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Firefox 상단 탭 없애는 법

아래 명령어 실행 ls ~/Library/Application\ Support/Firefox/Profiles/ .default-release로 끝나는 경로 들어가서 mkdir chrome &x26;&x26; vi chrome/userChrome.css userChrome.css 파일에 아래 내용 삽입 @namespace url("http://www.mozilla.org/keymaster/gatekeeper/there.is.only.xul"); tabbrowser-tabs { visibility: collapse !--1:403F53">;} nav-bar { border-top: 0px !--1:403F53">; margin-left: 200px; margin-top: -37p

Apache Airflow는 초기 에어비엔비(Airfbnb) 엔지니어링 팀에서 개발한 워크플로우 오픈 소스 플랫폼이다. 워크플로우란 의존성으로 연결된 작업(Task)들의 집합을 말한다. 예를 들어 ETL의 경우 Extractaction Transformation Loading 의 작업의 흐름을 가지는 워크플로우이다. Airflow를 사용하면 프로그래밍 방식으로 워크플로우를 작성, 예약 및 모니터링할 수 있다. Key Concept DAG (Directed Acyclic Graph) 단어 뜻 그대로 순환하지 않는 그래프, DAG(대그)라고 부름 반복이나 순환을 허용하지 않음 순차적으로 작업(task)이 이루어지며, 순환 실행을 방지하기 때문에 매우 중요함 → 논리적 오류는 교착상태(deadloc

Vim 이동 기본 이동 -h, j, k, l : 좌, 하, 상, 우 커서 이동 - : 줄의 처음 위치로 커서 이동 gg : 맨 위로 커서 이동 shift + g : 맨 아래로 커서 이동 단어 단위로 이동 w : 단어의 시작 위치로 커서 이동 (오른쪽 방향) b : 단어의 시작 위치로 커서 이동 (왼쪽 방향) e : 단어의 마지막 위치로 커서 이동 (오른쪽 방향) ge : 단어의 마지막 위치로 커서 이동 (왼쪽 방향) 한 문장 내에서 이동 0 (숫자) : 라인 맨 앞으로 커서 이동 ^ : 문장 맨 앞으로 커서 이동 $ : 문장 맨 뒤로 커서 이동 현재 페이지에서의 이동 shift + h : 현재 보이는 페이지에서 커서를 맨 위로 이동 shift + m : 현재 보이는 페이지에서 커서를 중간 위치로

커서 이동 행 k : 커서를 한 행 위로 이동 j : 커서를 한 행 아래로 이동 - : 커서를 앞 행의 처음으로 이동 + : 커서를 다음 행의 처음으로 이동 ^ 또는 0 : 커서를 현재 행의 맨 처음으로 이동 $ : 커서를 현재 행의 마지막으로 이동 글자 l : 커서를 한 글자 오른쪽으로 이동 h : 커서를 한 글자 왼쪽으로 이동 단어 w : 커서를 다음 단어의 첫 글자로 이동 b : 커서를 앞 단어의 첫 글자로 이동 화면 이동하기 반 화면 Ctrl + u : 반 화면 위로 이동 Ctrl + d : 반 화면 아래로 이동 한 화면 Ctrl + b : 한 화면 위로 이동 Ctrl + f : 한 화면 아래로 이동 행 Ctrl + y : 화

GTM은 ‘코드추적을 용이하게 해주는 도구이자 태그 관리 툴’이다. 기존에는 Google Analytics(GA), 페이스북 픽셀 등과 같은 트래킹 툴을 각각 설정해야 했다. 하지만 GTM은 트래킹을 위한 코드의 삽입, 수정, 삭제 모두를 효율적으로 관리할 수 있게 해준다. GTM 코드만 삽입하면, 새로운 마케팅 툴을 여러 개 추가하더라도 추가적인 코드작업 없이 손쉽게 설치 할 수 있다. 핵심 용어 태그 데이터를 어디로 전달할 지를 정의한다. 데이터를 추적해 활용하는 트레이싱 툴을 등록하면 된다. 트리거 어떤 경우에 실행할 지를 정의한다. 트리거 조건을 충족했을 경우 데이터가 전송된다. 트리거 유형은 사용자의 창 로드, 클릭, 스크롤 등이 될 수 있다. 변수 어떤 데이터, 값을 전달할 지를

Git Flow 는 2010년 Vincent Driessen 이 작성한 블로그 글을 통해 유명해지기 시작한 Git Branching Model중 하나로, Git의 사용 방법론이다. GitFlow는 프로젝트를 런칭한 이후에도 코드를 관리하기 용이하게 하고, 프로젝트에서 발생하는 다영한 워크플로우의 구현이 가능하기 떄문에 많은 개발자들이 사용하는 방법론으로 자리잡게 되었다. 에디터와 IDE에서 플러그인으로 지원하는 경우도 많다. 브랜치의 종류가 많아 복잡하고, release와 master의 구분이 모호하기도 하지만 프로젝트의 규모가 커지면 커질수록 소스코드를 관리하기에 용이하다는 장점이 있다. GitFlow의 브랜치 Git Flow는 크게 5개의 branch 를 사용한다. 그중 가장 중심이 되는 브랜치는

GitFlow의 브랜치 전략의 복잡한 부분을 생략하여 간략화한 브랜치 전략이다. github flow는 master 브랜치 하나만을 가지고 진행하는 방식이다. GitHub Flow는 master와 feature, 두개의 브랜치로 나뉜다. Github Flow의 개발 과정은 다음과 같다. master 브랜치에서 개발이 시작된다. 기능이나 버그에 대해 issue를 작성한다. 팀원들이 issue 해결을 위해 master 브랜치에서 생성한 feature/{구현기능} 브랜치에서 개발을 진행하고 커밋한다. 개발한 코드를 master 브랜치에 병합할 수 있도록 요청을 보낸다. 즉, pull request를 날린다. pull request를 통해 팀원들간에 피드백을 주고받거나 버그를 찾는다. 모든 리뷰가 이뤄지면

Gitlab은 Git의 원격 저장소와 코드 리뷰, 이슈 트래커 기능등을 제공하는 소프트웨어로, 설치형 Github라는 컨셉으로 시작된 프로젝트이기 때문에 Github와 비슷한 면이 많다. 1. 패키지 종류 GitLab 패키지는 3가지로 구분된다. GitLab CE : Community Edition으로 설치형이고 아무런 제한 없이 무료 GitLab EE : Enterprise Edition으로 설치형이고 매월 유저당 과금 (참고) GitLab.com : 클라우드형이고 개인이 가입해서 사용하면 무료 2. 기능 Git 저장소 및 관리 프로젝트 생성하면 자동으로 git 저장소가 생성됨 그룹 및 팀원 그룹을 만들고 팀원을 지정해서 그룹 단위로 접근 권한을 관리할 수 있음 업무 관리 마일스톤을 설정

Selfhosted Runner

Self-hosted Runner란 Github Actions에서 사용자가 지정하는 로컬 컴퓨팅 자원으로 빌드를 수행하도록 설정하는 기능이다. 주로 배포작업이 많아 배포가 지체되거나 서버 비용이 부담되는 경우 사용한다. 설정 방법 Github Actions을 사용하고자 하는 저장소에서 Settings Actions Runners로 이동한다. 설정하고자 하는 로컬 머신에 해당되는 OS를 선택하면 OS 별로 설정하는 방법이 Download와 Configure란에 설명되어 있다. Linux 기준으로는 다음과 같다. Download Terminal window Create a folder$ mkdir actions-runner &x26;&x26; cd actions-runner Download the latest

Git에서는 어떤 이벤트가 생겼을 때 자동으로 특정 스크립트를 실행하도록 할 수 있다. 이 훅은 클라이언트 훅과 서버 훅으로 나눌 수 있는데, 클라이언트 훅은 커밋이나 Merge 할 때 실행되고 서버 훅은 Push 할 때 서버에서 실행된다. 프로젝트의 .git/hooks 폴더에 들어가서 해당 훅의 이름을 파일명으로 쉘스크립트를 작성하면, 해당 훅이 특정 상황에 자동으로 실행된다. 분류에 따른 훅은 아래 표와 같다. Commit workflow hook 훅설명pre-commitcommit 을 실행하기 전에 실행prepare-commit-msgcommit 메시지를 생성하고 편집기를 실행하기 전에 실행commit-msgcommit 메시지를 완성한 후 commit 을

githook을 위한 perl command

perl option Perl은 심플한 프로그래밍 언어 중 하나이다. CLI에서 perl 명령어를 통해 짧은 스크립트를 실행할 수 있다. 아래와 같이 텍스트 대치 등 간단한 처리 스크립트를 작성하는 데 사용하기 좋다. Terminal windowperl -p0e 's/__PROJECT_TREE__/`cat`/se' "$readme_template" > "$readme" &x22;$readme&x22;"> 실행 제어 -e : 스크립트로서 실행할 스트링을 지정하여 Command Line에서 수행 -M : 펄 모듈을 로드하는 옵션이며, Default Import 하지 않을 경우 -m 옵션을 사용 -l : 표준 장소 앞에서 모듈을 검색하기 위한 디렉토리 지정 -c : 펄 프로그램을 컴파일(실행전 에러

파일트리 자동생성

레포지토리 폴더에 .git/hook/pre-commit 파일을 생성하여 아래 스크립트를 넣으면 커밋시에 README.md 파일에 트리가 자동으로 생성된다. (mac 기준) !/bin/bash export LANG=UTF-8 function generate_project_tree() { tree /Users/rlaisqls/Documents/github/TIL -tf --noreport -I '~' --charset ascii $1 | gsed -e 's/[|]-\+/╊━/g' | gsed -e 's/[|]/┃/g' | gsed -e 's/[`]/┗━/g' | gsed -e 's/[-]/━/g' | gsed -e 's:\(━ \)\(\(.*/\)\([^/]\+\)\):\1[\4]

기존 TIL Repository는 파일을 추가하거나 수정한 뒤 수동으로 커밋하는 방식으로 운영했다. 하지만 혼자 작성하다보니 버전 관리에 대한 이점도 크게 없고, 생성이나 수정에 대한 커밋을 각각 나눠서 하는게 번거로워서 그냥 하루에 한 번씩 local crontab을 돌려 자동으로 커밋하도록 하는 쉘 스크립트를 작성하였다. 크게 복잡한 내용은 없고 그냥 git . add 한 뒤 커밋하는 것이 전부이다. 단, 작성중이어서 커밋하면 안되는 파일은 접두사에 +를 붙여서 표기하고 gitignore에 커밋되지 않도록 설정해줬다. +로 정한 이유는 명령어상 다른 특별한 의미가 없으면서 파일명 앞에 들어갈 일이 없을 것 같은 기호였기 때문이다. +autocommit.sh를 정의한다. !/bin/bash Y=$(dat

Intellij Profiling tools

IntelliJ IDEA Ultimate를 사용하고 있다면 Profiling tools을 사용하여 애플리케이션에 대한 부가적인 분석 정보를 얻을 수 있다. 세부 기능으로는 애플리케이션의 실행 방식과 메모리, CPU 리소스가 할당되는 방식에 대한 분석을 제공하는 Async Profiler, 애플리케이션이 실행되는 동안 JVM에서 발생한 이벤트에 대한 정보를 수집하는 모니터링 도구인 Java Flight Recorder 등이 있다. 또한 애플리케이션의 특정 시점의 스냅샷으로 메모리를 분석하거나(Analyze memory snapshots) 애플리케이션이 실행되는 도중에도 CPU와 메모리 현황을 실시간으로 확인할 수 있는 기능(CPU and memory live charts)들이 있다. 기능 Profiling A

Makefiles are a simple way to organize code compilation. This tutorial does not even scratch the surface of what is possible using make, but is intended as a starters guide so that you can quickly and easily create your own makefiles for small to medium-sized projects. A Simple Example Let’s start off with the following three files, hellomake.c, hellofunc.c, and hellomake.h, which would represent

Apache Spark는 빅 데이터 워크로드에 주로 사용되는 오픈 소스 분산 처리 시스템이다. Apache Spark는 빠른 성능을 위해 인 메모리 캐싱과 최적화된 실행을 사용하며, 일반 배치 처리, 스트리밍 분석, 기계 학습, 그래프 데이터베이스 및 임시 쿼리를 지원한다. 장점 빠른 성능: Apache Spark는 방향성 비순환 그래프(DAG) 실행 엔진을 사용함으로써 데이터 변환에 대한 효율적인 쿼리 계획을 생성할 수 있다. 또한, Apache Spark는 입력, 출력 및 중간 데이터를 인 메모리에 RDD(Resilient Distributed Dataset)로 저장하므로, I/O 비용 없이 반복 또는 대화형 워크로드를 빠르게 처리하고 성능을 높일 수 있다. 애플리케이션을 신속하게 개발: Apac

mermaid로 그릴 수 있는 다이어그램은 아래와 같은 것들이 있다. 플로우 차트 (Flowchart) 시퀀스 다이어그램 (Sequence Diagram) 간트 차트 (Gantt Chart) 클래스 다이어그램 (Class Diagram) User Journey Diagram Git graph Entity Relationship Diagram 플로우 차트(Flowcharts) 모든 플로우 차트는 각 상태를 나타내는 Node와 Node를 이어주는 간선(Edge)으로 구성된다. 우리는 mermaid를 통해 다양한 화살표, 간선 타입, 서브 그래프로 플로우차트를 간단하게 그려낼 수 있다. flowchart LR A[구매] --> B; B[유저, 파라미터, \n 어뷰징 검증] --> C; C{cl