Dev Stack

집에서는 PC가 주 개발 환경이라 PC 에서 해왔지만 회사에서는 맥이 주가 되서, 그리고 실무에서 바로 조금씩 사용해보려 맥에서도 설치해보기로 한다. 우선 리눅스의 패키지 매니저(Homebrew)가 설치 되어있어야 한다. /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 그리고 파이썬 2.7 버전을 설치한다.brew install python -- 옵션.. 기존 homebrew 가 설치되어있고, python 구버전이 설치되어있었다면 업그레이드가 진행되는데, 업그레이드가 되는 경우라면 아래 setup-tools 도 업그레이드를 해주자. pip install --upgrade pip..

이번장에서는 PART 1. Hello World ? 장에 이어 데이터셋을 이용하여 데이터 시각화를 해보자. 그전에 먼저 다시한번 필자의 구동 환경에 대해 짚어보자. VULTR 클라우드 호스팅에 우분투 17.04 서버를 얹혀 PC 윈도우상에서 putty 로 접속해서 코드를 짜서 실행해보고있다. 이번장에 데이터 시각화를 하기위해서는 우분투 데스크탑이 필요하다. 서버라서 그런건 없고 우분투는 서툴고.. 간편한 맥으로 넘어가서 python2.7 만 설치하고 다시 처음부터 할까 하다가 시작을 이렇게 했는데 계속 해야지! 하며 우분투 서버에 데스크탑을 설치하기로 했다. 자세한 내용은 우분투 17.04 서버에 VNC로 접속하기 편을 참고. ----------------------------------- PART 1에..

오랜만에 우분투를 다시 쓰려고 접속했는데 업그레이드 할게 많다고 나온다. apt-get 명령어도 기억이 안나서 우분투 업그레이드 방법 검색해서 따라한게 그만..sudo do-release-upgrade 서버가 16.04 에서 17.04로 업그레이드 되었다. 겸사겸사 php도 7버전 기본에.. 좋아해야할지 말아야할지.. 무튼.. 머신러닝에 데이터 시각화 처리해서 보려고 하니 우분투 데스크탑 윈도우가 필요해졌다.. 서버에 데스크탑 설치는 비교적 간단했다. 먼저 xfce데스크탑과 PC에서 원격 접속할수있도록 vnc서버를 설치한다. apt-get install xfce4 xfce4-goodies tightvncserver 설치가 되었으면 다음 명령어로 서버를 실행한다.vncserver 처음 실행할 경우 패스워드..

본 글은 http://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-python-step-by-step/ 의 글을 토대로 번역아닌 번역과 함께 필자가 따라해보며 쓴 글임. 보다 자세한 설명이나 원문을 보고싶으신분은 위의 링크를 통해 보시길 추천합니다. 파이썬이 준비되었으면 iris flowers 라는 데이터셋을 가지고 여러가지를 해보자. *참고 : Iris flower data set WIKI ( 이 데이터셋은 기계학습 및 통계에서 마치 프로그램 언어의 "hello world" 와 같이 쓰인다고 함 ) 먼저 모든 모듈들을 import 해서 이상이없는지 체크를 해보자. load_dataset.py 라는 파일을 만들어 다음 코드를 넣는다.# Load libraries i..

머신러닝 무작정 따라하기에 앞서 서버에 파이썬을 설치부터 한다. lsb_release -a 명령어를 통해 우분투의 버전을 확인한다. 파이썬2.7 버전을 설치할 서버의 버전. 먼저 파이썬과 라이브러리를 설치하기위한 툴들을 설치한다. 필자는 루트에서 먼저 기본 설치를 진행했다.sudo apt-get install python2.7 sudo apt-get install python-pip python-dev python-setuptools 이후 루트 계정이 아닌 일반 사용자 계정으로 로그인 한 뒤, .bashrc 에 다음 경로를 추가해준다.vi ~/.bashrc export PATH="$PATH:/home/{user_id}/.local/bin" {user_id} 는 사용자 계정명을 입력한 후, 로그아웃 한뒤 ..

기존 centos를 사용하다가 ubuntu로 서버환경을 바꾸면서 설치방식도 바뀌었을까싶어서 다시 정리하며 간략하게 방법위주로 풀어나가는 글임. 설치한 서버 : Ubuntu 16.04 1. 엔진 파일을 다운받는다git clone https://github.com/tesseract-ocr/tesseract.git 2. 필요한 라이브러리들을 설치한다. sudo apt-get install libjpeg8-dev sudo apt-get install libtiff5-dev sudo apt-get install libpng12-dev sudo apt-get install libjbig-dev sudo apt-get install libgif-dev sudo apt-get install gnuplot sudo ap..

우분투의 평이 너무 좋아서 여지껏 사용해오던 centos 를 버리고 서버를 갈아타게 되었다. 갈아타자마자 APM을 설치해본다. 1. 제일 먼저 서버 업그레이드부터 시행한다.# sudo apt-get update # sudo apt-get upgrade 2. apache2 설치하기 # sudo apt-get install apache2 # sudo apt-get upgrade2-1. apache configtest# sudo apache2ctl configtest 위의 명령어를 입력시 다음과 같은 에러가 나온다. AH00558: apache2: Could not reliably determine the server's fully qualified domain name, using ::1. Set the '..

openfire 4.1 최신버전으로 설치 후 그룹이 사라지거나, 유저가 사라지는등 roster 관련 문제가 발생해버렸다. cache.group.maxLifetime3600000cache.group.size5242880cache.groupMeta.maxLifetime3600000cache.groupMeta.size2097152cache.userCache.maxLifetime3600000cache.userCache.size2097152cache.userGroup.maxLifetime3600000cache.userGroup.size5242880cache.username2roster.maxLifetime3600000cache.username2roster.size10242880cache.vcardCache.siz..

5년전부터 사내 메신저로 spark를 커스트마이징해서 사용하고 있다. 업무특성상 사원정보 변동이 잦은편이었는데 spark로 바꾸고 나서부터 openfire에서 제공하는 rest api플러그인을 이용해서 사원정보를 자동으로 쉽게 관리될수있게 하니 정말 편리하다. spark 라는 메신저가 제공하는 기능이 많지는 않으나 기본기에 충실하고 맥과 윈도우의 두 플랫폼에서 모두 사용가능하고 커스트마이징이 가능한점을 보면 충분히 매력적인 소프트웨어라고 생각된다. 최근 webrtc가 ofmeet이라는 플러그인으로 제공되면서 정말 쉽게 화상채팅을 구현할수 있게되었다. 대신 이 플러그인을 이용하려면 openfire 4버전 이상이어야 해서 업그레이드를 해야하는 상황이 오게되었다. 설치한지도 오래되었고 해서 다시 예전 기록들 ..

1. uptimecpu 가동시간, cpu load 를 확인할때 사용 2. cat /proc/cpuinfocpu를 프로세서별로 정보를 볼수 있다. 출력 결과는 다음과 같다.processor : 0vendor_id : GenuineIntelcpu family : 6model : 15model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5335 @ 2.00GHzstepping : 7microcode : 0x6bcpu MHz : 2000.172cache size : 4096 KBphysical id : 0siblings : 4core id : 0cpu cores : 4apicid : 0initial apicid : 0fpu : yesfpu_exception : yescpuid level : 10wp :..