개발 이야기 거의 하는 방

평소 Linux기반의 서버만 사용해왔는데 Windows Sever를 구축할 일이 생겼습니다.

ftp를 설정해주려했는데 ssh만 설정해주면 ftp도 자동으로 설정되는 것이어서, windows 답게 예상보다 간단하게 설정할 수 있었습니다.

Windows PowerShell에서 진행합니다.

MS사이트에 자세하게 나와있어서 아래 링크대로만 수행하셔도 큰 문제는 없을 겁니다.

(https://learn.microsoft.com/ko-kr/windows-server/administration/openssh/openssh_install_firstuse?tabs=powershell)

Windows PowerShell
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                                                                                                                 새로운 기능 및 개선 사항에 대 한 최신 PowerShell을 설치 하세요! https://aka.ms/PSWindows                                                                                                                                          PS C:\Users\Administrator> Get-WindowsCapability -Online | ? Name -like 'OpenSSH*'
Name  : OpenSSH.Client~~~~0.0.1.0
State : Installed

Name  : OpenSSH.Server~~~~0.0.1.0
State : NotPresent



PS C:\Users\Administrator> Add-WindowsCapability -Online -Name OpenSSH.Server~~~~0.0.1.0


Path          :
Online        : True
RestartNeeded : False



PS C:\Users\Administrator> Get-WindowsCapability -Online | ? Name -like 'OpenSSH*'


Name  : OpenSSH.Client~~~~0.0.1.0
State : Installed

Name  : OpenSSH.Server~~~~0.0.1.0
State : Installed



PS C:\Users\Administrator> Start-Service sshd
PS C:\Users\Administrator> Set-Service -Name sshd -StartupType 'Automatic'
PS C:\Users\Administrator> if (!(Get-NetFirewallRule -Name "OpenSSH-Server-In-TCP" -ErrorAction SilentlyContinue | Select-Object Name, Enabled)) {
>>     Write-Output "Firewall Rule 'OpenSSH-Server-In-TCP' does not exist, creating it..."
>>     New-NetFirewallRule -Name 'OpenSSH-Server-In-TCP' -DisplayName 'OpenSSH Server (sshd)' -Enabled True -Direction Inbound -Protocol TCP -Action Allow -LocalPort 22
>> } else {
>>     Write-Output "Firewall rule 'OpenSSH-Server-In-TCP' has been created and exists."
>> }
Firewall rule 'OpenSSH-Server-In-TCP' has been created and exists.

감사합니다.

MacOS에서 Windows Server OS를 탑재한 서버의 폴더에 접근해보겠습니다.

먼저 윈도우 서버에 SSH, FTP가 설정되어 있을 때 입니다.

그리고 당연히 접근할 서버에 접근이 가능한 네트워크 상태여야합니다.

Finder  실행

단축키 ⌘ + K 를 누른 후 'smb://{호스트 IP}'를 입력합니다

마운트 할 볼륨(폴더 경로 선택) 합니다

그럼 Finder에서 마운트된 볼륨(FTP 폴더경로)에 접근하실 수 있습니다.

간단합니다.

그렇다면 smb란 무엇일까요?

sftp, ftp 프로토콜이 아닌 'smb'로 호스트를 마운트합니다.

아래 나무위키에 쉽게 설명이 되어있어서 발췌를 하였습니다. (https://namu.wiki/w/SMB)

결론적으로 같은 네트워크 상에 있는 다른 OS(컴퓨터)간에 파일, 자원등을 공유할 수 있는 프로토콜입니다.

Server Message Block.

SMB는 네트워크 상 존재하는 노드들 간에 자원을 공유할 수 있도록 설계된 프로토콜이다. 주로 네트워크에 연결된 컴퓨터끼리 파일, 프린터, 포트 또는 기타 메시지를 전달하는데 사용된다. SMB 대신 Common Internet File System, CIFS라고도 한다.

SMB는 1990년에 도스, 윈도우, NT, OS/2, 유닉스 등 난잡했던 운영체제 간 자원 공유를 쉽게 해줄 목적으로 만들어졌고, 윈도우로 거의 통일된 지금도 NAS, 네트워크 스캐너 등 리눅스 기기와의 파일공유를 클라이언트 없이 탐색기로 직접 수정가능하다는 장점이 있어 아직도 널리 쓰이고 있다. 리눅스에서는 SAMBA라는 소프트웨어를 설치하면 누구나 쉽게 SMB를 이용한 공유가 가능하다.

이 프로토콜은 윈도우에 종속되어 있어 호환성때문에 수십년간 낡은 코드를 유지하면서 자리를 지켜왔으나, 엄청나게 많은 보안 취약점과 도저히 수정할 수 없는 코드로 인해 마이크로소프트의 골칫거리가 되어왔다. 특히 2017년 5월 발생한 WannaCry라는 랜섬웨어가 바로 SMB의 취약점을 노린 것으로 드러났다.

애플 진영에서는 이것 대신 AFP라는 유사한 프로토콜을 주로 사용했으나 MacOS Big Sur부터 SMB로 대체되었고 iOS도 13부터 네이티브로 SMB를 지원하기 시작했다.

감사합니다/

https://arxiv.org/abs/2312.07935

Object Detection 모델을 생성해야해서 어떤 모델을 사용해야할까 고민하던 와중에 좋은 논문이 있어서 소개드립니다.

Mask R-CNN과 Yolo 모델, 둘 다 Image data 기반의 학습(Object detection)에서 좋은 성능을 보여줍니다만, 요즘의 트렌드를 파악하기 위해 자료를 찾던 중 훌륭한 논문이 있었습니다.

결론적으로...

이 연구는 농업 자동화를 위한 YOLOv8과 Mask R-CNN의 객체 분할 성능을 비교합니다. Y

OLOv8은 정밀도와 재현율에서 Mask R-CNN보다 우수하며, 특히 단일 클래스 미성숙 녹색 과일 분할(정밀도 0.92, 재현율 0.97)과 다중 클래스 나무 줄기 및 가지 감지에서 높은 성능을 보였습니다. 또한 YOLOv8은 더 빠른 추론 속도(단일 클래스 128.21 FPS, 다중 클래스 91.74 FPS)를 제공해 실시간 농업 작업에 적합합니다. Mask R-CNN은 속도 면에서 다소 뒤쳐집니다.

2024년 상반기 시점에서 YOLOv8이 전반적으로 우수하다는 걸 알 수 있었습니다.

tensorflow 패키지를 활용할 작업이 있어서 m1 실리콘 맥에 설치한 과정입니다.

불과 m1 맥이 출시했던 2~3년 전만 하더라도, m1 프로세서의 맥으로 작업하는 동료들 중 tensorflow 설치로 애먹은 동료들이 떠올랐습니다.

하지만 지금은 매우 쉽게 설치가 되네요.

python 3.8버전의 anaconda가 설치된 환경에서 진행하였으며 아래 pip 명령어만 입력해주면 어렵지 않게 설치가 가능합니다.

python3 -m pip install tensorflow
python3 -m pip install tensorflow-metal

설치 후 터미널 상에서 테스트한 결과입니다.

% python3
Python 3.8.19 (default, Mar 20 2024, 15:27:52) 
[Clang 14.0.6 ] :: Anaconda, Inc. on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf

>>> 
>>> tf.__version__
'2.13.0'
>>> tf.config.list_physical_devices('GPU')
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
>>>

앞으로 더 많은 작업을 쉽게 할 수 있겠네요 .

DONE!

Ubuntu 환경에서 pytorch 프로젝트 실행을 위해 설정하던 중 발생한 에러입니다.

'ModuleNotFoundError: No module named 'torch_geometric'

단순히 아래처럼 실행하면 되지 않을까 했는데, 여전히 같은 에러가 계속 발생했습니다.

pip install torch-geometric

설치전에..

우선 점검해볼것은 Nvidia 드라이버와 CuDA 설치 유무입니다.

아래 명령어로 각각의 요소들이 설치되었는지 확인을 하고, 설치가 안되었다면 반드시 설치를 해주어야합니다.

nvidia-smi
nvcc --version

Anaconda 환경에서 설치

저는 Anaconda 환경에서 진행하였습니다.

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch
pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+cu111.html
pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+cu111.html
pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+cu111.html
pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+cu111.html
pip install torch-geometric

위 명령어들을 순차적으로 진행하면 정상적으로 설치가 되면서 에러가 해결됩니다.

(tf) admin@gpu-server:/usr/local/cuda$ python
Python 3.9.16 (main, Mar  8 2023, 14:00:05) 
[GCC 11.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch_geometric

GOOD!