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[OS][Linux] 우분투(ubuntu)에서 CPU 온도 확인하기

우분투(ubuntu)에서 CPU 온도 확인하기 1. 설치 sudo apt install lm-sensors 2. 명령어 sensors 3. txt 파일로 저장 및 조회 #txt 파일로 저장 sensors > test.txt #조회 cat test.txt 만약 상단바에 두고 실시간으로 확인하고자 한다면 아래 링크 참조 https://ashton0410.tistory.com/entry/%EC%9A%B0%EB%B6%84%ED%88%AC%EC%97%90-runcat%EA%B3%BC-cpu%EC%98%A8%EB%8F%84-%EB%AA%A8%EB%8B%88%ED%84%B0%EB%A7%81 우분투에 runcat과 cpu온도 모니터링 Mac에서 와같이 runcat과 cpu모니터링을 상단바에서 할 수 있다. 우분투에 맥..

OS/Linux_ubuntu 2024.04.06

[OS][Linux]ubuntu(우분투) terminal(터미널) 놀이: 매트릭스(cmatrix)

1. 설치 sudo apt-get install cmatrix 2. 실행 cmatrix 중단은 ctrl + c F11을 눌러서 전체화면으로 하면 멋짐 ^^ 끌때는 Ctrl +C 누루고 Terminal에서 exit치면 나올 수 있음. 리눅스에서 뭔가 작업하다가 잠시 자리비울때 이렇게 키고 가면 찐따 같고 멋짐 ^^ 3. 아래 코드로 메뉴얼 보면서 더 멋지게 만들면 더 멋진 찐따가 될수 있음 ^^ man cmatrix cmatrix -C red 이렇게 빨간색으로 할수도, C는 무조건 대문자로 C와 red는 붙여 써도됨.

OS/Linux_ubuntu 2024.04.05

[R] Ubuntu에서 install.packages 관련 Error (ggplots 설치 안됨)

ERROR: dependencies ‘cli’, ‘fansi’, ‘glue’, ‘lifecycle’, ‘rlang’, ‘utf8’, ‘vctrs’ are not available for package ‘pillar’ * removing ‘/home/airy/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.3/pillar’ Warning in install.packages : 패키지 ‘pillar’의 설치가 0이 아닌 종료상태를 가졌습니다 ERROR: dependencies ‘fansi’, ‘lifecycle’, ‘magrittr’, ‘pillar’, ‘rlang’, ‘vctrs’ are not available for package ‘tibble’ * removing ‘/home/airy/R/x..

[OS][Linux] 우분투(Ubuntu)에 맥 테마(Mac Theme) 입히기

위 사진과 같은 식으로 Ubuntu에 Mac theme를 입혀줄 예정입니다.이것은 해상도 더 높은 노트북에서 배경만 바꿔준 모습니다. 집에 Ubuntu를 설치했던 노트북 2대 모두 이 Theme를 입혀줬는데, 이번에 구형 노트북에 이상한 짓을 하다가^^;Ubuntu를 재설치 해야되는 일이 생겨서 겸사겸사 포스팅 만들여 진행해 봅니다.현재 작업중인 Ubuntu는22.04버젼입니다. 우선 Git clone을 이용해서 간편하게 진행하는 방식을 사용할 예정입니다.1-0. Theme(테마) 설치하기 위 Theme를 설치할것입니다. 구지 위 주소로 방문할 필요는 없습니다. 1-1. Theme관련 github입니다. 들어가시면 자세한 설명있습니다만이 블로그를 기준으로 진행하신다면 역시나 구지 방문할 필요는 없습니다...

OS/Linux_ubuntu 2024.04.05

[OS][linux] 리눅스 온도 체크

sudo apt-get install lm-sensorssensorslm-sensors를 설치하고 sensors라고 치면 cpu온도를 알수 있다.  sensors > cpu_temp.txt위와 같이 저장이 가능하며, 저장장소는 현재있는 디렉토리이다. pwd()를 통해서 확인.저장된 txt 파일은 cat 명령어등을 통해서 확인가능하다.cat cpu_temp.txt 아래와 같은 방법도 좋다https://ashton0410.tistory.com/entry/%EC%9A%B0%EB%B6%84%ED%88%AC%EC%97%90-runcat%EA%B3%BC-cpu%EC%98%A8%EB%8F%84-%EB%AA%A8%EB%8B%88%ED%84%B0%EB%A7%81 우분투에 runcat과 cpu온도 모니터링아래 사진 보시면..

OS/Linux_ubuntu 2024.04.04

[ML] Cross Entropy

회귀 문제에서는 MAE, MSE, RMSE등의 지표를 사용하고 분류 문제에서는 Cross Entropy라는 비용함수를 사용한다. "Cross-Entropy Loss", "Binary Cross-Entropy Loss", "Log Loss"는 모두 동일한 손실 함수를 가리키는 용어이다. 이들 용어는 주로 분류 문제에서 사용되며, 특히 이진 분류(binary classification)에서 빈번하게 등장합니다. - Cross-Entropy Loss (크로스 엔트로피 손실): 이 용어는 다중 클래스 분류(multi-class classification)에서 사용될 때 주로 쓰입니다. 클래스가 여러 개인 경우 각 클래스에 대한 확률 분포를 측정하고자 할 때 사용됩니다. - Binary Cross-Entropy ..

[OS][linux] visual studio code 에러 : ipykernel 패키지

리눅스에서 visual studio code 를 실행했을때, 아래와 같이 install 'ipykernel' 아는 내용의 에러메세지가 뜬다면, 아래와 같이 해결 하실 수 있습니다 '/bin/python3'(으)로 셀을 실행하려면 ipykernel 패키지가 필요합니다. Run the following command to install 'ipykernel' into the Python environment. Command: '/bin/python3 -m pip install ipykernel -U --user --force-reinstall' 해결법 1 terminal을 열어서 아래를 복사해서 실행해주세요 /bin/python3 -m pip install ipykernel -U --user --force-r..

OS/Linux_ubuntu 2023.11.21

문자열 포맷팅 방법 중에서 메모리 차지가 가장 적은 것은

'이름: %s 나이: %d'%(name1,age1) '이름: {} 나이: {}'.format(name1,age1) f'이름: {name1} 나이:{age1}' 세 가지 문자열 포맷팅 방법 중에서 메모리 차지가 가장 적은 것은 f-string인 f'이름: {name1} 나이:{age1}'입니다.​ % 포맷팅: %s 및 %d는 각각 문자열과 정수를 나타냅니다. % 포맷팅은 C 스타일의 문자열 포맷팅 방법이지만 Python 3에서는 이 방법은 더 이상 권장되지 않습니다. 메모리 차지 측면에서는 다른 두 방법에 비해 더 많은 메모리를 차지할 수 있습니다. str.format() 메서드: {}를 사용하여 값을 삽입하는 방법입니다. % 포맷팅보다는 더 현대적이고 강력한 포맷팅 방법이며, 가독성이 좋습니다. 메모리 ..

카테고리 없음 2023.11.19

Jupyter notebook 단축키

Command Mode m 마크다운 y 편집모드 a 위에 새로운 셀 추가 b 아래에 새로운 셀 추가 dd 셀 삭제하기 c 셀 복사하기 v 셀 붙여넣기 p 셀 아래에 붙여넣기 x 셀 잘라내기 Shift + m 선택 셀과 아래 셀과 합치기 o - 실행결과 열기/닫기 Ctrl + z 최근셀부터 점점 지우기 (edit mode의 경우 선택 셀 내 실행 취소) Ctrl + y 다시복원 (edit mode의 경우 선택 셀 내 리두) Edit Mode Ctrl + / 커서 위치 라인 주석처리 Ctrl + Enter 실행 Shift + Enter 셀 실행 후 아래 셀로 이동 혹은 새로운 셀 추가 Alt + Enter 입력영역 실행 후 아래 새로운 영역 추가 Ctrl + a 선택 셀의 코드 전체 선택 Ctrl + d 같..

Deep Learning for ECG Analysis: Benchmarksand Insights from PTB-XL

Deep Learning for ECG Analysis: Benchmarksand Insights from PTB-XL 심전도 분석을 위한 딥러닝: 벤치마크 및 PTB-XL의 인사이트 원문 : https://arxiv.org/pdf/2004.13701.pdf Abstract— Electrocardiography is a very common, noninvasive diagnostic procedure and its interpretation is increasingly supported by automatic interpretation algorithms. The progress in the field of automatic ECG interpretation has up to now been hamper..

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