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개발

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OPENCV with OSX OSX 에서 OPENCV 를 설치 방법은 아래의 순서대로 진행하고 g++ 로 컴파일 하면 됩니다. 1.OPENCV 설치 brew install opencv 2.PKG-CONFIG 설치 brew install pkg-config 3.OPENCV 설치 확인 3–1. pkg-config 로 opencv 설치 정보를 확인하는데, 아래와 같이 opencv was not found 메세지가 발생하면 3–2 와 같이 libs 정보를 지정하여 설치 여부를 확인 한다. pkg-config --cflags --libs opencv 3–2. libs 정보를 지정하여 설치 여부를 확인 한다. pkg-config --cflags --libs /usr/local/Cellar/opencv/4.1.0_2/lib/pkgconfig/o..
Could not find compiler set in environment variable CXX: x86_64-apple-darwin13.4.0-clang++ 에러 해결 방법 MAC 에서 개발을 하다 보면 여러 라이브러리를 build 하다가 설정이 꼬이는 경우가 발생한다. 이런 중 clang 을 설치 하였는데, 설치가 되지 않았다는 Could not find compiler set in environment variable CXX: x86_64-apple-darwin13.4.0-clang++. 에러가 발생하기도 한다. CMake Error at /usr/local/Cellar/cmake/3.14.3/share/cmake/Modules/CMakeDetermineCXXCompiler.cmake:48 (message): Could not find compiler set in environment variable CXX:x86_64-apple-darwin13.4.0-clang++. ..
MOGODB Insert/Select Image File — NodeJS NodeJS에서 MogoDB 에 File 을 Insert 하고 Select 하여 Image Src 에 설정하는 방법은 아래와 같습니다. MongoDB 에 Binary 로 데이터를 입력하고 Binary 를 읽어서 Img Src 에 입력하면 되는 단순한 작업인데, 의외로 잘 안되는 경우가 많습니다. 그 이유는 MongoDB 에 Binary 로 입력하는 방식과 입력한 Binary 를 읽어올 때의 Encoding, Decoding 이 달라서 생기는 경우가 대부분입니다. 아래의 코드를 보시면서 그 부분을 참고 하시면 됩니다. 1.Insert Image File To MongoDB const { MongoClient, Binary } = require('mongodb'); const assert = require(..
ubuntu snap 에서 proxy 설정 Ubuntu Snap 패키지 매니저에서 프록시 서버를 지정하는 방법은 아래와 같습니다. sudo snap set system proxy.http="http://:" sudo snap set system proxy.https="http://:" 요럼~ proxy 가 적용 되서 잘 사용 할 수 있습니다.
OSX 에서 make[build] 실행시 Fatal error: ‘openssl/ssl.h’ file not found 해결 방법 MAC 에서 make 로 소스를 빌드 하다 보면 아래와 같은 ssl.h 라이브러리를 찾을수 없어서 build 할 수 없다는 에러가 종종 나타나고 한다. Fatal error: ‘openssl/ssl.h’ file not found 이런 경우는 MAC 에서 아래와 같이 openssl 을 설치하고 LIBRARY_PATH 를 지정해주면 해결이 된다. brew install openssl brew link --force openssl export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/opt/openssl/lib/
nltk PunktSentenceTokenizer Sentence Tokeninzer - Custom Sentence Tokenizer 문서에서 영어로된 문장을 분리하는 nltk sentence tokeninzer 를 이용하면 아주 쉽게 된다고 알려져 있다.( 링크 : nltk sentence tokeninzer ) from nltk.tokenize import sent_tokenize text = "this's a sent tokenize test. this is sent two. is this sent three? sent 4 is cool! Now it's your turn." sent_tokenize_list = sent_tokenize(text) print(str(sent_tokenize_list)) 이런 코드를 이용하여 nltk 의 sent_tokenizer 를 이용하면 “. “ 을 기준으로 문서에 있는 문장들이 분리가 된다...
OFFICE WORD, EXCEL… ADDIN + InstallShield, Setup File Make MS OFFICE 의 WORD, EXCEL, OUTLOOK 등은 기본적으로 제공하는 기능 이외의 기능을 개발하여 Plugin 형태로 추가 기능을 사용 할수 있다.이런 Plugin 기능을 OFFICE Addin 이라고 한다. OFFICE WORD, EXCEL 등의 ADDIN 을 개발하는 것은 Visual Studio 를 이용하여 만들면 되는데, 만드는것은 생각외로 쉽다. C# 으로 개발을 했던 사람이라면 아래의 영상을 보면 아주 쉽게 따라 할 수 있을 것이다. 물론 원하는 기능을 개발하기 위해서는 MSDN 의 도움이 절실하겟지만 말이다! 위의 영상처럼 OFFICE WORD, EXCEL 등의 ADDIN 을 개발하고 나면 어떻게 사용자들에게 배포를 할 것인지를 고민하게 된다. OFFICE WORD, EXCEL..
CUDA 10 + TORCH 설치 방법 2080 RTX 장비를 가지고 CUDA + TORCH를 설치하다보면 GPU 아키텍쳐가 바뀌어서 CUDA 9 이상을 설치 하라는 에러 메세지가 나타난다. 이런 경우 물론 CUDA 9이나 10 을 설치하고 TORCH를 설치 하면 되는데, 지난번에 CUDA 9 + TORCH 설치 방법을 정리 했으니, 이번에는 CUDA 10 + TORCH 설치 방법을 정리하려고 합니다. CUDA 10+ TORCH 설치 방법 (참고: https://github.com/torch/cutorch/issues/834) CUDA 10 + TORCH 는 CUDA 9 + TORCH 보다는 조금 복잡합니다. CUDA10 의 TORCH 설치는 아래와 같은 2가지 이슈가 존재한다고 합니다. cmake/3.6/Modules/FindCUDA.cma..
UBUNTU 에서 Unable to find the requested Boost libraries, Could NOT find GTest 에러 해결 방법 Ubuntu 에서 컴파일시 Unable to find the requested Boost libraries 에러나 Could NOT find GTest (missing: GTEST_LIBRARY GTEST_MAIN_LIBRARY) 에러가 발생하는 경우가 있다. 이런 경우는 아래와 같은 방법으로 해결이 가능하다. Unable to find the requested Boost libraries 에러 해결 sudo apt-get install libboost-all-dev Could NOT find GTest (missing: GTEST_LIBRARY GTEST_MAIN_LIBRARY) 에러 해결 sudo apt-get install cmake libgtest-dev cd /usr/src/gtest sudo ..
CUDNN 설치 방법 cudnn 설치 방법은 아래와 같습니다. 1. NVIDIA 사이트에서 cudnn 다운로드 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 2. cudnn 압축 해제 tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz 3. cudnn 라이브러리 설치 sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* # set environment variables export PATH..

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