우선 키보드, 마우스 문제인지 확인하기위해 잘되는 곳에 꽂고 테스트 -> 잘된다. 원격 접속으로 해당 모듈을 입력 sudo apt-get install xserver-xorg-input-all 입력 해준 뒤에 재시작을 한다. sudo reboot 다시 재시작하면 잘 연결 됨을 볼 수 있다!!

개발환경에서는 IDE를 통해 실행 버튼으로 간단하게 Spring 프로젝트를 실행시킬 수 있다. 하지만 로컬환경이 아닌 실제 운영을 할 서버에 배포할 때는 개발환경과 동일한 환경이 아니다. 이번 글은 Linux 서버에 Spring 프로젝트를 배포하는 과정에 대해 정리하고자 한다. *환경 윈도우 11, Java 11, intellij, Gradle Spring Boot jar 배포 1. jar파일 생성 Gradle 탭에서 Task > build > bootJar 먼저 Gradle을 통해 jar파일을 생성하는데 bootJar를 실행해 주면 된다. 그러면 build패키지 안에 libs안에 jar파일이 생성된다. 여기서 생성된 jar파일을 Linux 서버에 옮겨 실행하면 된다. 윈도우 환경에서 리눅스 서버로 파일..

파이썬을 실행시키려는데 자꾸 오류가 떴다. 다음과 같은 코드 실행 conda env list 내가 사용할 sy 라는 환경은 다음과 같은 경로에 있다. 만약 환경이 없다면 (project_name)에 sy 처럼 환경 이름을 작성하고 새로운 아나콘다 환경을 만들어준다. conda create -n (project_name) python=3.9 일단 내 환경이 저장된 경로는 다음과 같음 /home/suyeon/.conda/envs/sy 그럼 이제 VSCODE 에서 F1을 눌러서 python 인터프리터 선택으로 이동하자 인터프리터 경로 입력을 눌러주자 /home/suyeon/.conda/envs/sy 를 작성하고 뒤에 /bin/python 을 더 입력해준다. /home/[계정이름]/.conda/envs/[환경이..

export PATH="/home/user01/anaconda2/bin:$PATH" // export PATH="/아나콘다 설치된 경로/bin:$PATH" 다른 계정에서 아나콘다가 설치되어있으면 해당 아나콘다를 가져와서 사용할 수 있다. 가져와서 적용하기 source ~/.bashrc 가져온 아나콘다에서 새로운 아나콘다 가상 환경 생성하기 conda create -n py39 python=3.9 만약 이과정에서 conda init 을 해라고 하면 명령어로 conda init 을 작성하면된당

ssh [계정이름]@[아이피주소] -p [포트번호] 리눅스에 ssh 를 통해 원격으로 연결하려면 다음과 같이 입력해야합니다. 그런데 잘 안되는 경우가 있습니다. 흰색으로 가린건 아이피 주소입니다.. 해당 경로를 통해 원래 있던 known_hosts 파일을 삭제해줍니다. 다시 접속해보면 원격접속이 성공!

1. 먼저 root 계정으로 들어간다. 2. 터미널에 visudo -f /etc/sudoers 입력한다. 다음과 같은 창이 뜬다. 그러면 밑에 관리자 권한을 추가할 계정을 적으면 된다. root ALL=(ALL:ALL) ALL 유저ID ALL=(ALL:ALL) ALL 여기서 빠져나오려면 Save을 해야되는데, Ctrl+c를 하게되면 저장을 안하고 그냥 종료됩니다. 저장을 하는 방법은 다음과 같습니다. visudo저장법 "ctrl+x" -> "Y" -> Enter 끝!

리눅스 root 비밀번호를 종종 분실하는 경우도 있다. 이럴 땐 어떻게해야할까.. 먼저 리눅스 서버 컴퓨터를 재부팅하면서 ESC 키를 누른다. 이 창에서 키보드의 'E' 버튼을 눌러준다. 그러면 편집 화면이 나온다. 'linux /boot/vmlinuz' 라는 내용이 나올때 까지 내려준다. 다음과 같은 내용을 발견하면 "ro quiet splash $vt_handoff"를 지우고 rw init=/bin/bash 으로 바꿔 적어준다. 그러고 Ctrl 키 + X 를 누르거나 F10 을 눌러 해당 창을 나온다. 이 키는 해당 변경사항을 적용하여 재부팅한다는 의미이다. 해당 키를 누르고 조금 기다리면 root 권한으로 터미널이 열린다. 터미널이 열리면 mount | grep -w / 를 입력해준다. 그러고 비밀..

TAR 사용 시스템 전체 백업 tar(Tape ARchive)는 소규모 네트워크에서 백업 프로그램으로 가장 일반적으로 사용되는 유틸리티이다. 이 유틸리티는 오래 전부터 여러 가지 용도로 사용되어 왔고, 앞으로도 아마 꽤 오랫동안 남아있을 것이다. 대부분의 사람이 모르고 있지만, tar는 옛날에 사용되던 자기테이프에 파일들을 옮겨 넣기 위해서 만들어진 것으로 HDD백업용으로 설계된 것이 아니다. 그런 이유로 tar는 증분 백업기능이 미약하다. 백업에 제외할 디렉토리를 정한다. 쓸모없는 디렉토리와, 백업파일 자신을 꼭 제외시켜주어야 한다. 또한 다른 파티션의 하드를 마운트한 /mnt 등의 디렉토리도 제외시켜야 불필요한 용량증가와 시간을 줄일 수 있다. . /media, /dev 등의 디렉토리도 빼주자. /s..

일단 기본적으로 파이토치를 설치하고 잘 연결되어있는지 확인하기 위해 해당 코드를 실행한다 import torch print("Torch version:{}".format(torch.__version__)) print("cuda version: {}".format(torch.version.cuda)) print("cudnn version:{}".format(torch.backends.cudnn.version())) print(torch.cuda.is_available()) 나는 처음에 해당 코드를 실행시 쿠다와 cuDNN 을 설치했음에도 안잡혔었다.. -우분투 18.04 기준으로 CUDA 버전 확인 nvcc -V cuDNN 버전 확인 cat /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn_..