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## tmux는?
tmux는 터미널 멀티플렉서로, 여러 터미널 세션을 한 화면에서 관리할 수 있게 해주는 유틸

## 명령어 모음
### 세션생성
$ tmux new -s [session-name]

### 세션 목록 확인
$ tmux ls

### 세션 연결
$ tmux attach -t [session-name]

### 세션 분리
$ tmux detach  # ctrl+b,d

### 세션 종료
$ tmux kill-session -t [session-name]  # 세션 외부에서
$ exit  # 세션 내부에서

### 세션이동
$ tmux switch -t [session-name]
$ tmux switch -n  # 다음세션
$ tmux switch -p  # 이전세션

### 세션 내 윈도우 관리
$ tmux new-window 
$ tmux rename-window [new-window-name]

파일전송 등 반복 작업시 ssh 암호를 매번 입력하기는 번거로워서 

암호 없이 저장하도록 공개키 저장하는 방식 기록

1. ssh-keygen -t rsa -b 4096 (이후 과정은 엔터로 넘김)

2. ssh-copy-id -p {포트번호} {ID}@{IP} (이후 암호입력)

3. 접속확인 

cp로 파일을 복사하면 -v 옵션을 주더라도 파일 단위의 진행률밖에 보이지 않는다

대용량 파일일 경우 얼마나 진행됐는지를 보고싶은데 이를 위해서는 cp에서는 구현이 불가능하다

그래서 cp 대신 rsync 를 이용하여 파일을 복사 해보자

rsync -ah --progress src_path dst_path 

-ah 는 사람이 보기 좋은 형태로 용량을 보여주는 옵션

--progresss는 진행사항을 보여주는 옵션

파일 위치에 대한 파라미터는 cp와 동일하니 옵션만 기억하면 되겠다.

# 딜레이 줄이기 

```
defaults write cohttp://m.apple.dock autohide -bool true && defaults write cohttp://m.apple.dock autohide-delay -float 0.02 && defaults write cohttp://m.apple.dock autohide-time-modifier -float 0.02 && killall Dock
```


# 초기화

```
defaults delete cohttp://m.apple.dock autohide && defaults delete cohttp://m.apple.dock autohide-delay && defaults delete cohttp://m.apple.dock autohide-time-modifier && killall Dock
```

클램쉘 모드에서 모니터 설정을 하고 쓰다가 

이동하여 맥북 사용후 다시 클램쉘 연결하였을때 이전 설정이 복구가 안되는 경우가 있어서

손쉽게 복구하기 위한 방법을 기록

## Displayplacer 설치
brew install displayplacer

## 설치 경로 확인
which displayplacer

## 모니터 설정 정보 확인
displayplacer list

최 하단의 displayplacer "id:~~~ " 로 시작하는 문장 복사

## 오토메이터 설정
1. 빠른동작 - 쉘 스크립트 실행 
2. 작업흐름 수신: 입력없음 / 선택 항목 위치: 모든 응용 프로그램
3. 쉘 스크립트 설정에 (설치경로) (모니터정보) 형태로 입력
   예시 : /opt/homebrew/bin/displayplacer "id:121BB0F8 ~..." 
4. 저장  (/Users/이름/Library/Services 에 자동 저장됨)

## 실행
어플리케이션 메뉴 - 서비스 에서 실행 또는 
시스템설정 - 키보드 - 키보드 단출키 - 서비스 - 일반 에서 단축키 지정하여 실행.

## 오른쪽 커맨드로 한영전환
1. Simple Modifications -> For all devices -> (Right_command -> f19)
2. 시스템설정 -> 키보드 -> 키보드 단축키 -> 입력 소스 -> 이전입력소스 에 F19 할당

## 마우스 앞뒤로가기
Complex Modifications -> Add predefined rule -> Import more rules from the Internet -> Change mouse bbuttons (rev 2) -> Change button4,5 to back,forward

## home/end 윈도 스타일로 설정하기
Complex Modifications -> Add predefined rule -> Import more rules from the Internet -> PC-Style Shortcuts -> Home key (command + Left)~~ / End key (command + Right)~~

## 마우스 휠 방향 
Devices -> 사용하는 마우스 -> Flip mouse vertical wheel

## 외부 키보드 한영 전환
Devices -> 사용하는 키보드 -> Treat as a built-in keyboard

## 백팁(\`) 원표시 문제 해결하기
Complex Modifications -> Add predefined rule -> Import more rules from the Internet -> Swap Won and backtick in Korean layout -> change won to backtick

# Homebrew 설치

https://brew.sh/index_ko

# brew 명령어

brew search '앱 이름, 일부만 적어도 된다.'
brew install --cask '앱 이름'
brew list <- 설치된 앱 전체 보기
brew rm '앱이름' <- 설치된 앱 삭제
brew outdated <- 버전업된 패키지 확인하기
brew update <- brew 자체 업데이트
brew upgrade '패키지명' <- 특정 패키지 버전업
brew upgrade <- 모든 패키지 버전업
brew cleanup <- 이전버전 삭제, 업그레이드 후 이전버전 정리를 안한다함. 그걸 정리해주는 기능

# brew 자주사용하는 apps

```
brew install --cask keka aldente karabiner-elements alfred rectangle hiddenbar iina bettertouchtool notion zoom visual-studio-code telegram-desktop stats microsoft-remote-desktop maccy cyberduck iterm2 zsh zsh-syntax-highlighting curl
```

윈도우 자동업데이트는 보안상 이유로 필요하다고는 하지만..

작업을 하고 있는 상태에서도 지 멋대로 꺼버려서 작업이 중단된 경우가 너무 많다

그래서 자동업데이트로 인한 재부팅을 차단 해보기로 하자..

비슷한 고통받는 사람들이 방법을 찾아둔것 같긴하니 일단 적용하고 메모..

자동재부팅 지연은 ms 문서에 적용 방법이 명시되어 있긴 하다.

https://learn.microsoft.com/en-us/windows/deployment/update/waas-restart

1. gpedit.msc 실행

2. 컴퓨터 구성 - 관리템플릿 - windows 구성요소 - windows 업데이트 - 레거시정책 - 예약된 자동 업데이트 설치 시 로그온한 사용자가 있을 경우 자동 다시 시작 사용 안 함 ==> 사용

3. 컴퓨터 구성 - 관리템플릿 - windows 구성요소 - windows 업데이트 - 최종 사용자 환경 관리 - 자동 업데이트 구성 ==> 사용

3.1 자동 업데이트 구성 하단 옵션을 4 - 자동으로 다운로드 하고 설치를 예약 옵션으로 변경

4. (터미널에서) gpupdate /force 

github 이 아닌 list로 파일을 출력하여 백업하고 복구하기 위한 방법 기록

[ 백업 ]

(터미널에서)

> code --list-extensions > vs_extensions_list.txt

[ 복구 ]

(터미널에서)

> cat vs_extensions_list .list | while read extension; do code --install-extension "$extension"; done

일련의 작업을 한번에 수행하기 위해서

윈도우에서는 배치파일을, 우분투에서는 쉘스크립트를 만들어서 사용하곤 한다.

다만 윈도우에서는 bat 파일을 바로 실행하면 알아서 프롬프트 열리고 실행이 되지만

우분투에서는 기본적으로는 터미널 열고 bash ~~.sh 형태로 실행해야 한다.

귀찮다.

우분투에서도 윈도우처럼 바로 실행하는 방법을 기록.

기본적으로 윈도우의 bat 처럼 실행하려면 

파일을 생성할때 끝에 '.desktop' 키워드를 붙여서 생성하면 된다.

$ vim doit.desktop

생성한 파일의 내용은 아래의 정보를 포함하도록 생성해야 한다

[Desktop Entry]
Name=XXX
Icon=XXX
Type=Application
Exec=XXX

여기에서 xxx 자리를 원하는 형태로 수정하고 저장하면 해당 파일을 실행시 설정한 동작을 수행하게 된다.

# 예시 1. 웨일 브라우저로 네이버 페이지 열기
[Desktop Entry]
Name=Naver
Icon=naver-whale
Type=Application
Exec=naver-whale https://www.naver.com

# 예시 2. 파이썬 코드 실행하기
[Desktop Entry]
Name=PythonCode
Icon=python3
Type=Application
Exec=python sample.py

# 예시 3. 쉘 스크립트 실행하기
[Desktop Entry]
Name=ShellExample
Icon=icon_path.png
Type=Application
Exec=bash example.sh

# 예시 4. 폴더 바로가기
[Desktop Entry]
Name=Shortcut
Icon=org.gnome.Nautilus
Type=Application
Exec=nautilus --new-window "/home/user/dst"

파일 생성 후 우클릭 -> Allow Launching 하여 권한 부여 후 사용.

학습을 수행하다보면 이전 학습 결과 재현이 필요한 경우가 있다.

일반 적인 경우는 다양한 난수로 인해 random 값이 달라지기 때문에 재현이 불가능하다.

그래서 실험을 위한 학습에서는 난수의 시드를 고정 할 필요가 있다.

그러나 은근히 이게 고정하게 많아서 이참에 정리.

1. pytorch seed 고정

    - 파이토치 기본 난수에 영향을 줌. 초기값 등에 영향을 줌

    - torch.manual_seed(val)

2. CUDA seed 고정

    - GPU 에서 동작하는 난수에 영향을 줌

    - torch.cuda.manual_seed(val)

    - torch.cuda.manual_seed_all(val)

3. numpy seed 고정

    - numpy 난수에 영향을 줌.

    - Albumentations 의 random도 numpy seed에 영향을 받(는것으로 알고있는데 확인필요)

    - np.random.seed(val)

4. python random seed 고정

    - 파이썬 기본 난수에 영향을 줌

    - random.seed(val)

5. cudnn deterministic 옵션

    - CUDA 에서 conv 등의 일부 연산은 deterministic 하여 동일입력, 시드에서도 다른 결과 발생 가능

    - 이 옵션을 True로 설정하면 더 느릴수 있지만 결과값은 결정적

    - torch.backends.cudnn.deterministic = True

    - 이 옵션을 False로 설정하면 런타임 연산 최적화를 수행하지 않고 일관된 연산 수행

    - torch.backends.cudnn.benchmark = False

[ 정리 ] 

import torch
import numpy as np
import random

def set_seed(val):
    torch.manual_seed(val)
    torch.cuda.manual_seed(val)
    torch.cuda.manual_seed_all(val)  # 멀티 GPU를 사용하는 경우
    np.random.seed(val)
    random.seed(val)
    torch.backends.cudnn.deterministic = True
    torch.backends.cudnn.benchmark = False

윈도우가 업데이트 된 후 특정 상황에서 한글을 입력해도 입력한 글자가 보이지 않다가

다음 글자를 입력하면 그제서야 이전 글자가 보이거나 

입력하는 글자가 바로바로 안보이고 밀려서 보이거나

입력하는 글씨의 자소가 분리되어 ㅈㅏㄱㅣㅁㅓㅅㄷㅐㄹㅗ 입력되거나

마지막 글자가 자기 멋대로 사라지는 등의 상황이 발생했다.

이러한 문제를 해결하는 방법 정리.

1. 설정 -> 시간 및 언어 -> 언어 및 지역선택

2. 언어 하단의 한국어 우측의 ... 클릭 후 언어옵션

3. 키보드의 Microsoft 입력기 우측의 ... 클릭 후 키보드 옵션

4. 호환성의 이전 버전의 Microsoft IME 켬.

윈도우 작업표시줄에 있는 시계에는 기본적으로 분단위까지밖에 표시가 안된다

초단위까지 보고싶은 경우 아래와 같이 레지스트리에 값 추가를 통해 손쉽게 변경이 가능하다

1. 실행 - regedit 으로 레지스트리 편집기 실행

2. 아래 경로로 이동

HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced

3. 새로만들기 - DWORD (32비트)값 생성

    - 파일명 : ShowSecondsinSystemClock

    - 파일값 : 1

GPU 종류 확인 

$ nvidia-smi --query | fgrep 'Product Name'

nvidia driver 버전 확인

$ cat /proc/driver/nvidia/version

conda 설치 후 create 로 가상환경 생성까지는 정상적으로 잘 동작했으나

생성 이후 activate 하려하니 아래와 같은 에러를 뿜으며 동작하지 않는 현상을 확인.

conda: error: argument COMMAND: invalid choice: 'activate' (choose from 'clean', 'compare', .....(이하생략) .....

이럴 때 정상 사용을 위한 방법은 매우 간단했다. 

1. conda init

conda init <shell-name> # e.g., zsh or bash

2. shell 재시작

3. 정상동작, 끝. 

워드, 파워포인트 등을 사용하다 보면 갑자기 글자 간격이 이상하게 벌어지는 현상을 겪을때가 있다.

글자 크기가 커진것도 아니고 자간을 늘린것도 아닌데 이상하게 글자 사이 간격이 멀어져서

무슨 글씨를 써도 이상해 보이는 상태.. 평소보다 글씨 사이간격이 매우 먼 상태

이러한 상태를 다시 원래대로 돌리는 방법을 기록

이러한 현상의 원인은 

먼저, 텍스트 입력은 전자/반자 상태가 존재한다. 는것 알아두고

일반적인 글쓰기 상태에서는 반자 상태로 입력하고 있었다 우리는..

그러나 글자간격이 크게 벌어진 이상한 현상은 입력상태가 전자 상태가 되었기 때문

그래서 작업표시줄의 시계옆에 A 또는 가 라고 되어있는 한영 상태버튼을 마우스 우클릭 -> 전/반자 에서 반자를 선택

하면 다시 이전의 자간으로 돌아간다.

추가로, 전/반자를 전환하는 단축키는 Alt + '=' 이라고 한다

Anaconda 의 경우 회사의 규모가 커지면 라이센스 문제가 생기게 되었다..

이 경우 Miniconda 와 conda-forge 채널을 이용하여 라이센스 문제를 해결할 수 있기에 추후 재설치시를 위한 정리

1. Miniconda 설치

2. Channel 설정

conda config --add channels conda-forge
conda config --set channel_priority strict
conda config --remove channels defaults

# 확인용
conda config --show channels

(추가) 가상환경의 경우 예전에는 AnacondaPath\envs 에 생성되었으나

이제는 users\.conda\envs 에 생성되어 Anaconda -> Miniconda로 변경해야 될 때 가상환경 관련해서는 

따로 수정하지 않아도 그대로 활용 가능하다.

참고출처 : https://devocean.sk.com/blog/techBoardDetail.do?ID=164615

"ffmpeg error while loading shared libraries libopenh264.so.5 cannot open shared object file"

위와같은 에러를 만났다.. 이럴 경우 해결방법 두가지..

1. ffmpeg 대신 ffmpeg-python 패키지 사용

패키지 중에 ffmpeg 이란놈이 있고 ffmpeg-python 이란 놈이 있던데 내부 구현까지는 모르겠고..

ffmpeg 이 보통 pytorch의 torchvision과 함께 설치되는데 torchvision과 관련된 이슈가 아니라면 

둘 다 설치되어 있을경우나 ffmpeg 만 설치되어 있는경우 기존의 패키지를 삭제하고 

ffmpeg-python 패키지를 설치하여 사용하면 해결 될 수도 있다.

2. ffmpeg update

기존에 설치되어 있던 ffmpeg 버전에 따른 이슈로 update를 통해 판올림을 해주면 해결될 수도 있다

나의 경우는 이 방법으로 문제가 해결되었다. 

일반적으로 sequential 모듈을 정의하면서 레이어 이름을 정의할수도 있지만 

별다른 레이어 명칭을 정하지 않고 sequential 안에 넣은 경우는 해당 레이어에 어떻게 접근해야 하나.. 싶었다.

named_children() 으로 호출 해 봐도 

Sequential(
  (0): Linear(~~~~~~)
  (1): BatchNorm1d(~~~~~~)
  (2): Linear(~~~~~~)
  (3): BatchNorm1d(~~~~~~)
)

와 같이 각 레이어들이 0번부터 차례대로 인덱스가 붙어있는것을 확인할 수 있다.

그래서.. 저게 순서 인덱스라고.. 생각했으나.. 

단순하게 저게 임의로 할당되는 레이어 이름이었다..

그래서 해당 레이어에 접근하려면 일반적인 레이어 접근과 동일하게 _modules 메소드를 이용하면 된다.

# network는 아래 구조만 가지고 있다고 가정하고..
Sequential(
  (0): Linear(~~~~~~)
  (1): BatchNorm1d(~~~~~~)
  (2): Linear(~~~~~~)
  (3): BatchNorm1d(~~~~~~)
)

# 첫번째 linear 레이어에 접근하려면
model.sequential._modules['0']

단, 이때 0번부터 시작되는 값은 숫자가 아닌 레이어 이름이니 str 타입이라는 점.. 

ubuntu에서 python을 실행하면 python command를 찾지 못했다는 얘기를 할 떄가 있다

그럴 경우 python2 / python3 과 같이 버전을 명시해주면 되긴 하지만.. 요즘 python2를 쓸일이 거의 없지..

python3을 기본 python으로 설정하는 방법 정리

1. alias 로 설정하기

vim ~/.bashrc
alias python=python3
:wq # 저장 후 종료
source ~/.bashrc

2. 패키지 설치

sudo apt install python-is-python3