벼랑끝 바이오 매드 컴퓨터 사이언티스트

Sudo 계정으로 로그인 필요 sudo du -sh /home/*sudo 계정 비밀번호 입력하면 확인가능 맨날까먹어서 적어둠

리눅스 서버를 이용해 작업을 하다보면 가상환경 저장과 관리가 너무 복잡해지는 것을 막기 위해 주로 하나의 sudo 계정에서 가상환경을 만들고 나머지 작업자들은 각자의 계정에서 sudo계정의 env를 activation해서 사용하게 된다. 그러나 처음 가상환경을 사용해보는 사람들에게 또는 새롭게 시스템을 구축한 뒤 sudo 계정의 가상환경을 각 개인 계정에서 사용하는 방법은 상당히 헷갈린다. 나도 어제 새롭게 A6000서버를 설치하고, sudo 계정의 가상환경을 내 계정에서 사용할 수 있도록 하는 과정에서 약간의 문제가 있었기에 이것을 해결할 수 있는 방법을 적어둔다. 1. 일단 가장 큰 문제는 sudo 계정에서 conda create 등으로 생성한 가상환경이 conda env list를 통해 확인했을 때..

리눅스에서 파일을 숨김으로 만드는건 파일명 앞에 .을 붙이는 것입니다. 따라서 숨어져있는 파일의 이름 앞에 붙은 .을 떼어버리면 숨김 해제가 됩니다. 그렇다면 필요한건 두 가지 기능입니다. 숨김된 파일 .test 파일 이름을 변경하는 기능 mv 다만, 리눅스 커맨드 기능에 익숙하지 않다면 mv기능을 사용하다 실수로 파일을 덮어씌워버리거나 엉뚱한 디렉토리로 이동시킬 가능성이 있으니 리눅스 커맨드에 익숙하지 않으시다면 반드시 아래처럼 진행하세요 예를들어 해제하고 싶은 숨어져 있는 파일 이름이 .test라고 가정합시다. 바꾸려는 파일이 존재하는 디렉토리로 이동 (cd 커맨드 사용, 반드시 해주셔야 합니다.) mv ./.test ./test로 파일의 이름 앞에 붙은 .표시만 뺀 이름으로 바꿔주면 됩니다. mv는..

24년 7월 수정..이제 ChatGPT에서도 해당 기능을 무료로도 이용 가능하다. 더이상 어렵게 해당 사이트를 사용할 이유가 없어졌다. 근데 ChatGPT가 Table까지 되는지는 모르겠다.==================================== 논문을 쓰거나 참고하다보면 내 노트에 인용해서 적어두고 싶은 수식을 발견하거나, 최근에는 ChatGPT에 물어보고 싶은 수식을 발견하게 된다.그러나, 논문에 올라와 있는 수식은 대개 이미지고, 혹여 글로 써준 부분이 있어도 막상 복사 붙여넣기하면 전혀 엉뚱한 기호로 나타나는 경우를 많이 보았을 것이다. 그렇다고 LaTeX에 익숙하지 않은 우리가 하나하나 기호를 찍어가면서 LaTeX 식을 만들자니 이만큼 비효율적이고 귀찮은 작업도 없고, 당연히 그냥 대충..

이처럼 가상환경들이 있을 때, 보통 가상환경의 이름을 바꾸기 위해서 검색을 해봐도 rename과 같은 코드는 없다. 따라서 보통은 create 와 clone을 이용해서 똑같은 가상환경을 만들면서 이름을 바꾸는 방식을 사용하는데 괜히 이렇게 하다가 잘못 복사하거나, 헷갈리는 경우가 있기 때문에 딱히 추천하지 않는다. 그냥 가상환경 폴더로 이동해서 폴더의 이름을 바꿔주면 된다. 예를들어 moltrans라는 가상환경을 test라는 가상환경으로 바꾸고 싶다면 다음과 같은 코드를 차례로 수행하면 된다. # moltrans 가상환경이 설치된 폴더로 이동 cd /YOUR/PATH_TO/anaconda3/envs/ # envs 폴더 내 가상환경 확인 ls # mv 명령어를 통해 폴더명 변경 # mv [이름을 바꿀 대상..

github를 보고 yml파일을 통해 또는 수동으로 가상환경 설치를 하다보면 에러가 나는 경우가 수두룩하다. 그럴때 깃의 issue탭에 질문을 남기기 위해서는 본인의 환경정보도 알려줘야 답변에 도움이 된다. 위 세가지 정보를 출력해서 에러 메세지와 함께 남겨주면 답변할 때 도움이 될 것이다. conda info conda cofign --show (또는 --show-sources) conda list --show-channel-urls

1. git 설치 : 컴퓨터에 Git이 설치되어 있지 않으면 설치한다. https://git-scm.com/download/win 설치는 딱히 별건 없고 그냥 default값으로 Next해주면 된다 2. 원하는 git site에 접속하여 Code를 Clone한다. 3. VS Code에서 ctrl + ` (ESC 아래키)를 눌러 terminal 실행하고 아래 명령어를 입력한다.

가끔 conda 라이브러리에 등록되지 않아 pip로 설치해야하는 모듈들이 있다. 이럴때 conda 가상환경 아래가 아니라 본체 pip에 설치될까 조심스러워서 설치하기 어려운 경우가 있다. 만약 본인의 가상환경에 pip가 이미 설치되어 있다면 아래 코드로 확실하게 conda환경 아래에 설치가 가능하다. conda activate 본인 환경 /home/YOUR_BASEDIR/anaconda3/envs/본인 환경/bin/pip install package-name 또는 가상환경에 pip가 설치되어있지 않다면 먼저 아래 코드로 가상환경에 pip를 설치해준 뒤 위 코드를 실행하자. conda activate 본인 환경 # 1. conda 가상환경 activation conda install pip # 2. act..

안그러면 아래와 같은 형태로 export된다. 그리고 rdkit object에는 바로 str변환이 불가능한 것 같다. 다음처럼 .ToBitString()이라는 메서드로 한번 변환한 뒤에 str()으로 감싸서 변환해주자. def bitvect_to_str(bitvect): temp = str(bitvect.ToBitString()) temp = "\t".join(temp) return temp # Apply the function to convert the 'MorganFingerprint' column to a list of 0s and 1s df['morgan_fp_r2'] = df['morgan_fp_r2'].apply(bitvect_to_str) # Now the 'MorganFingerprint'..

한줄 요약 : 이상한 형태로 batchify가 되는 데이터의 타입을 확인해보고 nd.array가 아니라 list라면 nd.array로 변경하자. class ProteinSequenceDataset(Dataset): def __init__(self, df, tokenizer): self.df = df self.tokenizer = tokenizer def __len__(self): return len(self.df) def __getitem__(self, item): p = self.df.iloc[item]['Target Sequence'] s = self.df.iloc[item]['SPS'] d = self.df.iloc[item]['SMILES'] p_v = protein2emb_encoder(p) #..