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Kotlin 내의 여러가지 DataType로 시간과 관련된 column을 추가하려 했으나 에러가 발생했다 "Serializer has not been found for type 'LocalDate'. To use context serializer as fallback, explicitly annotate type or property with @Contextual" 그래서, 다음과 같이 해결함 Serialization.kt 라는 파일명에 아래 코드를 추가했고, (내 코드 상에서의 위치는 내 마음대로 정했을 뿐, 원하는 곳에 선언해주면 됨 @OptIn(ExperimentalSerializationApi::class) @Serializer(forClass = LocalDate::class) class Loc..

Database에 있는 데이터를 불러오기 위해서 Serializable에러가 발생했다. To be registered automatically, class 'ArrayList' has to be '@Serializable', and the base class 'List' has to be sealed and '@Serializable'. 위의 에러가 발생해서 어떻게 해야되나 서칭을 시작했고 아래와 같은 방법으로 해결했다. build.gradle.kts에 아래 serialization version 코드 추가 후 build하면 해결! plugins { kotlin("plugin.serialization") version "1.7.10" }

아래와 같은 오류가 떠서 찾아보니, jupyter lab 버전이 바뀐 것으로 보인다. Jupyter error "ModuleNotFoundError: No module named 'jupyterlab'" 해결 방법) pip3 install jupyterlab --upgrade

먼저 pip3 install jupyter-lab 으로 jupyter-lab을 설치한다. 설치하면 바로 jupyter-lab치면 jupyter lab이 실행될줄 알았는데 아니었다. vi ~/.zshrc 명령어로 .zshrc 파일을 오픈하여 맨 아래 글자를 넣어준다. export PATH="/Users/yun/Library/Python/3.8/bin:$PATH" 여기서 yun은 내 맥북 사용자의 이름이며 각자의 맥북에 맞게 수정하면 된다. 이후에 터미널을 다시 실행해주거나 아래 명령어를 입력해주면 Jupyter lab이 실행된다! source ~/.zshrc

ls는 우분투/mac환경에서, dir는 윈도우 환경에서 사용 ls .ssh .ssh에 뭐가 있는지 구경할 수 있다 ssh-keygen -t rsa 를 입력하면 id_rsa와 id_rsa.pub가 생긴 것을 확인할 수 있다. 여기서 id_rsa.pub파일을 서버로 보내준다. scp -p[port number] .ssh/id_rsa.pub "[서버 주소]" * 윈도우의 경우, 서버주소 뒤에 ':[저장할 파일 경로]' 를 입력해준다. 서버로 보내 준다음에 서버로 접속한 뒤, 아래의 명령어를 쳐서 authorized_keys 파일 뒤에 내 맥북에 해당하는 키가 포함되도록 한다. cat id_rsa.pub >> .ssh/authorized_keys 이렇게 서버에 내 윈도우/맥북에 해당하는 키를 주게 되면 비밀번호..

gpu 사용량 확인하기 nvidia-smi 5초마다 nvidia-smi update하는 방법 watch -n 5 nvidia-smi

pip install ipykernel python -m ipykernel install --user --name [conda environment name] --display-name [display name] 커널 지우기 jupyter kernelspec uninstall [display kernel name]

OSError: []/python3.7/site-packages/torch_sparse/_version.so: undefined symbol: _ZN3c1017RegisterOperatorsC1Ev 위와 같은 에러가 나타나서 torch_sparse를 설치하고 그랬는데 안 되어서 검색해본 결과, version이 안 맞는걸 확인하였다. 이럴 때는 처음부터 다시 conda의 환경을 생성하면 된다. pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html에 접속하여 코드를 작성하면 되는데, Installation — pytorch_geometric 1.7.0 documentation pip install torch-scatter -f https://..