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개발 일기라기 보단 메모장

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Ubuntu 시간대(timezone) 변경 방법 + crontab 시간대 적용 aws 서버를 세팅하고 나면 처음에 시간이 UTC로 설정이되어 있다. 따라서 자바나 기타 시간을 호출하는 명령어에서 한국 시간을 가져오고 싶다면 timezone을 변경해주어야 한다. ### KST로 변경하는 예시 $ sudo timedatectl set-timezone 'Asia/Seoul' ### 확인 $ date 끝. 근데, 나 같은 경우에 자바는 정상적으로 LocalDateTime을 가져오는데 crontab 실행이 내가 의도한 시간대에 실행이 되지 않았다. 이때는 crontab을 재시작 해주어야 변경한 timezone이 정상 적용된다고 한다. ### crontab 재시작 $ sudo service crond restart
Certificate doesn't match any of the subject alternative names 에러 어떻게 해야하지.. 사설 인증서를 사용하여 HTTPS 통신을 하던중에 계속해서 SSL 에러가 발생했다... 잘 모르는 상태에서 예제를 무작정 따라하기만 하니까 잘 되지가 않는데, 스택오버플로에서 하나 얻어 걸려서 해결할 수 있게 되었다.. 공부해서 내껄로 만들어야겠다.... import org.apache.http.HttpHost; import org.apache.http.conn.ssl.NoopHostnameVerifier; import org.apache.http.conn.ssl.SSLConnectionSocketFactory; import org.apache.http.conn.ssl.TrustSelfSignedStrategy; import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpCli..
머신러닝 공부를 위한 numpy 기본기 1 (ndarray) 1. ndarray란? : n차원(Dimension) 배열(Array) 객체 2. ndarray 생성 import numpy as np array1 = np.array([1,2,3]) array2 = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) 3. ndarray 형태(Shape)와 차원 : 1차원, 2차원, 3차원 ... array 차원 Shape [1,2,3] 1차원 (3,) [[1,2,3], [4,5,6]] 2차원 (2,3) - Shape는 "(행, 열)" 형태로 구분된다. - 1차원의 경우 (3,) 처럼 쉼표로 끝난다. - Shape, 차원 확인 방법 # Shape 확인 ndarray.shape # 차원확인 ndarray.ndim 4. ndarray 타입 - 타입 : 숫자, 문자열, 불린 ..
파이썬 머신러닝을 위한 환경세팅 1. 아나콘다 설치 - 접속 및 다운로드 : https://www.anaconda.com/products/distribution - 아나콘다 설치시 필요한 패키지들이 같이 설치된다.(numpy, pandas , scikit learn, jupyter 등등..) Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com - scikit-learn의 버전에 따라서 결과값이 달라지게 되는데, 우선은 학습과 동일한 결과를 위해 1.0.2 버전으로 맞춰..
머신러닝공부 R vs Python 비교하기 1. R과 Python 비교 (1) R : 통계전용 프로그램으로 통계 전문가가 만든 언어이다. (2) Python : 객체지향과 함수형 프로그래밍 모두를 포괄하는 언어로 다양한 라이브러리가 있다는것이 강점이다. 2. Python의 강점? (1) 생산성이 높고, 라이브러리의 지원이 높아 프로그래밍 하기가 편하다. (2) Depp Learning Framework(ex. Tensorflow) 들이 python을 우선으로 지원하기에 Depp Learning을 고려한다면 Python으로 시작하는것이 더 좋다.(물론 다른 언어도 지원하지만 Python우선..) 3. Python 머신러닝 생태계를 구성하는 주요 패키지 (1) 머신러닝 패키지 : scikit learn (2) 배열 / 선형대수 / 통계 패키지 : N..
머신러닝이란 무엇일까? 1. 머신러닝이란? : 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여 결과 추론하는 기법. ex) 데이터 마이닝, 영상인식, 음성인식, 자연어처리 등등 2. 머신러닝이 필요한 이유? : 현실 세계의 복잡한 업무 규칙을 구현하기에는 너무 복잡 및 방대.. -> 따라서 사용자읭 요구에 맞게 프로그래밍이 불가능. ex) 숫자 필기 인식 3. 컴퓨터 사이언스 vs 머신러닝 : 기존 컴퓨터 사이언스는 로직대로 결과값이 나오지만, 머신러닝은 문제와 답을 가지고 규칙을 찾아 로직을 만드는 작업이다. 4. 머신러닝의 유형 ( 지도학습 / 비지도학습 / 강화학습 ) (1) 지도학습 - 분류 : 단일값 유추 - 회귀 : 연속값 유추. ex) 주식시세 - 추천시스템 - 시각/음성 감지/인식 (2) 비지도 ..
Mac Anaconda 설치 이후 터미널 실행시 가상환경 자동 시작 설정 해제하기 파이썬을 공부해보려고 하니 여차저차 Anaconda를 설치해야 했다. Anaconda 설치 이후에는 ~/opt 이후에 설치되고, Anaconda 설치 이후 터미널 실행시에는 자동으로 가상환경이 시작된다. 매번 conda deactivate로 가상환경을 빠져나오기 귀찮으니 아나콘다 설정을 통해 가상환경 자동 시작 설정을 해주자! conda config --set auto_activate_base false 설정후에 터미널을 재시작 해주면 다시 원래대로 돌아온다!
09. 도커 컴포즈(Docker Compose)란 무엇일까? 1. 도커 컴포즈(Docker Compose)란? Compose란 사전적인의미로는 "구성하다"라는 뜻의미인데, 말 그대로 Docker Compose란 여러 컨테이너를 모아서 하나의 어플리케이션을 구성하는 것을 말한다. 2. 도커 컴포즈(Docker Compose) 실행 예제. (1) 개요 express와 redis를 사용하여 새로 고침할때 마다 +1 씩 카운팅 하기. express : node.js를 이용하여 간단하게 REST서버를 구성하는 역할(따로 공부 필수). redis : "키-값"으로 구성된 영속성이 보장되는 인메모리 데이터 저장소(따로 공부 필수). (2) node.js 서버를 작동하기 위한 package.json 작성 // 파일명 : package.json { "name": "docker-c..

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