Tip

Julia 버전 체계는 a.b.c 예를들어 1.3.0 형식으로 구성되는데 1.3.x 끼리는 호환이 있고 컴파일된 패키지등을 같이 사용한다. 따라서 julia 1.3.1을 다운로드 받아 설치하고 path만 잘 설정 하면 된다 우분투 리눅의 경우 아래와 같이 .bashrc 파일에 설정하면 된다. 그리고 IJulia는 빌드만 새로 하면된다. (먼저 Jupyter notebook을 중지한다) Pkg>build IJulia 새로 빌드 한 후 Jupyter notebook을 띄워 보면 […]

https://benchmarksgame-team.pages.debian.net/benchmarksgame/fastest/julia.html

WordPress를 사용하다 보면 file upload용량이 너무 적어 문제가 되곤한다. 이 사이트는 docker 기반 WordPress인데 초기 업로드 용량이 2M로 첨부시 상당히 문제가 되었다. 이를 해결하기 위해 플러그인 설치등 여러 방법을 써 봤지만 마지막 으로 잘 된것은 wordpress root 폴더에 있는 .htaccess 파일에 를 추가하고 docker를 제기동 하면 된다. 아래에서 볼 수 있듯이 64MB 까지 업로드가 됨을

Julia에서 2개의 3d plot (surface, scatter)을 그리고 하나로 합치는 예제를 보여 준다. 두개 이상의 plot을 하나로 합치는 방법은 두번 째 이후 plot부터는 plot! 과 같은 방법으로 사용한다 아래 예제에서는 surface와 scatter를 하나의 plot로 합쳐서 보여주는 예제를 표시하는데 먼저 surface를 그리고 두번재 scatter와 합쳐서 하나로 보여 준다. scatter 뒤에 “!” 를 붙이면 찻번째 surface와 합쳐서 보여

Julia package 모드 즉 Pkg> 모드에서 build 사용시 build 대상을 지정하지 않는 경우 package 전부를 빌드 하는데 문제가 생길 수 있다. TensorFlow의 경우 옵션 설정이나 커스텀 빌드를 통해 빌드된 경우 기존에 설치된 tensorflow library들을 덮어 쓰게 되고 새롭게 빌드된 라이브러리는 cpu모드로 빌드 되기 때문에 gpu를 지원 하지 않게 된다. 이 경우 아래 글을 참조하여 다시

2019.12.10 현재 Package update시 GLMakie가 0.0.9 버전으로 업데이트 되는데 precompile시 IndirectArray를 못 찾는다는 에러가 발생한다 0.0.9 버전이 안정화 될 때 까지 0.0.8버전을 설치하고 사용한다. 0.0.8 버전 설치 precompile까지 잘 되었으면 아래 코드를 실행 했을 때 그래프가 잘 나오면 된다.

Julia에 TensorFlow을 설치시 특히 GPU 지원 버전 설치시 내 서버에 설치된 cuda 버전과 추가한 tensorflow build 버전이 맞지 않는 경우 커스텀으로 tensorflow를 빌드 하고 후속 작업을 해야 한다. 먼저 Julia TensorFlow 패키지를 설치 하고 GPU 버전으로 컴파일 한다. 빌드된 TensorFlow 이미지는 예를 들어 /home/shpark/.julia/packages/TensorFlow/JljDB/deps/usr/bin 에 생성된다. 정상적으로 생성되면 아래 두개의 파일이 생성된다 Julia에서 아래 코드를

julia에서 webio 설치는 Pkg>add WebIO를 하면 된다. WebIO를 jupyter notebook에서 사용하는데 문제가 있는 경우 기존의 extenstion 을 삭제하고 다시 설치 하고 jupyter notebook을 재기동 한다.기존 extension 삭제 줄리아를 실행하고 webio jupyter extension을 설치 한다. example code : https://github.com/JuliaGizmos/WebIO.jl/blob/master/examples/jupyter-demo.ipynb 실행결과 화면