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지속가능티끌   ( 988 )


윈도우 사용자 계정 컨트롤 설정. 끄기. 관리자권한으로실행하는 앱 실행될때마다 바꾸시겠냐고 물어보는 창 뜨는것 번잡스럽다. 어차피 항상 yes 버튼 누르는데 뭘 자꾸 물어보냐? 이 창 안뜨게 하기. 실행창에 아래처럼 기록하고 버튼 확인 클릭. 사용자 계정 컨트롤 설정에서 알리지 않음 선택하고 버튼 확인 클릭. ///1102. 2016. 11. 17.
윈도우 원격데스크톱 관리자 권한으로 실행하기. 윈도우10인 경우, 원격데스크톱 클라이언트 실행시 관리자 권한으로 실행세부옵션사항들 설정가능하다. 관리자 권한으로 원격테스크톱 클라이언트 실행방법. 실행 -> mstsc /admin 기록하고 실행한다. (아래그림) 관리자 권한으로 실행되면 아래 그림처럼 세부 옵션설정가능한 창이뜬다. ///1101. 2016. 11. 17.
윈도우 원격데스크톱 암호없이 연결하기. 개요 PC A 사용자 계정에 비밀번호 없는 상태로는 다른 PC B 에서 원격데스크톱 접속하려고 하면 비밀번호 입력을 요구하여 원격데스크톱 접속 불가하다. PC A측의 설정 변경하여 암호입력하지 않아도 원격접속가능하게 하기. win7 에서의 설정. 실행 -> gpedit.msc 실행하여, 아래 붉은 박스 부분처럼 "사용안함" 으로 설정하면 암호입력없이 원격접속가능. ///1100. 2016. 11. 17.
우분투. 윈도우 폴더공유 Overview 아래 2가지 상황을 달성하는 설정법 정리.1. 우분투에서 폴더 공유시키고, 윈도우에서 연결하기. 2. 윈도우에서 공유시킨 폴더를 우분투에서 연결하기. 1. 우분투에서 폴더 공유설정하고 윈도우에서 연결하기. 우분투측에서 공유시킬 폴더 설정. 우분투 파일탐색기에서 공유시킬 폴더 우마우스 클릭하여 Properties 클릭 하여 탭 Permissions 에서 아래처럼 Acces 에서 Create and delete files선택. 탭 Local Network Share 에서 아래처럼 설정하고 버튼 Create Share 클릭. 우분투측의 설정은 위 설정만 하면 끝. 윈도우에서 우분투 공유폴더 연결하기. 윈도우 탐색기에서 네트워크 우마우스 클릭하여 "네트워크 드라이브 연결" 클릭하여 뜬 아래 창에.. 2016. 11. 14.
R. package TensorFlow. 설치. Overview TensorFlow 의 R용 패키지. - 리눅스 용만 배포됨.(2016년 11월 13일) main site : https://rstudio.github.io/tensorflow/index.html TensorFlow R 패키지 설치. 사전 필수환경. 1. 운영체제 : Ubuntu 16.04 에 R 설치되어있어야 한다. - 우분투에 R 설치 상세보기 -> http://igotit.tistory.com/1081 2. Ubuntu16.04 에 TensorFlow 설치되어있어야 한다. - 설치 상세보기 -> http://igotit.tistory.com/1089- TensorFlow 는 실행환경에 따라 설치되는 바이너리가 다르며, 본 글에서는 Ubuntu 64bit, GPU enabled, Py.. 2016. 11. 13.
R. package devtools 설치. Overview R 패키지 devtools : R 기반의 패키지 개발 쉽게 해주는 툴. devtols 관련 사이트.1. https://cran.r-project.org/web/packages/devtools/README.html2. https://www.rstudio.com/products/rpackages/devtools/ devtools 설치. R console 창에서 아래 구문 실행. install.packages("devtools") 주의.우분투 16.04 의 R 인 경우 devtools 가 dependeny 있는 아래 항목들을 terminal 창에서 먼저 설치하고 나서 상기 R console 에서 devtools 설치해야 정상적으로 설치된다. sudo apt-get install libcurl4.. 2016. 11. 13.
TensorFlow. Ubuntu 에 설치. Overview 우분투16.04 에 TensorFlow 설치. TensorFlow 설치방법 참조 사이트: https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup TensorFlow 설치방식은 아래처럼 5가지가 가능하다. 1. Pip install,- Pip 란 소프트웨어 패키지를 설치하고관리하는 Python 으로 제작된 툴S/W. 2. Virtualend install, 3. Anaconda install, 4. Docker install, 5. installing from source. 설치방법 선택 주의 : R의 tensorflow 패키지에서도 사용가능하려면 Anaconda install방식으로 설치하.. 2016. 11. 13.
cuDNN. Ubuntu 에 설치. Overview cuDNN 을 운영체제 우분투에서 다운로드 받고 cuDNN 라이브러리 사용가능 상태 만들기. 참고cuDNN 을 windows에서 다운로드하기 -> http://igotit.tistory.com/573 cuDNN 5.1 for CUDA 8.0 을 Ubuntu 16.04 에서 다운로드 기타처리. cuDNN 버전 : 5.1 (현재 2016년 11월 13일 최신버전)download url : https://developer.nvidia.com/cudnn 단계1. 다운로드. 리눅스용은 위 다운로드 주소에서 아래 붉은 박스 3개만 다운로드 하면 된다. 설명문2개와 cuuDNN 라이브러리 압축파일1개 (파일명 : cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz )이다. 단계2. 다운로드 받은 cu.. 2016. 11. 13.
GPU . NVIDIA . GeForce GTX 970 GeForce GTX 970 - 1664 CUDA cores 제조사 제공 GTX 970 칩셋 정보 : http://www.geforce.com/hardware/desktop-gpus/geforce-gtx-970/ https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 2016. 11. 12.
CUDA Toolkit. Ubuntu 에 설치. Overview Ubuntu 운영체제에 CUDA Toolkit 설치방법. 본 글에서의 설치 방법은 deb installation 방식적용. ( nouveau 비활성처리등이 요구되는 runfile installation 방식 아님.) 참고. window10 에 CUDA8설치방법 -> http://igotit.tistory.com/1005 CUDA Toolkit 8 설치. - Ubuntu 16.04 용. 리눅스에 CUDA 설치위한 사전 요구사항. 1. CUDA 지원하는 엔비디아사 GPU 있어야 함. 2. 64bit 리눅스일것. 확인 방법 : 터미널 창에 uname -m && cat /etc/*release 실행하여 x86_64 가 보이면 64비트임.3. CUDA 이용하여 개발하려면 gcc 컴파일러 있어야 함.. 2016. 11. 12.
우분투. nvidia 드라이버 설치. nvidia GPU 드라이버 설치. 우분투 버전 16.04 terminal 창에서 아래 구문 실행하면 엔비디아 드라이버 설치된다. 설치완료되면 재부팅한다. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-340 주의사항. 그래픽카드 모델에 따라 상기 구문의 nvidia-340 대신 다른 드라이버 이름을 기록해야한다. 예. Geforce GTX260 인 경우 nvidia-340. GTX970 인 경우 nvidia-367 등.엔비디아 그래픽카드별 드라이버 종류 확인 방법. http://www.geforce.com/drivers/ 2016. 11. 11.
GeForce GTS 250 GeForce GTS 250- 128 CUDA cores제조사 제공 GTS 250 칩셋 정보 : http://www.geforce.com/hardware/desktop-gpus/geforce-gts250https://developer.nvidia.com/cuda-gpus  CUDA 지원 기기에 GTS250 없다.GPU Engine SpecsCUDA Cores128Graphics Clock (MHz)738Processor Clock (MHz)1836Texture Fill Rate (billion/sec)47.2///1083. 2016. 11. 11.
GeForce GTX 260 GeForce GTX 260- 192 CUDA cores제조사 제공 GTX 260 칩셋 정보 : http://www.geforce.com/hardware/desktop-gpus/geforce-gtx-260https://developer.nvidia.com/cuda-gpus  CUDA 지원 기기에 GTX260 없다.GPU Engine SpecsCUDA Cores192Graphics Clock (MHz)576Processor Clock (MHz)1242Texture Fill Rate (billion/sec)36.9///1082. 2016. 11. 11.
R. 우분투에 R 설치. R Studio 설치. 우분투 버전 : 16.04 R 설치. 아래 커맨드 terminal 창에서 실행한다. sudo echo "deb http://cran.rstudio.com/bin/linux/ubuntu xenial/" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list gpg --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-key E084DAB9 gpg -a --export E084DAB9 | sudo apt-key add - sudo apt-get update sudo apt-get install r-base r-base-dev 상기 커맨드들 의미. R repository 를 우분투에 등록. 인증키관련 처리. r-base 와 r-base-dev 설치. 설치된 R의 경로 : Home/R.. 2016. 11. 11.
우분투. git UI툴. gitg 설치. gitg 개요 : https://wiki.gnome.org/Apps/Gitg/ 설치방법. sudo apt-get install gitg 실행방법 : terminal 창에서 gitg 등. ///1078. 2016. 11. 11.
우분투. git 설치. 우분투 terminal 창에서 아래 커맨드 순차 실행. sudo add-apt-repository ppa:git-core/ppasudo apt-get updatesudo apt-get install git-core 설치된 git 버전 확인 하려면 terminal 창에서 git version 현재(2016년 11월11일) git 최신버전 : 2.10.2 git 설치후 처음에 필수 설정 할것. git commit 시 요구되는 name과 e-mail 설정. git config --global user.name "이름"git config --global user.email "이메일주소" ///1077. 2016. 11. 11.
R. 시계열 periodic, trend 성분 분해. Overview 시계열에서 주기적인 성분과 트렌드 성분으로 분해하기 위하여 R 에서 제공하는 stl 함수이용예. R의 stl 함수 이용 성분 분해. 1. 시계열 예 : sin(t) + t 형식으로 주기적인 성분은 sin(t) 트렌드 성분을 t 로 만든 데이터. 2. 상기1의 함수를 str 함수이용 분해. # Create Time Series as periodic sin + trend line. # time 0~5 sec, step : 0.01. total data number : 500, 100points per 1sec. t 2016. 11. 11.
R. package forecast. 시계열 예측. 개요. R 의 패키지 forecast 이용한 시계열 예측. 기본 사용법. 예1. R에서 기본 제공되는 샘플데이터 mdeaths 에 arima적용한 후 forecast 적용하는간단한 예. 예2.시계열 데이터를 sin 으로 만들어서 forecast 적용 시험. require(forecast) # Create Time Series as sin. # time 0~5 sec, step : 0.01. total data number : 500, 100points per 1sec. t 2016. 11. 10.


 

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