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vi /etc/profile

# Perforce Settings
export P4JOURNAL=/var/log/perforce/journal
export P4LOG=/var/log/perforce/p4err
export P4PORT=newp4:1666
export P4ROOT=/srv/repository/perforce
export P4USER=aaa
#############################################

추가 후

WSL 재 시작

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가상 스위치를 신규로 만듦

오류가 난다면 어댑터가 다른 가상 어댑터에 연결된 것이니

이더넷의 하이퍼-v 확장 가능 가상 스위치를 언 체크 후 진행

완료 되었다면

wsl에 가서

vi /home/.wslconfig 실행

[WSL2]
networkingMode = bridged
vmSwitch = switch

컴퓨터 재 시작

 

ip 대역 확인

 

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Add the Perforce packaging key to your APT keyring. For example,
wget -qO - https://package.perforce.com/perforce.pubkey | sudo apt-key add -

Add the Perforce repository to your APT configuration.
Create a file called /etc/apt/sources.list.d/perforce.list with the following line:

deb http://package.perforce.com/apt/ubuntu {distro} release

Where {distro} is replaced by one of the following: precise, trusty, xenial, bionic, or focal.

Run apt-get update
Install the package by running sudo apt-get install helix-p4d

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세션 1
start transaction;
select * from Account where AccountId = 1 for update;
세션 2
select * from Account where AccountId = 1 for update;

세션 1이 실행되고 세션 2가 실행된다면 어찌 될까?

정답은 멈추거나 타임아웃

세션 1
start transaction;
select * from Account where AccountId = 1;
세션 2
select * from Account where AccountId = 1;

세션 1이 실행되고 세션 2가 실행된다면 어찌 될까?

정답은 Level에 따라 값 잘 가져옴

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  • 알고리즘
    • 변칙 검색이 좋음
  • Input
    • 파티 전체를 하나의 row 넣고 판단하는 게 좋음
    • 필드는 많은 게 좋음
      • 지금 테스트 중인 데이터의 경우 120개 필드로 구성했음

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https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/tutorials/sales-anomaly-detection

 

Tutorial: Detect anomalies in product sales - ML.NET

Learn how to build an anomaly detection application for product sales data. This tutorial creates a .NET Core console application using C# in Visual Studio 2019.

learn.microsoft.com

 

https://github.com/dotnet/samples/tree/main/machine-learning/tutorials/ProductSalesAnomalyDetection

 

GitHub - dotnet/samples: Sample code referenced by the .NET documentation

Sample code referenced by the .NET documentation. Contribute to dotnet/samples development by creating an account on GitHub.

github.com

 

잘은 되는 거 같은데 원하는 지점 찾는 게 힘드네!

 

 Console.WriteLine("Detect temporary changes in pattern");

    // STEP 2: Set the training algorithm
    // <SnippetAddSpikeTrainer>
    var iidSpikeEstimator = mlContext.Transforms.DetectIidSpike(outputColumnName: nameof(ProductSalesPrediction.Prediction), inputColumnName: nameof(ProductSalesData.Given), confidence: 99.949, pvalueHistoryLength: docSize / 4);
    // </SnippetAddSpikeTrainer>

    // STEP 3: Create the transform
    // Create the spike detection transform
    Console.WriteLine("=============== Training the model ===============");
    // <SnippetTrainModel1>
    ITransformer iidSpikeTransform = iidSpikeEstimator.Fit(CreateEmptyDataView(mlContext));
    // </SnippetTrainModel1>

    Console.WriteLine("=============== End of training process ===============");
    //Apply data transformation to create predictions.
    // <SnippetTransformData1>
    IDataView transformedData = iidSpikeTransform.Transform(productSales);
    // </SnippetTransformData1>

    // <SnippetCreateEnumerable1>
    var predictions = mlContext.Data.CreateEnumerable<ProductSalesPrediction>(transformedData, reuseRowObject: false);
    // </SnippetCreateEnumerable1>

    // <SnippetDisplayHeader1>
    Console.WriteLine("Alert\tScore\tP-Value");
    // </SnippetDisplayHeader1>

    // <SnippetDisplayResults1>

    foreach (var p in predictions)
    {
       var results = $"{idx++}\t{p.Prediction[0]}\t{p.Prediction[1]:f2}\t{p.Prediction[2]:F2}\t";
        if (p.Prediction[0] == 1)
        {
            Console.WriteLine(results);
        }
        Console.WriteLine(results);
    }
 

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https://www.jetbrains.com/fleet/

 

JetBrains Fleet: The Next-Generation IDE by JetBrains

Built from scratch, based on 20 years of experience developing IDEs. Fleet uses the IntelliJ code-processing engine, with a distributed IDE architecture and a reimagined UI.

www.jetbrains.com

vscode remote 같은 서비스로 보이는데 과연 잘 될것인가?

 

면접용으로나 쓰일 것인가? 

 

ㅋㅋㅋㅋ

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if val, ok := dict["key"]; ok {

}

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