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IBM Code 최근 게시물

나의 첫번째 블록체인 애플리케이션 구축하기

Get started with this secure, distributed, open ledger technology by completing a journey series that shows you how to build a working blockchain app step by step.

블록체인 이벤트를 통한 비즈니스 프로세스 자동화

Extend your Blockchain application with event handling, so that transactions on the shared ledger can initiate actions automatically. This pattern shows you how to programmatically generate and receive event notifications from the blockchain network.

블록체인으로 스마트 계약 생성 및 실행하기

하이퍼레저 컴포저를 사용하여 하이퍼레저 패브릭에 구축된 블록체인 애플리케이션 내에 스마트 계약을 생성하고 실행하십시오.

블록체인 네트워크 구축하기

하이퍼레저 컴포저를 사용하여 블록체인 네트워크를 구축하는 방법을 배워서 블록체인을 시작하십시오.

주피터 노트북으로 스타크래프트 II 리플레이 분석하기

게임과 자료 분석 능력을 결합하여 막강한 플레이어가 될 수 있습니다. 여러분의 게임을 실제로 분석하고 최고 수준의 경쟁자가 될 수 있는 방법을 읽어보세요.

쿠버네티스를 이용하여 Graph DB를 클라우드에 호스팅하기

쿠버네티스 API를 이용하여 IBM 클라우드 컨테이너 서비스에 OrientDB를 빠르게 호스팅하는 방법을 학습합니다.

developerWorks 최근 게시물

요즘 anaconda 5.1 환경에서 많이 발생하는 undefined symbol error의 해결책

아래 URL에 나오는 간단한 LSTM 관련 python code를 수행하려고 하는데, 이런 error가 나는 경우가 있습니다. Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras minsky@minsky:~/exam$ python lstm1.py … import scipy.special as spec File “/home/minsky/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/scipy/special/__init__.py”, line 6 40, in from ._ufuncs import * ImportError: /home/minsky/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/scipy/special/_ufuncs.cpython -36m-powerpc64le-linux-gnu.so: undefined symbol: _gfortran_stop_numeric_f08 이건 꼭 ppc64le 환경에서만...

Watson STT 의 인식률을 높이기 위한 Watson STT 트레이닝 (3/3)

본 시리즈는 Watson STT의 인식률을 높이기 위한 트레이닝 방법을 설명하는 시리즈로 아래와 같이 구성됩니다. Watson STT 어플리케이션 제작 Watson STT 텍스트 데이터 트레이닝 Watson STT 음성 데이터 트레이닝 각 시리즈의 소스는 https://github.com/blbird/STT 에서 확인하실수 있습니다. Watson STT 음성 데이터 트레이닝 이번에는 시리즈의 마지막으로 Watson STT의 음성 데이터 트레이닝에 대해 알아 보도록 하겠습니다. Watson STT의 음성...

Watson STT 의 인식률을 높이기 위한 Watson STT 트레이닝 (2/3)

본 시리즈는 Watson STT의 인식률을 높이기 위한 트레이닝 방법을 설명하는 시리즈로 아래와 같이 구성됩니다. Watson STT 어플리케이션 제작 Watson STT 텍스트 데이터 트레이닝 Watson STT 음성 데이터 트레이닝 각 시리즈의 소스는 https://github.com/blbird/STT 에서 확인하실수 있습니다. Watson STT 텍스트 데이터 트레이닝 이번에는 시리즈의 두번째로 Watson STT의 텍스트 데이터의 트레이닝에 대해 알아 보도록 하겠습니다. Watson stt는 텍스트에...

구글 기계 번역을 위한 RNN에 IBM POWER9이 사용되고 있을까 ?

어제밤, Forbes지에 구글(Google)이 POWER9 프로세서를 자사 데이터센터에 활용하고 있음을 공식적으로 발표했다는 기사가 실렸습니다. 원래 자사 데이터센터에 대해서는 거의 모든 것을 비밀에 부치는 구글이 뒤늦게나마 특정 프로세서를 사용 중임을 밝힌 것은 이례적인 일입니다. 라스베가스에서 열린 OpenPOWER Summit 2018 행사에서 나온 이 발표는 굉장히 놀라운 소식은 아니고, 이미 작년부터 예고되어 있었던 것입니다. 이미 작년에 구글은 클라우드 업체인...

POWER9 AC922에서 HPL CUDA 버전을 compile하고 수행하기

HPL (High Performance Linpack)을 POWER9 AC922에서 CUDA를 이용하여 수행하는 방법을 정리했습니다. 주로 아래 site의 내용대로 테스트한 것입니다. How to compile HPL (LINPACK) 먼저 아래와 같이 필요한 package들을 설치합니다. [user1@ac922 files]$ sudo yum install openmpi openmpi-devel mpich openblas openblas-static mpich-3.0-devel atlas lapack 그리고, atlas 뿐만 아니라 atlas-devel이 필요한데, 이는 Redhat optional DVD에 들어있습니다. 저는 그것이 없는...

Watson STT 의 인식률을 높이기 위한 Watson STT 트레이닝 (1/3)

최근 많은 음성인식 어플리케이션들이 개발되고 있습니다. 이러한 음성인식 어플리케이션에서 인식률은 중요한 척도입니다. Watson STT의 경우 이러한 인식률을 향상 시킬 수 있는 트레이닝 방법을 제공하고 있습니다. 그래서 본 시리즈에서는 NodeJS를 이용하여 Watson STT를 이용한 음성 인식 어플리케이션을 만드는 방법을 설명하고, Watson STT의 음성 인식율을 향상시키기 위한 트레이닝 방법에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 본 시리즈는 총 3개로 구성되어...

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