본문 바로가기

분류 전체보기

 (214)
Apt Update Hash Sum mismatch : Ubuntu 18.04 Error Tip : Some index files failed to download. They have been ignored, or old ones used instead. Ubuntu 장비를 여러개 사용하다보니 이런 저런 에러가 번갈아 가면서 발생하곤 한다. 집에서 잘 쓰던 장비에서 갑자기 Hash Sum mistatch 에러가 발생하였다. 요 에러는 apt repo 의 패키지가 미러에 업데이트 될 때 race conditions 이 발생하여 생기는 문제로 생각보다 자주 발생하는 버그로 아래과 같이 해결이 가능하니, 요거 때문에 재설치를 해야하나 고민 하지 말자~:) E: Failed to fetch http://kr.archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/bionic-updates/main/binary-i386/by-hash/SHA256/4662ad4f502ce65d8ca4ecbe6f4440cc3b65823c76cf37aa2791c1751c9588da ..
Ubunutu 에서 touchpad 제스쳐 사용하기 우분투나 여러 Linux 배포판을 사용하면서 아쉬운 것은 Mac에서 Touch Pad 를 이용하여 Swipe 로 다른 작업 공간으로 이동하거나, 작업 공간 전체를 보여준다거나 하는 Gesture 를 사용 할 수 없다는 것이었다. 이런 고민을 하던 중 우분투에서 제스처를 사용할 수 있는 방법을 찾았다. libinput-gestures, fusuma 라는 것을 이용하는 것이다. 두 방법 중에서 fusuma 가 배터리 소모가 적어 개인적으로는 fusuma 를 사용을 추천한다. # libinput-gestures 사용 github.com/bulletmark/libinput-gestures bulletmark/libinput-gestures Actions gestures on your touchpad using ..
Ubuntu apport-gtk-root Error Fix 우분투를 사용하다 보면 panel 에서 에러가 발생하는 apport-gtk-root Problem deteched 메세지가 종종 발생한다. 문제는 이 메세지가 한번 발생하면 지속적으로 계속 나타난다는 것이다. 이 문제는 아래와 같은 방법으로 해결이 가능하다. 1. Problem 의 상세 내용을 알고 조치하기 위해서는 /var/crash 폴더로 이동하여 *.crash 파일의 내용을 살펴 보면 된다. cd /var/crash ls -l 2. 일시적인 crash 현상이라면 crash 파일을 지우면 된다. rm /var/crash/*.crash
Sub-process /usr/bin/dpkg 에러 해결 방법 Linux 를 사용하다 보면 apt, dpkg 패키지 매니저로 다양한 패키지를 설치하곤 한다. 하지만! 패키지를 설치하다 가 문제가 발생하는 경우가 드물지 않게생기곤한다. 바로 아래와 같은 Sub-process dpk 에러가 발생하는 경우이다. E: Sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code (2) 이런 경우는 대부분 아래와 같이 apt, dpkg 명령어로 해결이 가능하다. sudo apt install -f sudo dpkg — configure -a 하지만, 이런 방법으로도 해결이 되지 않는다면 어떻게 해야 할까? 답은 아주 쉽다. 아래의 명령어처럼 dpkg 패키지 정보가 있는 곳의 패키지명.perm 파일을 삭제하면된다. cd /var/lib/dpkg/in..
Linux Large File Copy(Linux 대량 파일 복사) Ubuntu 를 사용하다 보면 파일을 복사하가나 백업하는 등의 일을 자주 하게 된다. 이런 경우는 대부분 아래에 적은 cp 명령어를 주로 사용하곤 한다. 1. cp 사용 cp -rf [source] [target] 2. rsync 사용 cp 를 사용하는 경우 진행 % 를 볼수 없지만 rsync 는 progress 옵션을 이용해서 현재 복사되고 있는 파일의 진행 % 를 볼수 있다. rsync -anv --progress [sorce] [target] 하지만!!! 몇만개, 수백기가 단위의 파일을 복사 하는 경우 cp 명령어는 어느 순간부터 느려지는 문제가 발생하곤 한다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 파일을 tar 로 압축하여 복사를 하는 방법으로 해결 하곤 했지만, 다시 압축을 풀어야 하는 불편함이 있었다..
Swagger-ui 설정(코드에서 addResourceHandler 이용) Swagger-ui 를 Spring Framework 에서 사용하는 경우는 두 가지 방법이 있다. 1. xml 설정에서 Resource 추가 2. 코드에서 addResourceHandler 추가 보통 xml 설정 파일에 Resource 를 추가하는 많이 이용하는데 아래와 같이 addResourceHadler 를 이용하여 설정하는 것도 좋은 방법이다. public void addResourceHandlers(final ResourceHandlerRegistry registry) { registry.addResourceHandler("swagger-ui.html").addResourceLocations("classpath:/META-INF/resources/swagger-ui.html"); registry...
Ubuntu Gradle4 install Spring Boot 를 이용하여 Rest Api 테스트 코드를 작성하는데, Build 시 Gradle 4 를 사용하라는 메세지가 나타났다. Gradle 4 를 설치하는 방법은 Gradle 프로젝트를 받아서 PATH 를 지정해도 되지만 Ubuntu 를 사용하는 경우는 PPA 를 추가하고 Gradle 을 아래와 같이 설치하는게 더 쉽다! sudo add-apt-repository ppa:cwchien/gradle sudo apt-get update sudo apt-get upgrade gradel
Sentence Tokenized English 영어로 된 문장은 아래와 같이 NLTK 라이브러리를 이용하면 Tokenize 할 수 있다. from nltk.tokenize import word_tokenize sentence = "this is my iphone(6s)" print("입력 :"+sentence) tokens = word_tokenize(sentence) print("배열로 나눈 결과 :" + str(tokens)) nltkTokenizedSentence = (' '.join(str(e) for e in tokens)) print("공백으로 합친 결과 :" +nltkTokenizedSentence) print("\n------------------------------------------------\n") from nltk.token..
Using RM Commands Safely in Ubuntu Ubuntu 를 이용하면서 rm 으로 파일이나 디렉토리를 삭제하고 후회한 적이 없다면... 아마 정말 정말 똑똑한 사람이거나, Ubuntu 를 많이 사용하지 않은 사람일 것이다. 이번 주말에 그동안 작업 했던 프로젝트 파일들을 정리한다고 파일을 지우고 옮기는 작업을 하다가 보니 아뿔싸..... 지우면 안되는 폴더를 “rm-rf” 로 지워버리고 말았다. 그래서 rm 명령어를 안전하게 사용할 수 있는 방법을 정리해 보았다. 1. rm -i 옵션 이용 rm 의 -i 옵션은 실행하기 전에 삭제 확인을 받는 옵션으로 가장 쉽게 생각하는 방법이다. alias rm='rm -i' 2. mv 명령어 이용 mv 의 -t 는 이동될 target 디렉토리를 지정하는 옵션으로 파일/디렉토리를 ubuntu 의 Trash 폴더(..
InfluxDB + Grafana Deep Learning Machine Monitoring Dashboard 보통 대시보드를 구성한다고 하면 Elasticsearch 와 Kibana를 이용 하는 경우가 많다. 나도 임성현 선배님이 알려주시지 않았다면 Grafana 를 이용할 생각을 하지 않았을 것 같다. 하지만 Grafana 와InfluxDB 를 사용해보니 정말 쉬운 사용방법, 가벼움, 그리고 어여쁨 모양에 다시 한번 놀라게 되었다 InfluxDB + Grafana 를 이용한 대시보드를 만들기는 아래와 같은 순서로 진행 하였다. Deep Learning장비의 CPU, MEMORY, GPU의 사용량, 온도 등 정보 확인 CPU, MEMORY, GPU의 정보를 Database에 저장 DataBase 에 저장된 정보를 대시보드(Grafana)로 보여주기 1) CPU, MEMORY, GPU의 사용량, 온도 등 정보 확..

티스토리툴바