yuml Raspberry Pi > C > RPi_i2c_comm_180227: v1.0 > 센서에서 데이터를 읽을 때까지 | 비 RPi로 이식 및 작동 운영 환경 계속. 어떤 I2C 센서의 판독까지 구현할 수 있었다. GitHub 리포지토리 처리 개요 GPIO19: SDA GPIO26: SCL 위의 핀과 VCC, GND 핀을 사용하여 소프트웨어 I2C로 센서에서 데이터를 얻는다. RPi_i2c_comm_180227.c 소스 구성 DIO 11은 사용하지 않는 핀. Analog Discovery2 경고 메시지가 I2C 라인 그리기와 겹치기 위한... embeddedCI2CRPiyuml YUML> 파라미터에서 광학 특성 계산까지 라는 YUML 형식은 다음과 같다. learnExr_170504.py reproduce_170429.py toInitFieldY_170603.py in coding v0.2 (추가 2017/06/18)... yumlborgWarp#migrated SourceTree > 터미널 > commit 잊어버림 방지 > modified 목록을 얻는 sh 스크립트 동작 확인 잠시 일수, 현재 사용중인 PC에 액세스할 수 없게 될 때, 커밋을 잊고, 돌아왔을 때 다른 개발 PC에서 작업한 것을 병합하지 않으면 안되어 귀찮아진다. 제대로 손을 잡고 싶다. 여러 프로젝트에서 수정중인 파일 목록을 얻고 싶습니다. 1개의 부모 폴더에 복수의 프로젝트 폴더가 포함되는 경우에서의 대응을 하고 있다.... #migratedyuml커밋SourceTreeGit Network > 설계 > 의도적으로 패킷 손실을 일으키는 메커니즘 > 기능 위치 > VMWare: 패킷 손실 기능 | Linux: tc 명령, dummynet | 케이블 전환기 | Raspberry Pi: 지연 및 패킷 손실 생성 에뮬레이터 운영 환경 UDP 통신에서 패킷 손실을 처리하기 위해 실제로 패킷 손실을 일으킬 필요가 있습니다. 방법 1 도중에 패킷 손실을 발생시키는 소프트웨어를 넣는 방법.  님의 에서 패킷 손실을 발생시키는 다양한 제안을 ... #migratedvmwareyuml네트워크Linux 명령 yuml/python > Deep learning용 네트워크 그리기 > v0.1-v0.5: N층+dropout까지 운영 환경 Deep Learning의 넷을 설명할 때 그리기를 하는 것이 귀찮습니다. 코드로 쉽게 만들 수 없을까. yUML 형식으로 사용해 보세요. 참고 v0.1: 1층만 draw.pypython draw.py의 출력 결과는 다음과 같습니다. 상기의 텍스트를 Qiita에 그대로 붙이면 이하가 된다. draw.py... yumlborgWarp#migrated SourceTree > 터미널 > commit 잊어버림 방지 > modified 목록을 얻는 sh 스크립트 동작 확인 잠시 일수, 현재 사용중인 PC에 액세스할 수 없게 될 때, 커밋을 잊고, 돌아왔을 때 다른 개발 PC에서 작업한 것을 병합하지 않으면 안되어 귀찮아진다. 제대로 손을 잡고 싶다. 여러 프로젝트에서 수정중인 파일 목록을 얻고 싶습니다. 1개의 부모 폴더에 복수의 프로젝트 폴더가 포함되는 경우에서의 대응을 하고 있다.... #migratedyuml커밋SourceTreeGit Network > 설계 > 의도적으로 패킷 손실을 일으키는 메커니즘 > 기능 위치 > VMWare: 패킷 손실 기능 | Linux: tc 명령, dummynet | 케이블 전환기 | Raspberry Pi: 지연 및 패킷 손실 생성 에뮬레이터 운영 환경 UDP 통신에서 패킷 손실을 처리하기 위해 실제로 패킷 손실을 일으킬 필요가 있습니다. 방법 1 도중에 패킷 손실을 발생시키는 소프트웨어를 넣는 방법.  님의 에서 패킷 손실을 발생시키는 다양한 제안을 ... #migratedvmwareyuml네트워크Linux 명령 yuml/python > Deep learning용 네트워크 그리기 > v0.1-v0.5: N층+dropout까지 운영 환경 Deep Learning의 넷을 설명할 때 그리기를 하는 것이 귀찮습니다. 코드로 쉽게 만들 수 없을까. yUML 형식으로 사용해 보세요. 참고 v0.1: 1층만 draw.pypython draw.py의 출력 결과는 다음과 같습니다. 상기의 텍스트를 Qiita에 그대로 붙이면 이하가 된다. draw.py![](http://yuml.me/diagram/class/ [x]-.->[a]... borgWarp#migratedDeepLearningTensorFlowyuml