우리가 서버에서 시간이 많이 드는 작업을 한다고 생각해보자. 필자는 모델을 학습시킨다거나 특정 어플리케이션을 빌드할 때를 예로 들 수 있겠다. (특히 최근에는 gcc를 빌드 할 때..) 해당 작업을 하면서 콘솔에 찍히는 아웃풋 모니터링 등도 함께 필요하면 특히나 서버에 붙은 연결을 유지해야할 필요가 있다. 오늘은 이 문제를 해결할 수 있는 linux의 screen을 알아보고 이 기능 외에도 다양하게 활용할 수 있는 응용 예제들도 살펴보자.

LightGBM GPU 버전 Install의 경우,
OpenCL 기반의 LightGBM-GPU와 CUDA 기반의 LightGBM-CUDA 버전이 있다.
리눅스 환경에서 LightGBM의 설치와 환경설정은 자칫 까다로울 수 있다. 이번 글을 통해 정리해보자.

• AWK 는 데이터를 다루는 사람들이라면 한번씩은 그 Command를 사용해봤을 것입니다.
• 저는 과거 Dataframe 을 생성해 본격적인 분석 및 연구.개발 작업이 들어가기 전에, AWK 를 통해 간단한 데이터 처리를 하는 경우, Raw Data 형식을 간단하게 정제하여 Database에 적재하는 경우에 사용해 왔습니다. 이 경우, 많이 사용하는 관용적인 구문외에는 AWK 자체를 살펴볼 기회가 적었습니다.
• 최근 사내에서 로그 데이터의 추출을 위해 AWK를 오랜만에 다시 사용하게 되면서, 잊었던 AWK문법을 다시 한 번 살펴보며, 이번 기회에 AWK의 간단 사용예제부터 AWK 문법 몇가지를 정리해보고자 합니다.

데이터를 모으기 위해 크롤링을 진행하거나, 머신러닝, 딥러닝 실험을 할 때 Linux 환경의 머신에서 정해진 시간과 주기에 맞추어 크롤링을 실행하고, 학습을 해준다면, 수많은 작업들을 미리 설정해둔 내용을 바탕으로 편하게 작업을 자동화 할 수 있습니다.