JWN's

조만간 만들기 시작할 예정이거나 이미 만들고 있는 모드 아이디어 요약. 만들기 시작하면 github 링크 추가 바람. 1. Auto Runhttps://github.com/skwodnjs/fabric-auto-run GitHub - skwodnjs/fabric-auto-runContribute to skwodnjs/fabric-auto-run development by creating an account on GitHub.github.com자동 달리기. 기능을 on/off 하여, 기능이 켜진 상태에서는 키보드를 따로 누르지 않아도 앞으로 달려감."자동 달리기 도중 자동 점프" 도 on/off 할 수 있도록 할 예정.client side에서 동작. 2. 자막 크기 조절주변 소리 자막 표시 크기 조절 기능 ..

1. Reference1-1. 튜토리얼 영상https://www.youtube.com/watch?v=oU8-qV-ZtUY&list=PLKGarocXCE1H_HxOYihQMq0mlpqiUJj4L1-2. Template mod generatorhttps://fabricmc.net/develop/template/ Template mod generatorThe home of the Fabric mod development toolchain.fabricmc.net1-3. Tutorial 소스코드https://github.com/Tutorials-By-Kaupenjoe/Fabric-Tutorial-1.21.X GitHub - Tutorials-By-Kaupenjoe/Fabric-Tutorial-1.21.X: Off..

torch.einsum(equation, *operands)torch.einsum("ij,jd->id", K, L)\[ (result)_{i, d} = \sum_j K[i, j] \cdot L[j, d] \]

unsqueezeimport torchx = torch.rand(2, 3)print(x.unsqueeze(1).size())출력 예시torch.Size([2, 1, 3])1개 차원 추가. 예를 들어, shape가 (5,3)인 텐서에 unsqueeze(0)을 하면 0번째에 1개 차원 추가, shape는 (1, 5, 3)으로 바뀜. shape가 (5,3)인 텐서에 unsqueeze(1)을 하면 1번째에 1개 차원 추가, shape는 (5, 1, 3)으로 바뀜. 다음은 unsqueeze와 동일하게 작동함.import torchinputs = torch.tensor([[1, 2], [2, 3], [2,4]])print(inputs[:, None, :].size(..

energy_distance# 데이터셋 1: 정규분포gt = np.random.normal(0, 1, 1000)# 데이터셋 2: 동일한 정규분포x1 = np.random.normal(0, 1, 1000)# 데이터셋 3: 다른 분포x2 = np.random.uniform(-2, 2, 1000)# 에너지 거리 계산ed1 = compute_ed(x1, gt)ed2 = compute_ed(x2, gt)print("Energy Distance (x1 vs gt):", ed1) # 작아야 함print("Energy Distance (x2 vs gt):", ed2) # 커야 함출력 예시Energy Distance (x1 vs gt): 0.045321Energy Distance (x2 vs gt): 0.823145..

plt.subplotsimport matplotlib.pyplot as plt# 2x2 그리드로 여러 축 생성fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))# 각 축에 데이터 플롯axes[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])axes[0, 1].scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])axes[1, 0].bar([1, 2, 3], [4, 5, 6])axes[1, 1].hist([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4])# 각 축에 제목 설정axes[0, 0].set_title('Line Plot')axes[0, 1].set_title('Scatter Plot')axes[1, 0].set_title('Bar Plot')axes[1, 1].s..

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.animation import FuncAnimation# 데이터 초기화x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)y = np.sin(x)fig, ax = plt.subplots()line, = ax.plot(x, y)# 업데이트 함수def update(frame): line.set_ydata(np.sin(x + frame / 10.0)) # y값 업데이트 return line,# 애니메이션 생성ani = FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=50, blit=True)ani.save('animation.gif', ..

np.linspaceimport numpy as npx = np.linspace(0, 10, 11)# array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])0부터 10까지 11개로 쪼갬. np.meshgridimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 10, 6)y = np.linspace(0, 5, 6)X, Y = np.meshgrid(x, y)'''X = array([[ 0., 2., 4., 6., 8., 10.], [ 0., 2., 4., 6., 8., 10.], [ 0., 2., 4., 6., 8., 10.], ..

(추가 바람)

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