[vmware 에러]VMware Workstation Pro can't run on Windows 윈도우에서 실행할 수 없습니다. - 윈도우에서 차단
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IT기술 관련/윈도우
출처: https://jhnyang.tistory.com/197 윈도우를 업데이트 하고 나니까 사용하던 가상머신 실행이 되지 않더군요..ㅎㅎㅎ윈도우 업데이트 하고 문제가 발생했으니 업데이트가 문제겠죵이미 이렇게 마이크로소프트 커뮤니티 페이지에 게시글이 올라와있습니다.해결방안은 아래 링크를 참조하여 작성하였습니다 https://www.tenforums.com/virtualization/141820-vmware-workstation-pro-cant-run-windows-message.html#post1737908 가져오기 에서 해당 파일을 넣어줍니다.그럼 요렇게 새로운 값이 들어간 것을 볼 수 있어요. 4. vmware 실행이제 가상머신을 실행해보면 잘 돌아가는 것을 볼 수 있습니다.짠! ㅎㅎ 간단하게 에러..
리눅스 폴더별 용량 확인 방법 - du -h
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IT기술 관련/리눅스
원본글 : http://community.365managed.com/?document_srl=21456 여기저기 리눅스 관련해서 보다가 도움이 된다 싶은 초보자용 팁입니다.^^ 폴더의 용량을 체크할때 du 라는 명령을 사용하실겁니다. du -sh 폴더명 머 이렇게들 사용하지요 이렇게 하나하나 체크하기 보다는 한꺼번에 폴더별 용량을 확인 하고 싶어서 찾아보니깐 방법이 있더라구요 ^^ 명령어 : du -h --max-depth=1 출력 12K ./.lftp 8.0K ./.gnome2 14M ./www_photo 91M ./www 11M ./util 8.7M ./whdd 84K ./modsecurity_080929 125M . -h 옵션은 사람이 볼때 보기좋게 표시해주는 옵션이고 --max-depth 옵션은 ..
Ubuntu 16.04 system service 등록하기
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IT기술 관련/리눅스
출처: https://pinedance.github.io/blog/2017/09/12/Ubuntu-16.04-system-service-%EB%93%B1%EB%A1%9D%ED%95%98%EA%B8%B0 Ubuntu 16.04 system service를 등록해 보자 Background machine에서 server를 실행시키기 위해서는 system 동작 시에 자동으로 해당 server application이 실행될 필요가 있다. 예를 들어 cloud9이나 jupyter notebook을 ubuntu server에 설치하고 외부에서 사용한다고 가정해보자. 설치한 뒤에 수동으로 실행시켜도 되지만, 그러면 system을 reboot 한 뒤에 또 수동으로 동작시켜 주어야만 한다. system에 service로 ..
[Ubuntu] .deb 파일 설치 그리고 삭제 방법
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IT기술 관련/리눅스
출처: http://blog.freezner.com/archives/1049 우분투에서 패키지 파일(.deb) 파일을 설치하고 삭제하는 방법을 간략하게 설명합니다. app.deb 라는 패키지 파일이 /home/account/에 존재한다고 가정하겠습니다. 그리고 패키지 명은 app입니다. 1. 설치 # sudo dpkg -i /home/account/app.deb 2. 설치된 패키지 상태를 확인 # dpkg -s app 3. 설치된 패키지 삭제 (설정 파일은 삭제 안함) # sudo dpkg -r app 4. 설치된 패키지 삭제 (설정 파일까지 모두 삭제) # sudo dpkg -P app
우분트에 프록시 설정하기
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IT기술 관련/리눅스
우분트에 프록시 설정하기 gedit ~/.bashrc설정 값 맨위에 아래 내용을 추가한다export http_proxy=http://:@:/ export https_proxy=http://:@:/ The modified bashrc file저장하고 source 명령어를 통해 적용 source ~/.bashrcwget 명령어를 통해 정상적으로 받아오는지 확인env | grep proxy wget “https://en.wikipedia.org/wiki/Ubuntu_(operating_system)"
Python whl 파일 설치 방법
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IT기술 관련/파이썬_루비 등 언어
출처: https://bobr2.tistory.com/entry/Python-whl-%ED%8C%8C%EC%9D%BC-%EC%84%A4%EC%B9%98-%EB%B0%A9%EB%B2%95 1. Python whl 파일 설치 방법1) 설치하고자 하는 whl 파일을 다운로드 받는다.2) python -m pip install whl파일명 2. Beautifulsoup 설치 방법1) https://pypi.python.org/pypi/beautifulsoup4 여기서 관련 whl 파일을 다운로드 한다.2) 아래 해당 명령어를 console에서 실행한다.python -m pip install beautifulsoup4-4.4.1-py2-none-any.whl 3) 정상 설치 여부를 확인한다.>>> import b..
Elasticsearch 설치 시 오류 the default discovery settings are unsuitable for production use; at least one of [discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes] must be configured
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IT기술 관련/빅데이터 관련
the default discovery settings are unsuitable for production use; at least one of [discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes] must be configured 오류 해결 하기 ./elasticsearch 를 실행시키자 아래와 같은 오류가 나온다. 이번엔 설정 방법도 달라졌나보다;; [2019-09-30T20:12:48,973][INFO ][o.e.b.BootstrapChecks ] bound or publishing to a non-loopback address, enforcing bootstrap checksERROR: [1] bootstra..
문과생도 이해하는 딥러닝 (11) - 가중치 감소, 드롭아웃
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IT기술 관련/A.I 인공지능
출처: https://sacko.tistory.com/45?category=632408 이전 포스팅에서 다룬 배치 정규화는 일종의 정규화(Regularization) 기법이라고 볼 수 있다. 과적합(overfitting)의 위험을 줄이고 학습속도를 개선하는 등의 문제를 해결하기 위해 고안된 것이다. 배치 정규화 이외에도 가중치 감소(Weight Decay), 드롭아웃(Dropout) 등이 비슷한 목적을 위해서 제안된 방법들이다. 머신러닝에서는 학습된 모델이 학습 데이터에만 높은 정확도를 보이길 원치 않는다. 궁극적으로 학습한 모델이 범용적으로 사용되어야 하기 때문에 학습 데이터에만 잘맞는 overfitting 문제를 피해야 한다. 신경망의 층이 깊어질수록, 학습률이 작을수록 과적합되는 경향이 있다. 가중..
Ubuntu에 sftp 설정하기
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IT기술 관련/리눅스
ftp로 정보를 주고받아야 하는 상황이 생겨서 웹사이트를 올린 서버에 ftp를 열어놔야 하는 상황이 생겼다. 아래 글은 Ubuntu 16.04LTS를 기준으로 작성되었다 설치하기우선 openssh-server라는 프로그램이 설치되어 있어야 한다.$ sudo apt-get install openssh-server나의 환경에서는 이미 설치가 되어있었다. 이 상태에서 이제 내가 원하는 계정을 생성해보자. (이미 있다면 계정 생성은 패스해도 된다.) 계정 생성하기$ sudo adduser guestUbuntu에 계정을 생성 및 비밀번호를 설정하고, 이 계정이 특정 폴더 외의 다른 폴더는 접근하지 못하도록 막아보겠다. sftp 설정 바꾸기$ vi /etc/ssh/sshd_config그리고 다음 부분을Subsyst..
문과생도 이해하는 딥러닝 (10) - 배치 정규화
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IT기술 관련/A.I 인공지능
출처: https://sacko.tistory.com/44?category=632408 이전 포스팅에서는 초기 가중치 설정에 따라서 활성화 값의 분포가 어떻게 나타나는지 파악했으며 활성화함수 별로 적절한 초기 가중치 설정 방법이 있다는 것을 알았다. 이번에는 또다른 이슈에 대해 다루고자 한다. 4번째 포스팅에서 배치(Batch)에 대해서 포스팅을 했었다. 배치는 일종의 랜덤 샘플링으로 전체 학습데이터를 한 번 학습할 때 다 학습에 사용하면 많은 시간이 걸리기 때문에... (수천만, 수억 개의 데이터를 한 번에 다 사용한다면???) 미니배치 방식으로 랜덤하게 학습 데이터에서 배치 크기만큼 꺼내서 한 번의 학습에 사용하는 방식이다. 이번 포스팅에서 다루는 배치 정규화는 초기 가중치 설정 문제와 비슷하게 가중..