기상 기후 강의 노트

openSUSE Leap 42.2 이 Windows 10에서 사용가능 (아래 그림과 같이)

How to run openSUSE Linux on Windows 10 | ZDNET

아래 문서는 OpenSuse 가 아닌 Suse Linux enterprise destop 11에 관한 내용이지만,  OpenSuse 에서도 동일한 현상이 발생함. 

문서에서 Dell OptiPlex server 에서만 문제가 발생하는 것 처럼 말하지만, 그 외 시스템에서 유사 현상 발생 (아래 다른 문서 및 포럼 내용 참조)

필자의 경우, HP-Pavilion 에서 OpenSuse Version 10.2와 11.1 설치시 동일하게 키보드 먹통 발생

현재 버전 12로 시도 하는 중. 그래도 미심쩍음. 4번째 포럼에 보면 다수의 사용자가 유사 문제를 겪음.

USB keyboard is not working when installing Linux on a Dell OptiPlex server | Support | SUSE

USB devices not available; unable to enumerate device error | Support | SUSE

아래는 USB 키보드 문제에 관한 포럼 내용 

USB keyboard not working on Suse 11.0 - English / Applications - openSUSE Forums

[SOLVED] USB keyboard and mouse not detected at boot with kernel 5.13.4, 5.12.11 is OK - Page 4 (linuxquestions.org)

VPRM preprocessor 설치를 위해 서치 중

인터넷 상에서 거의 멸종한 opensuse old 버전 드디어 찾음.

참고로 버전 10.0이 opensuse 최초 버전임.  x86_64 포함

Index of /pub/opensuse/discontinued/distribution/ (gwdg.de)

본 내용은 Windows Home에디션에서 숨겨진 전원 옵션들을 활성화하기 위해 레지스트리 편집 내용을 담고 있습니다. 

https://grsn.tistory.com/481

노트북 쿨러 팬 속도조절 발열 온도 낮추기 - 노랗IT월드 (yellowit.co.kr)

XGBOOST 작업 중 모델링 시간 측정 코드

# ## 4.4.4 시간 측정 (115)
# from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
# from xgboost import XGBClassifier
# from sklearn.metrics import accuracy_score
# import time

# start = time.time()
# df.info()
# end=time.time()
# elapsed = end - start
# print('\n실행시간: ' + str(elapsed) + '초')

# ## 4.4.5 속도비교(152)
# %timeit -n 100 -r 3 sum(np.square(range(10000)))
# %%timeit -n 100 -r 3
# summing = 0
# for i in range(10000):
#     summing += i**2
# ## 그레디언트 부스팅 분류
# # 모델크기 제한을 위해서 max_depth =2, n_estimator=100 으로 설정
# start = time.time()
# gbr = GradientBoostingClassifier(n_estimators = 100, max_depth = 2, random_state=2)
# gbr.fit(X_train, y_train)
# y_pred = gbr.predict(X_test)
# score = accuracy_score(y_pred, y_test)
# print('점수: ' + str(score))
# end = time.time()
# elapsed = end-start
# print('실행시간: ' + str(elapsed) + '초')
## XGB 분류
# ### 부스팅 분야에서 타의 추종을 불허하는 속도를 보이는 모델. GPU_0에서 30배 빠름
# start = time.time()
# xg_reg = XGBClassifier(n_estimators=100, max_depth=2, use_label_encoder=False)
# xg_reg.fit(X_train, y_train)
# y_pred = xg_reg.predict(X_test)
# score = accuracy_score(y_pred, y_test)
# print('점수 : ' +str(score))
# end = time.time()
# elapsed=end-start
# print('실행 시간: ' +str(elapsed) + '초')

에러

TypeError: 'int' object is not iterable

코드 

n_row = len(din['Phen_fog'])-1
print(n_row)
for i in n_row:
    if i == 1:
        print(i)

원인

for i in n_row: 에서 n_row 가 list 이어야 하는데, 여기서는 정수(int)로만 되어 있음.

다른 언어에서는 for i in (initial, end , increment) 형태로 되나, Python 에서는 배열 전체가 list 로 들어가 있어야 함. 

해결

아래와 같이, din['Phen_fog'] 로 수정하면 에러 해결

for i in din['Phen_fog']:
    if i == 1:
        print(i)

윈도우즈 상에서 무료 포트란 컴파일러 설치하는 방법

MinGW, CygWin 등을 사용할 수 있으나, 여기서는 간단할 설치로 유명한 TDM-GCC를 설치하는 방법을 설명함. 

Gfortran 은 GNU 라이센스 기번의 무료 포트란 컴파일러임. 

윈도우 상에서 Gfortran을 사용하여 프로그래밍 하는 것은 Free Intel Visual Fortran Compiler 기반으로 MS Visutal Studio 같은 윈도우용 IDE에서 작업을 수행하는 것 보다 약간 번거로울 수 있음.

하지만, 궁극적으로 배워야할 Linux 상에서 코딩하고 수행하는 과정들을 처음부터 습득할 수 있는 장점이 있음. 

Free Intel Visual Fortran Compiler 설치 방법은 아래 링크를 참조 .

목차

1. TDM-GCC 를 이용한 Gfortran 설치

2. Hello, World 출력하여 설치 성공여부 확인

TDM-GCC를 이용한 Gfortran 설치 

1. 아래 TDM-GCC 사이트 방문

https://jmeubank.github.io/tdm-gcc/

2. 좌측 MinGW-w64 based (64-bit 운영체제인 경우)의 .exe 파일 클릭해서 다운로드 

3. 아래 순서대로 설치 

Create 버튼 클릭

gcc (TDM64) 앞의 + 버튼을 눌려 확장한다. 

아래 그림 처럼 fortran 체크하고 설치. 만약, 병렬처리를 하고 싶으면 openmp 도 체크해서 설치한다. 

설치완료

4. Windows 시작 버튼 에서 MinGW Command Prompt 클릭

5. 아래와 같이 gfortran -v 엔터해서 버전 확인이 나오면 설치 성공. 

Hello World 출력

1. cd 명령어를 사용하여 아래 처럼 원하는 작업 디렉토리로 이동

2. 메모장을 열어서 아래 코드 작성 후, hello.f90 이란 이름으로 위 디렉토리에 저장. 

3. dir 명령으로 hello.f90 이 저장되어 있는지 확인. 

4. gfortran hello.f90 실행하고, a.exe 가 생성되었는지 확인

5. 아래 그림과 같이 a.exe 를 실행하면, Hello, World 출력됨.

 이제 Fortran 프로그래밍을 작업할 모든 준비가 모두 끝남.  

MS 가 윈도우에서 응용 앱끼리 데이터를 공유하고 제어할 수 있도록 개발한 기술인 OCX 방식으로 제공되는 API를 사용하려면, QAxWidget 클래스를 사용해야 하는데, 이 클래스는   파이썬 PyQt5 패키지에 포함되어 있습니다.

PyQt5는 윈도우 프로그램 개발 GUI 에 많이 사용하고 있습니다. 

GUI를 구현하기 위해 PyQt5를 사용하지만, 윈도창을 생성하지 않고 API만을 사용하기 위해서도 PyQt5를  사용합니다. 즉, OCX 방식의 API를 제어하는 목적만으로 사용가능합니다.