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Windows에서 MySQL 설치

1. MySQL 설치 프로그램 다운로드 하기

1.1) mysql 다운로드 URL 접속

https://www.mysql.com/downloads/

1.2) 페이지 밑에 색칠된 링크 클릭

 1.3) MySQL Community Server 링크 클릭

1.4) Go to Download page 버튼 클릭

1.5) mysql-installer-community.msi 다운로드

1.6) No thanks, just start my download 링크 클릭

- mysql-installer-community.msi(mysql 설치프로그램)이 다운로드 된다.
- 해당 프로그램을 실행해서 설치를 진행해준다.

2. MySQL 설치 및 세팅

2.1) MySQL 설치

- Developer Default를 클릭하고 next를 눌러준다.

- Excute 누르면 설치가 진행되고 완료되면 아래 화면과 같이 뜬다.

- 그 이후 계정 설정할 때 까지 Excute 및 default 값으로 Next 버튼을 클릭해준다.

- MySQL root 계정의 비번을 설정해준다.

- 그 이후도 default로 설치를 진행한다.

- 커넥션 연결테스트를 진행한다.

- 모든 설치가 완료되었다.

3. MySQL workbench, shell 실행 화면

4. 콘솔창에서 mysql 명령 실행하기 위한 설정

- 시스템 속성 > 환경변수 > path에 C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 8.0\bin를 추가해준다.

준비물 

JDK, Eclipse 등을 이미 설치하였고 환경 구성까지 완료되어있다고 가정함

1. e(fx)clipse (3.5.0) 플러그인 설치

• Java를 이용하여 데스크톱 응용 프로그램을 개발할 때 GUI 라이브러리인 JavaFX를 사용하기 위해 e(fx)clipse 플러그인을 설치
• Help > Eclipse Marketplace > e(fx)clipse 설치

2. SceneBuilder 설치

• GUI 작업을 위해 Oracle javafx SceneBuilder 2.0 설치
• 다운로드: https://www.oracle.com/technetwork/java/javafxscenebuilder-1x-archive-2199384.html

3. 정상구동 확인

• 이클립스에서 JavaFX 프로젝트 생성

• 생성된 UserInteractionView.fxml파일 마우스 우클릭 > Open with SceneBuilder 클릭

• Open with SceneBuilder 클릭시 아래와 같이 GUI를 구성할 수 있는 화면이 생성됨

• SceneBuilder 화면 저장 후 Main 클래스를 클릭해보면 아래와 같은 비슷한 코드가 생성되어있음
  
  SceneBuilder를 이용하여 직접 화면을 구성할 수 있으며 화면 구성시 Main의 코드도 자동으로 수정됨
  또한 JavaFX 라이브러리를 이용하여 Main에서 직접 코드로 화면을 구성이 가능함 

package com.IntelligentSystem.UserInteraction;

import javafx.application.Application;
import javafx.fxml.FXMLLoader;
import javafx.scene.Scene;
import javafx.scene.layout.BorderPane;
import javafx.stage.Stage;

public class Main extends Application {
    @Override
    public void start(Stage primaryStage) {
        try {
            BorderPane root = (BorderPane)FXMLLoader.load(getClass().getResource("UserInteractionView.fxml"));
            Scene scene = new Scene(root,400,400);
            scene.getStylesheets().add(getClass().getResource("application.css").toExternalForm());
            primaryStage.setScene(scene);
            primaryStage.show();
        } catch(Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {

        launch(args);
    }
}

• Main 클래스 실행시 따로 화면 구성을 한게 없어서 아래와 같이 아무 화면이 없는 프로그램이 실행되며 정상으로 구동됨을 확인할 수 있음

준비물 

JDK, Eclipse 등을 이미 설치하였고 환경 구성까지 완료되어있다고 가정함

1. OpenCV 설치

• Windows 버전 다운로드: https://opencv.org/releases/ 
• 환경 변수 PATH 추가: {설치 PATH}\opencv\build\x64\vc14(버전에 따라 다름)\bin

2. OpenCV 라이브러리 사용을 위한 설정 (User Libraries에 OpenCV 라이브러리 추가)

• Windows > Preferences > Java > Build Path > User Libraries에 New를 눌러 라이브러리 이름을 적어줌
• 해당 폴더에 우측의 Add External JARs를 클릭하여 opencv-xx.jar를 추가함
  {설치 PATH}\opencv\build\java\opencv-xx.jar 선택

3. 프로젝트에 OpenCV 라이브러리 적용

• openCV를 적용하고자 하는 프로젝트 우클릭 > properties > Java Build Path > Libraries > Add Library > User Library > openCV를 눌러 적용해줌

4. 프로젝트에 OpenCV 라이브러리 잘 적용됬는지 확인

• 확인 코드

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;

public class OpenCVTest{

	public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
        System.out.println(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
        Mat mat = Mat.eye(5, 5, CvType.CV_8UC(1));
        System.out.println(mat.dump());

        launch(args);
    }
}

• Console 창에서 결과 확인

5. 참고자료

• 설정 참고: https://rosia.tistory.com/247

Anaconda

1. Anaconda 설치

• https://repo.anaconda.com/archive/ 에서 os에 맞는 버전 다운로드
  

  

• 설치

• Anaconda Prompt를 관리자 권한으로 실행
  

  

2. pip 업그레이드
   python -m pip install --upgrade pip

3. 가상 환경 생성 및 실행

4. 가상 환경 생성
   conda create -n <가상 환경 명> python=
   conda create -n tensorflow python=3.5
   

   

5. 가상 환경 실행
   activate <가상 환경 명>
   activate tensorflow
   

   

6. tensorflow 설치 (cpu만 사용)

7. tensorflow 설치
   pip install --upgrade tensorflow

8. tensorflow-gpu 설치

• tensorflow-gpu 설치
  pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

• CUDA Toolkit 8.0 다운로드 및 설치

• https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
  

  

• cuDNN 라이브러리 다운로드 (회원가입 필요)

• https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
  

  

• 압축 해제 후 cuda 폴더를 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v8.0\bin 폴더로 이동

• 윈도우 환경 변수 확인
  

  

9. tensorflow 설치 후 확인

• anaconda prompt나 cmd 실행
  activate tensorflow
  python
  import tensorflow
  

  

PyCharm

       1. pycharm 다운로드 및 설치

• https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
  
  
  2. project 생성

• project 명 입력 후 Interpreter 설정
  

  

• C:\Program Files\Anaconda3\envs\tensorflow\python.exe 선택
  

  

• create 선택