조금씩 꾸준히 완성을 향해

screen은 터미널 멀티플렉서 도구로, 프로세스를 백그라운드에서 실행하고 세션을 분리할 수 있는 유용한 도구입니다. 하나의 터미널 창에서 여러 프로세스를 실행시키고 싶을 때, 그리고 원격 서버에서 터미널 연결이 끊기더라도 작업을 지속하고 싶을 때 주로 사용됩니다. screen 설치 먼저 아래 명령어로 screen을 설치합니다. $ sudo apt-get install screen screen 생성 새로운 screen 세션을 생성합니다. $ screen -S screen_name screen 목록 확인하기 현재 생성돼 있는 screen의 목록을 확인합니다. $ screen -ls screen 세션 접속 백그라운드 작업을 위해 세션에 접속(attach) 합니다. $ screen -R screen_name ..

Jupyter에서 잘 돌아가던 코드에 자꾸 이런 에러가 떠서 해결해 나섰다. 처음에 에러 메세지로 검색을 해보니 코드에서 Class Number가 불일치한 경우가 대부분이었다. 그래서 코드를 뜯어보고 또 뜯어보고 데이터 라벨까지 다 점검해 보았지만 전혀 문제가 없어 보여 멘붕에 빠졌는데.... 혹시나 해서 동일 코드를 Colab에 옮겨 돌려보니 무사히 잘 돌아가는 게 아닌가!!!!! 아니 이건 Cuda 관련 프로그램들의 버전 불일치일 수 밖에 없다고 판단해서 확인해 보았다. 먼저 Cuda의 버전을 확인해 본다. $ nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation Built on Th..

Windows 환경에서 Linux의 GUI를 직접적으로 사용하기 위해서는 원격 데스크톱 접속을 해야 합니다. xrdp는 이를 가능하게 해주는 툴로, Windows에서 Linux(Ubuntu)의 GUI 환경으로 원활하게 연결할 수 있게 도와줍니다. 이 글에서는 xrdp를 실처하고 원격 접속을 하는 과정을 다룹니다. 1. Ubuntu에 Xrdp 설치 먼저 터미널을 열고 xrdp를 설치합니다. $ sudo apt install xrdp Xrdp 서비스가 실행되고 있는지 확인합니다. (참고로, Xrdp 서비스는 설치 시 자동으로 시작됩니다) $ sudo systemctl status xrdp xrdp 데몬이 활성화되어 실행 중이라면 위와 같은 화면이 뜹니다. 2. Ubuntu에서 Xrdp 구성 Xrdp를 설치한..

여태껏 잘 되던 연구실 서버와의 연결이 갑자기 끊겨 버렸습니다... 연구실 IP 뿐만이 아니라 다른 모든 IP에서 접속이 불가했습니다. 연결돼 있던 KOREN 망 문제가 아님을 확인했고, WIFI 역시 잘 작동되는 상태였습니다. 어쩔 수 없이 서버실에 찾아가는 수 밖에..... (서버실이란 곳을 3일 전에 생전 처음 가봤지만 저밖에 해결할 사람이 없습니다....) 모니터에 직접 연결해 보니 네트워크 통신도 멀쩡했고, 서버 자체의 이상도 없어 보였습니다. 가장 의심스러운 방화벽 설정을 먼저 확인해 봅니다. $ sudo ufw status numbered 모든 IP에서 접근이 가능하게 설정이 돼 있는 것으로 보입니다. 다음으로 방화벽 로그를 확인해 봅니다. $ sudo tail -f /var/log/ufw...

서버알못인 제가 어쩌다 연구실의 서버를 세팅하게 되었습니다...!!!! 여러 블로그들을 찾아보고, chatGPT에게도 물어 가며 하루 종일 삽질한 결과를 기록하겠습니다 ^^ 부디 누군가에게는 도움이 될 수 있길 (미래의 나도 포함해서...ㅎ) 1. Ubuntu 환경 파악 먼저 서버에 로그인을 하면 이런 종류의 인사말이 뜹니다. Welcome to Ubuntu 22.04.2 LTS (GNU/Linux 5.19.0-50-generic x86_64) 요 버전을 잘 기록해 놓아야 이후 설치 과정이 매끄러워 집니다. 2. 기존의 nvidia-driver, Cuda Toolkit 삭제 기존에 설치한 이력이 있다면 다 지워주고 다시 시작해야 합니다. 혹시 모르니 무조건 한 번 씩 실행하고 넘어갑시다! $ sudo a..

실버에서 골드로 진입하는 데 정말 오랜 시간이 걸렸다ㅠㅠ 그 이유는 그간 문제를 전혀 안 풀었기 때문이다... 8개월 전 처음 Python을 시작했을 때 2어달 동안 기초 문제들을 약간 건드렸는데, 그 이후 부트캠프 진도 + 프로젝트로 도저히 코테에 시간을 할애할 수 없었다(는 변명.....) 어쨌거나 이번에 다시 심기일전 해서 백준을 풀기 시작한지 3주 정도 되어가는 것 같다. 이쯤되니 쉬운 문제는 거의 다 풀어버려서 한 문제 한 문제 시간이 정말 많이 걸린다. 꾸역꾸역 아이디어를 생각해 내려고 하니 뇌에 쥐가 난다.. 그냥 패턴을 통째로 외워버리는 식으로 접근해야 할 것 같다!! 최근에 다시 또 바빠져 버려서 언제까지 이 텐션을 유지할 수 있을지는 모르겠다ㅠㅠ 사실 당장 코테를 보는 입장이 아니라서 ..

문제 화은이는 이번 영어 시험에서 틀린 문제를 바탕으로 영어 단어 암기를 하려고 한다. 그 과정에서 효율적으로 영어 단어를 외우기 위해 영어 단어장을 만들려 하고 있다. 화은이가 만들고자 하는 단어장의 단어 순서는 다음과 같은 우선순위를 차례로 적용하여 만들어진다. 자주 나오는 단어일수록 앞에 배치한다. 해당 단어의 길이가 길수록 앞에 배치한다. 알파벳 사전 순으로 앞에 있는 단어일수록 앞에 배치한다 M보다 짧은 길이의 단어의 경우 읽는 것만으로도 외울 수 있기 때문에 길이가 M이상인 단어들만 외운다고 한다. 화은이가 괴로운 영단어 암기를 효율적으로 할 수 있도록 단어장을 만들어 주자. 입력 첫째 줄에는 영어 지문에 나오는 단어의 개수 N과 외울 단어의 길이 기준이 되는 M이 공백으로 구분되어 주어진다...

2016년에 Federated Learning(연합 학습) 개념을 가장 처음 소개한 Google의 논문을 리뷰해 보려고 한다. Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data 저자 - H. Brendan McMahan, Eider Moore, Daniel Ramage, Seth Hampson, Blaise Agüera y Arcas https://arxiv.org/abs/1602.05629v4 Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data Modern mobile devices have access to a wealth of data s..

23년 6월 10일에 응시한 SQLD 시험 결과가 나왔다!!!! 결과는 70점으로 합격!! 자꾸 벼락치기 후기를 올리는 게 바람직하지는 않지만 이번 자격증 시험은 정말 우여곡절이 많았다... 그 이유는 시험 일주일 전에 코로나에 걸렸기 때문이다....ㅠㅠ 고향인 대구에 있던 상태였기 때문에 다행히 엄마의 간호 찬스를 획득할 수 있었는데,, 문제는 시험을 서울에 신청을 해 놓았다는 사실! 자가격리를 끝내자 마자 기차타고 올라와서 시험보는 스케쥴이 참 힘들 것 같아 시험장 변경을 시도했으나 실패! 아파서 공부도 제대로 못 할 거 같아 그냥 취소하자고 맘 먹었는데 시험 몇일 전에는 환불마저 안 된다길래;; 5만원이 아까워 꾸역꾸역 시험을 치러 갔던 것이다!!!! 그래서 순 공부시간이 3일밖에 되지 않는다.....