Tip

[Julia,Tip,Dataset] Rdataset

출처 : https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/ 데이터 셋을 받을 수 있는 URL Rdatasets는 원래 통계 소프트웨어 환경 R 및 일부 추가 기능 패키지와 함께 배포된 거의 1500개 데이터 세트의 모음입니다. 목표는 교육 및 통계 소프트웨어 개발을 위해 이러한 데이터에 보다 광범위하게 액세스할 수 있도록 하는 것입니다.

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[Julia] JuliaCon 2021

Below you will find the workshop schedule along with the link to watch on YouTube as well as links to ask questions during the session. All workshops will begin at 2 PM UTC, and as shown below, there will be two workshops running concurrently each day. One day before the workshop, please review the workshop

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[Julia,Pluto] Pluto Multi-Process 지원설정

참조 : https://github.com/fonsp/Pluto.jl/issues/300 Pluto에서 addprocs를 하는 경우 1개의 process만 지원된다는 메시지가 뜨는데 이를 해결 하는 방법은 workspace_use_distributed=false 를 설정한다. 예) julia c:\prog\pluto.jl pluto.jl 내용은 아래와 같다 using PlutoPluto.run(port=1234,launch_browser=true,require_secret_for_open_links=false,require_secret_for_access=false,threads=”4″,workspace_use_distributed=false,run_notebook_on_load=false)

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[Julia, Tip] Precompile로 실행 속도 높이기

원문 : https://medium.com/coffee-in-a-klein-bottle/speeding-up-julia-precompilation-97f39d151a9f 매번 Jupyter Notebook 실행 될 때 사용하는 패키지는 precompile되어 느린데 이를 미리 precompile하여 사용함으로써 패키지 precompile에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 먼저 precompile한 바이너리 파일을 저장할 폴더를 생성한다.예) Windows : C:\Dev\julia_precompiled_images Linux : /home/shpark/julia_precompiled_images precompile을 할 “PackageCompiler” 패키지를 설치 한다. 자주 사용하는 패키지를 precompile하여 위에서 생성한 폴더에 저장한다. Jupyter Notebook 커널에 precompile한

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[Julia,Tip] 첨자(Subscript/Superscript) 추가 및 사용하기

Julia 사용시에 필요한 첨자가 없는 경우가 있는데 예를 들어 Py 와 같은 첨자를 원하는 경우 지원하지 않는다. 이 경우 지원 할 수 있도록 아래와 같이 추가 한다. julia 패키지가 설치 된 폴더에 “config” 폴더를 만들고 그 아래 “startup.jl” 파일을 생성하고아래 처럼 추가하면 된다. 아래예는 y와 min등을 추가 한 경우 이다. 아래 처럼 파일을 생성하고 julia를

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