[리눅스/우분투] 명령어 정리(4) - chmod, chown (권한 관리)
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인프라(Infrastructure)/리눅스(Linux)
💡각 명령어의 옵션들은 명령어 따로 옵션 따로 외우는 게 아니라 한 덩어리로 외우자! → 전부 알고 있기는 어렵고 많이 쓰는 것 위주로 외워놓기 → 옵션이 명령어마다 다르긴 하지만 비슷한 부분이 많음 ex) -a: all / -t: 시간 관련💡옵션은 여러개를 한번에 쓸 수도 있다. ex) ls -altr 파일 권한에 대한 이해 파일 정보 | 사용자(소유자) | 그룹명 | 파일 크기 | 날짜 | 이름파일 권한 정보: [파일, 디렉토리 여부(1)]/[Owner 권한(3)]/[Group 권한(3)]/[Other 권한(3)]ex) -rw-r--r--파일 / 소유자는 읽고 쓰기 가능 / 그룹과 그 외는 읽기만 가능각각의 권한들은 비트로 표현 → 0~7읽기=4 / 쓰기=2 / 실행=1👉 ..
[리눅스/우분투] 명령어 정리(3) - cat, file, tail, grep, find
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인프라(Infrastructure)/리눅스(Linux)
💡각 명령어의 옵션들은 명령어 따로 옵션 따로 외우는 게 아니라 한 덩어리로 외우자! → 전부 알고 있기는 어렵고 많이 쓰는 것 위주로 외워놓기 → 옵션이 명령어마다 다르긴 하지만 비슷한 부분이 많음 ex) -a: all / -t: 시간 관련💡옵션은 여러개를 한번에 쓸 수도 있다. ex) ls -altr cat$ cat [파일명] # 파일 내용 출력$ cat -n [파일명] # 각 줄의 번호도 함께 출력 (코드 리뷰 시 유용)$ cat [기존 파일] > [새로운 파일] # 파일 복사$ cat [파일1] >> [파일2] # 파일1의 값을 파일2에 누적파일의 내용을 화면에 그대로 출력하거나 여러 개의 텍스트 파일을 하나로 병합(c..
[리눅스/우분투] 명령어 정리(2) - man, history
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인프라(Infrastructure)/리눅스(Linux)
💡각 명령어의 옵션들은 명령어 따로 옵션 따로 외우는 게 아니라 한 덩어리로 외우자! → 전부 알고 있기는 어렵고 많이 쓰는 것 위주로 외워놓기 → 옵션이 명령어마다 다르긴 하지만 비슷한 부분이 많음 ex) -a: all / -t: 시간 관련💡옵션은 여러개를 한번에 쓸 수도 있다. ex) ls -altr man $ man [명령어]명령어 매뉴얼을 볼 수 있는 명령어매뉴얼 설명의 문법 부분에서 대괄호([]) 부분은 생략 가능한 부분개발자(전공자)를 위한 매뉴얼 섹션섹션 번호를 통해 명령어부터 시스템 코르 시스템 관련 명령어 등 다양한 내용을 볼 수 있음(근데 그냥 섹션 1.명령어만 잘 사용하고 나머지는 구글링 하는 경우도 많음) man 한글 출력$ sudo apt-get insta..
[리눅스/우분투] 명령어 정리(1) - ls, cd, pwd, touch, mkdir, rm, cp, mv
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인프라(Infrastructure)/리눅스(Linux)
💡각 명령어의 옵션들은 명령어 따로 옵션 따로 외우는 게 아니라 한 덩어리로 외우자! → 전부 알고 있기는 어렵고 많이 쓰는 것 위주로 외워놓기 → 옵션이 명령어마다 다르긴 하지만 비슷한 부분이 많음 ex) -a: all / -t: 시간 관련💡옵션은 여러개를 한번에 쓸 수도 있다. ex) ls -altr ls (-altr)$ ls$ ls /home/user$ ls -l$ ls - altr$ ls - lh$ ls - altr ./foo # 하위 디렉토리인 foo 내부의 파일 조회주요 옵션-l: 상세 형식으로 출력-a: 숨김 파일(.으로 시작)을 포함하여 모두 표시-t: 수정 시간 기준으로 정렬-r: 역순으로 정렬쉘에 값이 출력되면 아래로 출력되는 게 편함 cd$ cd /hom..
[리눅스] 리눅스란?
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인프라(Infrastructure)/리눅스(Linux)
리눅스란 무엇인가?운영체제(OS, Operating System)란?컴퓨터의 부품(메모리, CPU, GPU, 하드디스크, 메인보드 등)을 좋은 성능으로 활용할 수 있도록 운영 관리해 주는 장치 리눅스의 탄생과 '오픈소스'리눅스 전에 최초의 운영체제인 유닉스가 개발됨(나사에서 의뢰해서 버클리대에서 개발)서로 다른 컴퓨터(계산기)에서 보낸 신호를 받고 응답함(TCP/IP)Alpha 프로젝트도 진행됨이후 유닉스가 다양한 갈래로 발전됨 유닉스를 개인 혹은 작은 단위의 사람들이 사용하고 싶어서 핵심기능부터 만들기 시작함리누스 토발즈, 개인 PC에서 쓸 수 있는 운영체제를 핵심 기능을 중심으로 직접 만들어 인터넷에 무료로 공개 → 다른 기능을 여러 사람들이 추가하며 리눅스 완성(오픈소스)기업들에서 돈을 지불하고 ..
[Spring] 패키지 구성(Controller, Service, Repository, DAO, DTO)
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Back-End/Spring
Presentation/Controller사용자의 요청을 처리한 후, 지정된 뷰에 모델 객체로 응답클라이언트의 요청에 대해 어떤 처리를 할지 Service로 전달Service에서 처리된 내용을 View로 응답URL에 따라 Client로부터 request를 받고 response를 하는 모든 API를 포함@Controller 대신 @RestController를 쓰면 JSON만 반환 Business/ServiceController가 요청된 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 메소드 집합을 제공DTO를 통해 받은 데이터를 이용해 비즈니스 로직을 처리 (Repository에서 받아온 데이터를 가공하여 Controller에게 전달) DAO(Data Access Object)/Repository실제로 DB에 접근하..
[Spring] 3.x 버전 로그 출력 설정(logback.xml)
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Back-End/Spring
스프링 2.x 버전과 달리 스프링 3.x 버전에서는 테스트 코드 등을 실행했을 때 로그가 출력되지 않는다.application.properties에서 로그 레벨도 설정해보고 이것저것 해봤지만 원하는대로 로그가 출력되진 않았다.인프런에서 강의를 듣는 중인데 이미 같은 문제를 겪은 수강생들의 질문에 답변이 올라온대로 하니까 바로 출력이 된다.진작 이랬어야 했는데... Q/A 게시판을 잘 이용하자...ㅎ 해결방안src/main/resources/logback.xml 생성 후 아래와 같이 작성 %d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} -%kvp- %msg%n 출처:인프런 질문..
[BDA 데이터분석모델링반(ML1) - 7주차] K-means 실습
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BDA/데이터 분석 모델링반(ML1)
ML1반 7주차(2025.05.18): K-means 실습전국 연합 빅데이터 학회이자 대학생 학회인 BDA학회의 데이터분석모델링반(ML1) 7주차 수업이 진행되었다. 7주차 수업에서는 6주차에 배웠던 K-means 알고리즘을 실습을 통해 심화학습했다. 이번 글에서는 Numpy 라이브러리를 활용하여 KNN 알고리즘과 K-means 알고리즘을 구현한 내용을 정리하고 BDA 뉴스레터에 대해서도 작성해 보고자 한다. K-Means 알고리즘이란?K-평균(K-Means) 알고리즘은 주어진 데이터를 K 개의 군집(cluster)으로 나누는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘이며 대표적인 군집화 기법이다. K-means 알고리즘의 원리는 우선 각 군집마다 중심점(centroid)을 설정한 ..
[BDA 데이터분석모델링반(ML1) - 6주차] K-means
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BDA/데이터 분석 모델링반(ML1)
ML1반 5주차(2025.05.04): KNN 알고리즘 실습전국 연합 빅데이터 학회이자 대학생 학회인 BDA학회의 데이터분석모델링반(ML1) 6주차 수업이 진행되었다. 6주차 수업에서는 K-means 알고리즘의 개념에 대해 배웠다. 본격적인 실습은 7주차에 진행하기 때문에 이번 주차에는 개념에 대한 부분만 정리할 예정이다. 배운 내용 외에도 희망 직무와 직무를 위한 노력에 대해 적어보고자 한다. K-Means 알고리즘이란?K-평균(K-Means) 알고리즘은 주어진 데이터를 K 개의 군집(cluster)으로 나누는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘이다. 데이터 간의 유사도를 기반으로 비슷한 특성을 가진 데이터끼리 그룹화할 수 있도록 도와주는 대표적인 군집화 기법이다. K-me..
[BDA 데이터분석모델링반(ML1) - 5주차] KNN 알고리즘 실습
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BDA/데이터 분석 모델링반(ML1)
ML1반 5주차(2025.05.04): KNN 알고리즘 실습전국 연합 빅데이터 학회이자 대학생 학회인 BDA학회의 데이터분석모델링반(ML1) 5주차 수업이 진행되었다. 5주차 수업에서는 4주차에서 배운 KNN 알고리즘을 복습하고 실습을 통해 더 자세하게 학습하였다. 한달이라는 긴 휴회 기간이 끝나고 첫 수업이라 수업을 듣는 게 조금 생소하기도 했다. 이전 주차와 마찬가지로 배운 내용을 정리하고 휴회기간 이후 새로운 마음가짐도 적어보고자 한다. KNN 알고리즘이란?K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN) 알고리즘은 새로운 데이터를 분류할 때, 이미 학습된 데이터 중 가장 가까운 K개의 이웃 데이터를 참조하여 분류하는 방식의 알고리즘이다. 가장 직관적이고 거리 개념만 알면 구현할 수 ..