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local server에서 local client로 파일전송 구현 및 앞선 코드변경 # Server# serverTest3.py import socket HOST = socket.gethostname() PORT = 50000 ADDR = (HOST, PORT) BUFF_SIZE = 1024 serverSocket = socket.socket() serverSocket.bind(ADDR) serverSocket.listen(5) print ('Server waiting...') while True: clientSocket, addr = serverSocket.accept() print ('Connection from', addr) data = clientSocket.recv(BUFF_SIZE) print..

client에서 server로 접속 시 파일전송 구현 # Server# serverTest2.py from socket import * import struct HOST = '192.168.0.10' PORT = 50000 ADDR = (HOST, PORT) BUFF_SIZE = 1024 FILE_NAME = 'clientFile.jpg' FILE_LEN = 0 serverSocket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) serverSocket.bind(ADDR) serverSocket.listen(5) clientSocket, addr = serverSocket.accept() FILE_SIZE = clientSocket.recv(8) FILE_SIZE = struct.unpack('..

▶ Wi-Fi 설정 및 연결wpa_supplicant.conf 파일을 다음과 같이 구성# cd /etc/wpa_supplicant# wpa_passphrase "SSID" "PASSWORD" >> wpa_supplicant.conf wpa_supplicant.conf 파일의 처음 두 줄을 다음과 같이 추가하고 저장# vi wpa_supplicant.confctrl_interface=/var/run/wpa_supplicant ctrl_interface_group=wheel 재부팅# reboot wifi 연결# dhclient wlan0 ▶ Access Point 연결프롬프트 연결# connmanctl 사용 가능한 AP 검색> scan wifi 사용 가능한 Wi-Fi 나열> services 연결 관리자에게 ..

# Server# serverTest.py from socket import * HOST = '192.168.0.10' PORT = 50005 ADDR = (HOST, PORT) BUFF_SIZE = 1024 serverSocket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) serverSocket.bind(ADDR) serverSocket.listen(5) clientSocket, addr = serverSocket.accept() client_msg = clientSocket.recv(BUFF_SIZE) print('client : ', client_msg.decode()) server_msg = 'server message' clientSocket.send(server_msg.encode..

HTK - Hidden Markov Model Toolkit - Speech Recognition Toolkit 1. Download HTK 2. Compile & InstallHTK-3.4.1 알집풀기cmd >cd htkmkdir bin.win32 Run VCVARS32 (환경변수 설정) :C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\binVisual studio의 VCVARS32.bat 파일 더블클릭또는 cmd > cd htk 경로에서 VCVAR32 입력 Build the HTK Tools :cd HTKLib nmake /f htk_htklib_nt.mkf all cd .. cd HTKTools nmake /f htk_htktools_nt.mkf ..

Install$ sudo add-apt-repository ppa:mystic-mirage/pycharm $ sudo apt update $ sudo apt install pycharm Community Version$ sudo add-apt-repository ppa:mystic-mirage/pycharm $ sudo apt update $ sudo apt install pycharm-community

summaryGoogle Cloud ML을 사용하여 data traing 및 pet detection하는 방법에 대해 진행 ▶ Setting up a Project on Google Cloud1. Create a GCP project참고 : https://cloud.google.com/resource-manager/docs/creating-managing-projects 2. Install the Google Cloud SDK① 환경변수 설정export CLOUD_SDK_REPO="cloud-sdk-$(lsb_release -c -s)"② Cloud SDK 배포 URI를 패키지 소스로 추가echo "deb http://packages.cloud.google.com/apt $CLOUD_SDK_REPO ma..

▶ Preparationsgit을 통해 tensorflow models을 다운로드$ git clone https://github.com/tensorflow/models ▶ Dependencies# For CPU pip install tensorflow # For GPU pip install tensorflow-gpu Using apt-getsudo apt-get install protobuf-compiler python-pil python-lxml pip install jupyter pip install matplotlib Using pippip install pillow pip install lxml pip install jupyter pip install matplotlib ▶ Protobuf Com..

1) Nvidia 드라이버 설치$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install nvidia-375$ sudo reboot 이후 다음과 같이 확인 할 수 있다. 2) CUDA Toolkit 8.0 설치https://developer.nvidia.com/cuda-downloads $ sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run 설치 과정 중 질문에 대해서는 다음과 같이 답하면 된다. 추가적으로 다음 글을 참고하여 환경구성을 통해 라이브러리와 CUDA를 사용 할 수 있도록 경로를 추가하자.2017/07/26 - [리눅스/ubuntu] - Cuda 8.0 toolkit..

1) Download아나콘다 홈페이지에서 다음과 같은 버젼으로 다운로드 받기 (python3.5v가 설치됨)Anaconda3-4.1.1-Linux-x86_64.sh 406.3M 2016-07-08 11:20:02 d0dc08d241f83ffc763504db50008e5b 2) Install관리자 권한 활성화$ sudo su 이후 다음 명령어를 통해 설치$ bash Anaconda3-4.1.1-Linux-x86_64.sh 콘다 버젼 확인$ conda --version 콘다 업데이트$ conda update conda 3) conda 가상환경tensorflow라는 이름으로 가상환경 생성 (python3.5v)$ conda create -n tensorflow python=3.5 가상환경 활성화$ source..