RMaster - Dr. Kim's Homepage

나는 다음과 같이 권고한다. 1. 윈도우즈 시스템을 써라. 아무래도 속편하다. 2. Anaconda를 설치할 것 3. Anaconda에서 new environment를 만들 것(예를 들면 tensorflow-gpu-env라는 이름) 4. 환경설정시 Python과 R을 전부 다 설정할 것 4. Anaconda 마켓에서 tensorflow-gpu와 keras-gpu를 모두 설치할 것(이때 필요한 라이브러리는 전부다 자동 설치한다. CUDA 등 전부... 얼마나 편한가!) 5. Jupyter Notebook이외에 RStudio와 Orange도 함께 설치한다(네비게이션 화면에서). 이렇게 하면 끝이다. 요즘 왠만한 PC는 4개 슬롯에 64*4=136GB의 메모리까지 지원한다. 딥러닝을 하려는 연구자는 최소 8GB의 GPU가 필요할 것이고 빅데이터 분석까지 생각한다면 못해도 64GB이상의 메모리는 확보되면 좋겠다. 하드웨어의 문제가 아니라 다들 소프트웨어 설치하느라 골치 아플 것 같은데 Anaconda와 conda 환경을 이용하면 너무나도 쉽게 해결된다.

코로나 19 사태를 맞이하여 .   개학은 연기되었고 사람들은 불안하고 . 이럴 때일수록 모두 서로를 보살피고 위해줍시다 . 조금 더 웃고 조금 더 참고 함께 살아 갑시다 .

준비물 Node.js 설치 FFmpeg 설치 : Windows 사용자들은 binary 를 받은 다음 압축을 풀고 path 설정하세요 .   환경설치 작업 폴더를 하나 만듭니다 . 폴더로 들어가서 다음을 실행하여 youtube.com 을 설치합니다 . npm install youtube.com   실행준비 node.js 스크립트에서 다음과 같이 실행준비를 합니다 . var YouTube = require(‘youtube.com’); var youtube_url=’YouTube 동영상의 URL‘; var youtube = YouTube(youtube_url);   샘플코드 과제 샘플코드 25 초에서 50 초 사이를 잘라와서 저장하기 youtube.crop(‘0:25’,‘0:50’,‘./my_movie.mp4’).then(function(){}).catch(function(err){}); 1 분 째 화면을 캡처 youtube.snapshot(‘1:00’,‘./my_pic.jpg’).then(function(){}).catch(function(){}); gif 로 youtube.gif(‘0:25’,‘0:35’,‘./my_gif.gif’).then(function(){}).catch(function(){}); 비디오 다운로드 youtube.download(‘file.mp4’).then(function(){});