하는 이유다.따라서 생각과 행동 이 둘을 의심해볼 필요가 있다. 평균은 없다. '비합리적'으로 보일 정도의 왕성한 활동 수행이 필요하다. 충분한 돈을 벌지도 못할거라면 뭐하러 돈을 버는데 평생을 허비하는가?근육만 아프고 몸매 변화는 없을텐데 왜 일주일에 고작 한 번만 운동하는가?일이 일이 아닌 것처럼 느껴질 정도의 커다란 성공을 거두지 못했기 때문이다. 10배 더 만족스런 지점에 닿기 위해 무엇을 생각하고 수행해야하는지에 관한 이야기이다. 목표를 줄이는 대신 활동량을 늘려라. 다른 사람이나 무언가를 탓하는 일은 단지 당신이 희생자나 노예로 살아가는 기간을 연장시킬 뿐이다. 어느 정도의 활동 수준으로 움직이든 모든 활동에는 나름의 노동이 요구된다.대..
아무 것도 생각하지 않기로 했다 - 멍 때리기 정리법
2019. 2. 8.우리는 머릿속에 있는 '답'을 알지 못한다나의 노력으로 아이디어를 떠올리는 것이 아니다. 나의 역할은 뇌가 아이디어를 만들어 내기 쉬운 상황을 만드는 것이다. 이 마음가짐이 자리 잡으면 깨달음을 방해하는 감정을 멀리할 수 있다.우리 뇌는 인지로서 정보를 소화할 뿐만 아니라 그 정보에 의식을 집중시켜 알아채는 과정을 필요로 한다. 뇌는 스스로 경험한 모든 것을 알고 있지만 그것을 깨닫지 못할 때가 있다. 즉 새로운 아이디어를 위해서 우리가 해야 할 일은 뇌를 마음(나)과는 별개의 것으로 분리하여 감정을 멀리하는 것이다. 그렇게 해서 뇌가 알아채기 쉬운 상황을 만들면 객관적으로 뇌 속의 정보를 찾아낼 수 있다. 오류배제학습이 깨달음을 만든다오류배제학습 = 조금만 더 노력하면 해낼 수 있을 것 같은 과제를 수..
우분투 아나콘다서버에 플라스크 앱 배포하기 Deploy Flask apps using Anaconda on Ubuntu Server
2019. 1. 21.Ubuntu 18.04에 Flask 마이크로웹프레임워크를 이용하여 파이썬 어플리케이션을 배포하는 방법에 대해 알아본다. Install Flask먼저 플라스크를 설치한다. 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940(tfKeras) founder@hilbert:~$ conda install -c anaconda flaskSolving environment: done ## Package Plan ## environment location: /home/founder/anaconda3/envs/tfKeras added / updated specs: - flask The following packages will be downlo..
Conda 가상 환경으로 PyTorch 설치하기
2019. 1. 19.https://pytorch.org/get-started/locally/ 자신의 환경에 맞게 선택하면 명령어를 제공해준다. 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485(base) founder@hilbert:~$ conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorchSolving environment: done ## Package Plan ## environment location: /home/founder/anaconda3..
사전훈련된 VGG 모델을 이용하여 사진 속 이미지 분류하기 How to Use The Pre-Trained VGG Model to Classify Objects in Photographs
2019. 1. 18.이제 합성곱 신경망은 이미지 분류 - 물체에 대한 사진이 주어지면, 해당 물체가 1,000개의 카테고리 중 어디에 속하는지를 보여주는 것 - 등의 컴퓨터 비전 작업에서는 인간못지 않은 성능을 보여주고 있다. 여기서는 VGG 합성곱신경망을 이용하여 위와 같은 이미지 분류를 해보도록 하자. 아래와 같이 4개의 파트로 나눠서 다루도록 한다. Load the VGG Model in KerasVGG 모델은 케라스 딥러닝 라이브러리에서 직접 로드가능하다. 케라스는 미리 훈련된 모델을 로딩하여 사용가능하도록 Applications interface 를 제공하고 있다.해당 인터페이스를 활용하면 Oxford 그룹이 제공하는 사전에 훈련된 가중치를 사용하여 VGG 모델을 생성할 수 있다. 이를 출발점으로 삼거나 아니면 바..
케라스 CNN을 활용한 비행기 이미지 분류하기 Airplane Image Classification using a Keras CNN
2018. 12. 31.Airplane Image Classification using a Keras CNN Data Acquisition여기서 사용될 데이터셋은 Kaggle 에서 가져온다. 해당 데이터셋은 rhammel 라는 사용자가 업로드한 것으로, 32,000개의 라벨링된 비행기의 위성 사진이다. 먼저 여기로 이동하여 “planesnet.zip” 을 다운로드 받는다. 다운로드받은 파일의 압축을 풀어보면, “0__20140723_181317_0905__-122.14328662_37.697282118.png” 와 같은 이름으로 구성된 32,000개의 이미지 파일을 확인할 수 있을 것이다. Data Preprocessing앞선 데이터를 ML 알고리즘에 활용가능하게 다듬는 작업을 데이터 프로세싱이라고 한다. 다운로드받은 이미지를..
CNN, 케라스, 텐서플로우 벡엔드를 이용한 이미지 인식 분류기 만들기 Create your first Image Recognition Classifier using CNN, Keras and Tensorflow backend
2018. 12. 28.Create your first Image Recognition Classifier using CNN, Keras and Tensorflow backend Getting Started — Dog or Cat본 튜토리얼에서 일단 주어진 이미지가 개인지 고양이인지 구분하는 이미지 분류기를 만들고자 한다. 그리고 추후 더 큰 규모로 확장해보자. Tools And Technologies본 튜토리얼 진행을 위해서는 다음의 도구들이 필요하다. 아래는 Ubuntu 18.04 환경에서 구현되었다.Anaconda 아나콘다는 데이터터 사이언스와 머신러닝 관련 어플리케이션 제작 관련 패키지 관리 및 배포를 도와주는 오픈 소스 프로그램이다. 설치는 다음을 참조한다.https://www.anaconda.com/download/..
파이썬 3.6 아나콘다 PIL 설치하기 ModuleNotFoundError: No module named 'PIL' 과 UnsatisfiableError
2018. 12. 24.우분투 환경의 파이썬 3.6 버전의 경우 PIL 패키지 설치시 아래와 같이 UnsatisfiableError 를 반환한다.1234567891011121314151617ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) in 1 from IPython.display import display----> 2 from PIL import image 3 4 classifier.fit_generator( 5 training_set, ModuleNotFoundError: No module named 'PIL' (tfKeras) founder@hilbert:~$ conda install -c anaconda pilSolving environment: failed Unsati..
Deep Learning Tutorial for Beginners - 2. Logistic Regression
2018. 12. 20.Logistic Regression이진 분류에 대해 이야기 할 때, 즉, 0과 1 이라는 결과물에 대해서 말할 때 가장 먼저 떠오르는 것은 로지스틱 회귀이다. 하지만 딥러닝에 있어 로지스틱 회귀를 어떻게 활용할 수 있는가? 사실 로지스틱 회귀는 심플한 신경망이다. 그런데 신경망과 딥러닝은 사실 같은 것이다. 인공신경망을 다룰 때 "deep" 이라는 용어에 대해 상세히 설명할 기회가 있을 것이다. 이에 앞서 로지스틱 회귀를 이해하기 위해 computation graph 에 대해 알아보자. Computation graph 일종의 수학적 표현의 시각화 정도라고 생각하면 될 것이다. 예를 들어, 의 경우 다음과 같이 표현할 수 있다. http://image.ibb.co/hWn6Lx/d.jpg 그러면 로지스틱 회..
Deep Learning Tutorial for Beginners - 1. Overview the Data Set
2018. 12. 18.# Overview the Data Set본 튜토리얼에서는 수화 데이터를 사용한다. 데이터셋 다운로드와 상세한 데이터셋에 대한 설명은 다음 링크를 참조한다. 데이터셋 다운로드 https://www.kaggle.com/ardamavi/sign-language-digits-dataset데이터셋 개요 https://www.kaggle.com/ardamavi/sign-language-digits-dataset/home아래 코드를 실행시키면 input 디렉토리에 있는 파일 디렉토리가 호출된다.1234567import numpy as np # linear algebraimport pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)import matplo..
케라스 딥러닝 이진분류 Classifying movie reviews: a binary classification example
2018. 12. 15.케라스 버전 확인import keras keras.__version__ Using TensorFlow backend. Out[1]:'2.2.4' IMDB 데이터셋영화 리뷰 텍스트를 기반으로 해당 리뷰를 긍정과 부정으로 분류하는 방법, 즉 이진 분류 방법에 대해 알아본다. IMDB 데이터셋은 훈련데이터, 테스트데이터 각각 25,000개로 구성 (긍정리뷰 50%, 부정리뷰 50%)같은 데이터를 가지고 모델을 훈련하고 테스트해서는 안되기 때문에 훈련 데이터와 테스트 데이터를 나누게 됨훈련 데이터에서의 작동이 새로운 데이터에서의 작동을 보장해주지는 않음 (훈련 데이터의 레이블은 이미 알고 있기 때문에 이를 예측하는 모델은 필요없음)데이터셋을 로드한다.from keras.datasets import imdb (t..
아나콘다 matplotlib 설치
2018. 12. 15.아나콘다 matplotlib 설치12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788899091929394(tfKeras) founder@hilbert:~/tfKeras$ conda install -c conda-forge matplotlibSolving environment: done ## Package Plan ## environment location: /home/founder/anaconda3/envs/tfKeras added / updated specs..
딥러닝 툴 설치하기 Anaconda, Jupyter Notebook, TensorFlow and Keras for Deep Learning
2018. 12. 15.딥러닝 학습을 위해 필요한 아나콘다, 주피터 노트북, 텐서플로우와 케라스를 설치해보자. Downlaod Anaconda먼저 아나콘다를 설치한다. 아나콘다 가상환경에 데이터 사이언스와 딥러닝에 필요한 패키지를 설치한다. 아나콘다를 사용하면 특정 프로젝트에 필요한 특정 버전의 패키지 설치 등 버전 충돌에 대한 우려를 덜 수 있는 장점이 있다. 다음과 같이 현재 기준으로 텐서플로우나 케라스가 지원하는 파이썬 3.6 버전을 갖춘 환경을 설치해보자.123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354founder@hilbert:~$ conda create --name tfKeras pyth..
Computer Vision (4) scikit-image 이미지 처리 기본
2018. 12. 9.scikit-image 는 이미지 처리를 위한 파이썬 라이브러리, 엔터프라이즈급 응용프로그램을 작성하는데 적합하다. 우분투의 경우 다음과 같이 설치한다. 123456789101112(venv) fuchsia@fuchsia:~$ pip install -U scikit-imageInstalling collected packages: toolz, dask, cloudpickle, scikit-image Found existing installation: scikit-image 0.13.1 Not uninstalling scikit-image at /usr/lib/python3/dist-packages, outside environment /home/fuchsia/venv Cant uninstall 'sciki..
Computer Vision (3) 이미지 변환 및 향상
2018. 12. 8.기하학적 변환Pillow 를 통해 크기 변환, 회전, 뒤집기와 같은 여러 가지 유형의 이미지 변환이 가능하다. 크기 변환 - 새로운 크기를 인수로 담는 resize() 함수를 이용한다.resize_img = img.resize((500,300)) imshow(np.array(resize_img)) Out[12]: 회전 - 이미지의 회전 처리된 복사본을 반환한다. 센터를 기준으로 시계반대 방향(counter clockwise)으로 회전시킨 이미지를 반환한다.rotate_img = img.rotate(90) imshow(np.array(rotate_img)) Out[13]: 이미지 향상이미지의 대비, 밝기, 색상 밸런스, 선명도 변경 등의 작업을 포함한다. 이미지 밝기 변환 - enhance() 함수는 실수..
Computer Vision (2) 색상공간(그레이스케일, RGB, HSV)
2018. 12. 8.색상공간은 이미지를 저장하는 다양한 형태를 의미하는 용어로, 흔히 접하는 그레이스케일, RGB, CMYK 등이 이에 해당한다. 그리고 색상공간의 각 값을 색상채널이라고 부른다. 그레이스케일이미지의 각 픽셀 값은 0 (검은색) ~255 (흰색) 사이의 값을 가진다. 엄밀히 말해서 흑백이미지와는 다르다. 흑백 이미지에서 각 픽셀은 0 혹은 255 만을 가지며 그 사이에는 값이 없다. RGB빨간, 녹색, 파란색 채널의 3가지 값의 조합으로 나타낸다. 검은색 = (0, 0, 0)빨간색 = (255, 0, 0)녹색 = (0, 255, 0)파란색 = (0, 0, 255)흰색 = (255, 255, 255) HSV 색조hue, 채도saturation, 값valueRGB 값을 원통에 투영하는 원통형 좌표계. https..
Computer Vision (1) 이미지 읽기, 자르기, 저장
2018. 12. 8.이미지 처리의 핵심색, 픽셀 간의 상호 관계, 물체 배치, 다른 미세한 세부 항목과 같은 이미지의 다른 속성을 이용하여 에지, 물체, 윤곽선 등 이미지 특징이라고 부르는 유용한 정보를 추출하는 것 이미지 읽기여기서는 이미지 처리 라이브러리 중 Pillow 를 사용한다. 설치 등에 관련된 내용은 아래 링크를 참조한다. https://pillow.readthedocs.io/en/5.3.x/from matplotlib.pyplot import imshow import numpy as np from PIL import Image %matplotlib inline img = Image.open('legus.png', 'r') imshow(np.asarray(img)) Out[1]: 이미지 자르기원본 이미지에서 특..
토마베치 히데토, <뇌과학자가 싫은 기억을 지우는 법> - 인과 관계는 미래에 있다
2018. 11. 25.마음을 강하게 하는 것의 의미우리는 마음을 숙련가능한 대상처럼 착각한다, 하지만 우리가 마음이라고 편의적으로 부르는 대상은 뇌의 정보처리 상태를 의미하며, 뇌과학적으로는 '현상'이라고 불러야 옳다.어떤 '현상'도 테크닉으로 강하게 만들거나 단련하기 불가능하다는 것은 이해할 수 있을 것이다. 정보적인 통증인간은 물리적인 통증 뿐 아니라 정보적인 통증에 대해서도 생명의 위기를 느낀다. 이것은 인간이 획득한 추상적인 사고의 산물이자 매우 중요한 능력이다. 이 때의 정보적인 통증이란 예측의 실패를 말한다. 현대인이 취하는 행동은 모두 예측에 근거하고 있다. 인간에게 실패란 예측을 거스르는 반대의 결과, 오직 그 뿐이다. 대뇌변연계 역시 이러한 판단에 근거하여 측두엽에 전달하는 정보를 스크리닝하도록 진화되었다. ..
데비안 9 파이어폭스 설치하기 How to install latest Firefox Browser on Debian 9 Stretch Linux
2018. 11. 25.먼저 최신 Firefox tar-ball 다운로드한다.12345678910111213141516171819fuchsia@fuchsia:~$ wget -O FirefoxSetup.tar.bz2 "https://download.mozilla.org/?product=firefox-latest&os=linux64&lang=en-US"--2018-11-24 07:58:14-- https://download.mozilla.org/?product=firefox-latest&os=linux64&lang=en-USResolving download.mozilla.org (download.mozilla.org)... 35.166.169.68, 52.41.13.96, 54.213.7.119Connecting to downlo..
다쿠미 슈사쿠, <최고의 엔지니어는 어떻게 성장하는가> - 흔히 하는 잘못이 기록만 하고 나중에 보지 않는 것이다
2018. 11. 25.아이디어를 보존하고 발상을 강화하는 방법 흔히 하는 잘못이 기록만 하고 나중에 보지 않는 것이다. 이래서는 하루 종일 노트를 사용해도 절대로 노트의 달인이 될 수 없다. 쓰고 다시 읽고, 어딘가 불편하다면 사용법을 개선해본다. 이 과정을 반복한다면 누구라도 노트의 달인이 될 수 있다. π 형 엔지니어가 되는데 필요한 독서 10년에 한 번 독파하기 인간의 뇌는 이미 기억하는 (머릿속에 입력되어 있는) 정보와 관련한 정보는 쉽게 기억한다. 그렇기 때문에 잡학으로 가득채운 지식의 베이스 캠프를 구축하는 것이 중요하다. 특허 출원은 만능이 아니다 암묵지에 해당하는 노하우, 기능으로 분류되는 것은 특허출원을 하지 않는 편이 좋다. 반대로 형식지에 해당하는 것들은 특허를 출원해 보호받는 편이 좋다. * 암묵지와 형..