용서는 가장 큰 수행입니다.
마음에 박힌 독은 용서를 통해 풀어야 합니다.
남에 대한 용서를 통해 나 자신이 용서받게 됩니다.
또 용서를 통해서 그만큼 인간적으로 성숙할 수 있습니다.
그만큼 나의 그릇이 커집니다.
- 법정 스님


용서하면 나의 그릇이 그만큼 더 커집니다.
나와 다른 사람, 사랑뿐만 아니라 미움과 증오까지 다 포용하기 때문입니다.

아이들은
많은 걸 깨달았단다.
아무리 돈이 많은 집에도 걱정거리가
있다는 것, 까다롭고 남을 힘들게 하는
돈 많은 사람보다는 가난하더라도 건강한 삶이
더 행복하다는 것, 저녁상을 차리는 일이 아무리
힘들어도 저녁을 구걸하러 다니는 것보다
행복하다는 것, 예쁜 홍옥 반지보다는
예의바른 행동이 소중하다는 것을....


- 루이자 메이 올컷의《작은 아씨들》중에서 -


* 아이들의 '깨달음'은 무섭습니다.
평생을 좌우합니다. 단 한 번의 깨달음이
두고두고 가슴에 남아 인생의 지표가 됩니다.
그것도 누가 시켜서가 아니라 스스로 깨닫는 것일 때
더 빛을 발합니다. 어른의 역할은 무엇일까요?
아이들이 스스로 번쩍 할 수 있도록 군데군데
부시갯돌을 깔아놓은 것입니다. 한 아이의
번뜩임이 세상을 바꿀 수 있습니다.

먼 길을 걸어온 사람아
아무것도 두려워 마라
그대는 충분히 고통받아 왔고
그래도 우리는 여기까지 왔다
자신을 잃지 마라
믿음을 잃지 마라
걸어라 너만의 길로 걸어가라
길은 걷는 자의 것이다
길을 걸으면 길이 시작된다


- 박노해의《길》중에서 -


* 길이 끝났을 때,
길을 잃었을 때, 그때 우린 새 길을 만납니다.
잘못 들어선 길임을 알아차릴 때는 가능한 한
빨리 길을 바꿔야만 합니다. 길이 안 보일 때는
나를 돌아봐야하는 시간입니다. 마음이 고요하고
영혼이 맑아져야 그때 길이 보이기 시작합니다.
나는 지금 어디로 향한 길을 걸어가고 있는지
늘 확인해야만 합니다. 세상에는
벗어나올 수 없는 길도 많으므로.

PyTorch로 시작하는 딥 러닝 입문

wikidocs.net/book/2788

파이토치 공식 문서 링크 : https://tutorials.pytorch.kr/beginner/blitz/tensor_tutorial.html

딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문

wikidocs.net/book/2155

데이터 분석을 위한 필수 패키지 삼대장이 있습니다. 바로 Pandas와 Numpy 그리고 Matplotlib입니다. 

CMD는 "관리자 권한으로 실행" 하시오. 

판다스(Pandas)는 파이썬 데이터 처리를 위한 라이브러리입니다. 파이썬을 이용한 데이터 분석과 같은 작업에서 필수 라이브러리로 알려져있습니다. 참고 할 수 있는 Pandas 링크는 다음과 같습니다.

링크 : http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

아나콘다를 설치하지 않았다면 아래의 커맨드로 Pandas를 별도 설치할 수 있습니다.

pip install pandas
pip uninstall pandas

>import pandas as pd
>pd.__version__

Pandas는 총 세 가지의 데이터 구조를 사용합니다.
1. 시리즈(Series)
2. 데이터프레임(DataFrame)
3. 패널(Panel)

1. 시리즈(Series)

sr = pd.Series([17000, 18000, 1000, 5000],
       index=["피자", "치킨", "콜라", "맥주"])
print(sr)
피자    17000
치킨    18000
콜라     1000
맥주     5000
dtype: int64
print(sr.values)
[17000 18000  1000  5000]
print(sr.index)
Index(['피자', '치킨', '콜라', '맥주'], dtype='object')

2) 데이터프레임(DataFrame)

데이터프레임은 2차원 리스트를 매개변수로 전달합니다. 2차원이므로 행방향 인덱스(index)와 열방향 인덱스(column)가 존재합니다. 즉, 행과 열을 가지는 자료구조입니다. 시리즈가 인덱스(index)와 값(values)으로 구성된다면, 데이터프레임은 열(columns)까지 추가되어 열(columns), 인덱스(index), 값(values)으로 구성됩니다.

values = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
index = ['one', 'two', 'three']
columns = ['A', 'B', 'C']

df = pd.DataFrame(values, index=index, columns=columns)
print(df)
       A  B  C
one    1  2  3
two    4  5  6
three  7  8  9

print(df.index) # 인덱스 출력
Index(['one', 'two', 'three'], dtype='object')
print(df.columns) # 열 출력
Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')
print(df.values) # 값 출력
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

넘파이(Numpy)는 수치 데이터를 다루는 파이썬 패키지입니다. Numpy의 핵심이라고 불리는 다차원 행렬 자료구조인 ndarray를 통해 벡터 및 행렬을 사용하는 선형 대수 계산에서 주로 사용됩니다. Numpy는 편의성뿐만 아니라, 속도면에서도 순수 파이썬에 비해 압도적으로 빠르다는 장점이 있습니다.

pip install numpy
> ipython
...
In [1]: import numpy as np
In [2]: np.__version__
Out[2]: '1.16.5'

Numpy의 주요 모듈은 아래와 같습니다.
1. np.array() # 리스트, 튜플, 배열로 부터 ndarray를 생성
2. np.asarray() # 기존의 array로 부터 ndarray를 생성
3. np.arange() # range와 비슷
4. np.linspace(start, end, num) # [start, end] 균일한 간격으로 num개 생성
5. np.logspace(start, end, num) # [start, end] log scale 간격으로 num개 생성

맷플롯립(Matplotlib)은 데이터를 차트(chart)나 플롯(plot)으로 시각화(visulaization)하는 패키지입니다. 데이터 분석에서 Matplotlib은 데이터 분석 이전에 데이터 이해를 위한 시각화나, 데이터 분석 후에 결과를 시각화하기 위해서 사용됩니다.

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

plt.title('test')
plt.plot([1,2,3,4],[2,4,8,6])
plt.show()

wikidocs.net/32829