기본 콘텐츠로 건너뛰기

오라클 서버에 Maven으로 spring jar 파일 배포하기


#

export MAVEN_OPTS="-Xmx512m"


# Maven으로 빌드하기

sudo mvn clean install -U


# Example-0.0.1-SNAPSHOT.jar를 백그라운드에서 꺼지지 않고 계속 실행하기

sudo nohup java -jar target/MTC_Homepage-0.0.1-SNAPSHOT.jar 2>&1 &


# 80, 443, 4321 포트 허용

sudo iptables -I INPUT 5 -i ens3 -p tcp --dport 80 -m state --state NEW,ESTABLISHED -j ACCEPT

sudo iptables -I INPUT 5 -i ens3 -p tcp --dport 443 -m state --state NEW,ESTABLISHED -j ACCEPT


# 재부팅 후 iptables 설정 저장 후 불러오기

sudo apt install iptables-persistent  (or netfilter-persistent​​)

sudo netfilter-persistent save​

# 재부팅 후 밑에 명령만 입력하면 위에 80, 443, 4321포트 허용한 설정이 불러와짐

sudo netfilter-persistent start


# 8080포트를 80포트로 리디렉트하기

sudo iptables -A PREROUTING -t nat -i eth0 -p tcp --dport 80 -j REDIRECT --to-port 8080

# 8080포트를 80포트로 리디렉트 취소하기

sudo iptables -D PREROUTING -t nat -i eth0 -p tcp --dport 80 -j REDIRECT --to-port 8080

# 포트 리디렉트 확인하기

sudo iptables -t nat -L


# iptables 초기화

sudo iptables -F


# 실행중인 포트 보기

netstat -tnlp


# 8080 포트 죽이기

sudo fuser -k 8080/tcp


# 80번 포트 열기

sudo ufw allow 80

sudo ufw allow 443

# 포트 상태 확인

sudo ufw status


# iptables 설정 초기화

sudo iptables -F


# 포트 별도 실행 (안해봄)

java -Dserver.port=8081 -jar sample-0.0.1-SNAPSHOT.jar


태그

라벨:

이 블로그의 인기 게시물

React 시작하기

App.js import Hello from './comp/Hello' ; function App() {   return (     < div className = "App" >       < Hello />     </ div >   ); } export default App; export default App; Hello.js import './Hello.css' ; function Hello() {   return (     < h1 > Hello, World! </ h1 >   ); } export default Hello; Hello.css h1 {   color : red; }
더보기

Python 인공신경망 추천 시스템(회귀)

예제 # 인공신경망을 이용한 추천 시스템 # - 순차형(Sequential) 신경망 생성법 # - 함수형(Functional) 신경망 생성법 # - 지금까지 나온 추천 방식 중에서 가장 좋은 성능 # - Regression 방식으로 분석가능 # - 영화의 평점 정보(userid, movieid, rating) # - 이용자는 영화에 대한 취향이 모두 다르다 # - 영화는 다양한 장르가 혼합되어 있다 # - 이용자는 자신의 취향에 맞는 영화에 높은 rating을 제시함 # - 어떤 이용자에게 어떤 장르의 영화를 추천할 것인가? # __call__() 함수를 가진 클래스는 파이썬 함수 callable(클래스)를 사용하면 True를 반환한다 from tensorflow.keras.models import Sequential, Model from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, Input input = Input(shape=(1,)) # 함수형 신경망 생성법 hidden1 = Dense(2, activation='relu')(input) # Dense(2, activation='relu')__call__() hidden2 = Dense(2, activation='relu')(hidden1) # callable.object callable(Dense) # __call__ 함수가 있으면 True, 없으면 False # Using Functional API from keras.models import Sequential from keras.layers import * model = Sequential() model.add(Input(shape=(3,))) # Input tensor model.add(Dense(4)) # hidden layer 1 model.add(Dense(units=4)) # hidden layer 2 model.add(Dense(units=1)) # ou...
더보기

Python Sklearn make_regression

from sklearn.datasets import make_regression import matplotlib.pyplot as plt X, y = make_regression(n_samples=250, n_features=1, noise=50, random_state=2) plt.scatter(X,y, s=2) plt.show() from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split # 한글 깨짐 없이 나오게 설정 from matplotlib import rcParams # 인코딩 폰트 설정 rcParams['font.family'] = 'New Gulim' rcParams['font.size'] = 10 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=.20, random_state=0) x_train.shape, x_test.shape, y_train.shape, y_test.shape # 모델 생성 model = LinearRegression() # 학습하기 model.fit(x_train, y_train) # 가중치, 편향치 구하기 model.coef_, model.intercept_ # (array([90.11061494]), 2.4224269924448585) # 결정 계수 model.score(x_train, y_train) # 0.789267454050733 # 추정 pred = model.predict(x_test) # 산점도 plt.scatter(x_test,y_test) plt.plot(x_test, pred, 'r-') plt.show() # 추정 model.predict([[3.0]]) # 학습할 때 주는 데이터의 형식을 따른다 # x의 최소값, 최대값을 계수와 절편을 사용하여 ...
더보기