나왔을 때 산 것도 아니지만
대충 2013년 즈음 게임을 이제 다시 하고 있음 ㅋ
실패해도 점수는 주는 것 같은데
일단 깨는게 우선이라 easy mode로 하고 하나하나 깨보려고 하는 중
| sanctum 2 끝 (0) | 2026.10.24 |
|---|---|
| microsoft flight simulator X stream edition (0) | 2025.12.06 |
| forza horizon 4 - fortune island! (4) | 2025.09.27 |
| forza horizon 4 - 가을시즌 획득! (0) | 2024.11.24 |
| flight simulator X (0) | 2021.06.27 |
fpga 다루는 언어인가?
scala 라는 언어에 포함 되어있는 하드웨어
import 보이니 먼가 python 같으면서도 var 대신 val 이니 nodel.js 같기도 하고?
| import chisel3._ class MyBundle extends Bundle { val foo = UInt(4.W) val bar = UInt(4.W) } class Foo extends Module { val bundle = Wire(new MyBundle) bundle.foo := 0xc.U bundle.bar := 0x3.U val uint = bundle.asUInt printf(cf"$uint") // 195 // Test assert(uint === 0xc3.U) } |
[링크 : https://www.chisel-lang.org/docs]
[링크 : https://www.chisel-lang.org/]
| import chisel3._ import chisel3.util.Counter import circt.stage.ChiselStage class Blinky(freq: Int, startOn: Boolean = false) extends Module { val io = IO(new Bundle { val led0 = Output(Bool()) }) // Blink LED every second using Chisel built-in util.Counter val led = RegInit(startOn.B) val (_, counterWrap) = Counter(true.B, freq / 2) when(counterWrap) { led := ~led } io.led0 := led } object Main extends App { // These lines generate the Verilog output println( ChiselStage.emitSystemVerilog( new Blinky(1000), firtoolOpts = Array("-disable-all-randomization", "-strip-debug-info") ) ) } |
[링크 : https://github.com/chipsalliance/chisel]
[링크 : https://en.wikipedia.org/wiki/Chisel_(programming_language)]
| ghdl 사용해봄 (0) | 2026.05.08 |
|---|---|
| DE1-SOC LXDE 부팅 완료 (0) | 2026.05.02 |
| altera cyclone V HPS BOOTSEL, CLOCKSEL (0) | 2026.04.29 |
| DE1-SOC getting started guide 따라하기 (0) | 2026.04.28 |
| nios II 단종 (0) | 2026.03.22 |
클로드 갈궈서 어느정도 결과가 나왔지만
검증하다 보니 다시 추가학습을 시켜야 해서 일단 part 2로 가야 할 듯 -_ㅠ
실험의 목적
실험설계
현재상태
으아아 내 26시간 ㅠㅠ
일단 특이하게도 학습 자체는 1 epoch만 돌리는게 표준이라고 한다. 반복해서 보는 것 보다 새로운걸 보는것이 이득이라고 하는데
sft 자체는 2~3 epoch 정도 반복으로 보는게 낫다고 한다.
| ● 학습 시간 요약 장비는 GTX 1080 Ti 2장입니다. 1. 사전학습 (base110m) ┌───────┬──────────────────────────────────┐ │ 항목 │ 값 │ ├───────┼──────────────────────────────────┤ │ 규모 │ 3,814스텝, 10억 토큰, 스텝당 26.2만 토큰 │ ├───────┼──────────────────────────────────┤ │ 순수 학습 시간 │ 약 26시간 (스텝당 약 24초, 초당 1.09만 토큰, GPU 2장 병렬) │ ├───────┼─────────────────────────────────────────────────┤ │ 실제 진행 │ 10/13 12:01 시작. step 250 근처에서 사고로 중단돼 재시작했고, step 284에서 일시정지 │ ├────────┼────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ 10/15 10:09 재개 → 10/16 09:57 종료 (23.8시간 연속) │ └──────┴──────────────────────────────────────────────┘ 데이터를 몇 번 봤는지(에폭)는 출처마다 다릅니다. ┌────────────────────┬───────────┬────────────────┬──────┐ │ 데이터 │ 전체 토큰 │ 학습에서 본 양 │ 에폭 │ ├────────────────────┼───────────┼────────────────┼──────┤ │ 영어 (FineWeb-Edu) │ 7.85억 │ 5억 │ 0.64 │ ├────────────────────┼───────────┼────────────────┼──────┤ │ Python │ 5.46억 │ 4억 │ 0.73 │ ├────────────────────┼───────────┼────────────────┼──────┤ │ OpenSCAD │ 0.33억 │ 1억 │ 3.04 │ └────────────────────┴───────────┴────────────────┴──────┘ 섞는 비율을 en 5 : py 4 : scad 1로 정했는데, SCAD 원본 데이터가 작아서 SCAD만 3번 넘게 반복해서 봤습니다. 2. SFT (두 모델 동시, GPU 한 장씩) ┌─────────┬───────────────────┬─────────────────────┐ │ │ sft_chat (GPU0) │ sft_plain (GPU1) │ ├─────────┼───────────────────┼─────────────────────┤ │ 기간 │ 10/16 10:24 → 14:26 │ 10/16 10:24 → 14:36 │ ├──────────┼────────────────────┼─────────────────────┤ │ 소요 시간 │ 4시간 02분 │ 4시간 12분 │ ├───────────┼───────────────────┼─────────────────────┤ │ 에폭당 │ 약 80분 (3,185스텝) │ 약 84분 │ ├───────────┼───────────────────┼─────────────────────┤ │ 총량 │ 3에폭, 9,555스텝, 예시 50,958개 × 3 │ 같음 │ ├───────────┼──────────────────────┼─────────────────────┤ │ 성능이 가장 좋았던 지점 │ step 6200 (2에폭 끝, 13:02) │ step 6200 │ └──────────────┴─────────────────────┴─────────────────────┘ - 이 밖에 첫 시도가 09:58~10:20에 OOM으로 죽어서 22분을 잃었습니다. - 2에폭이면 충분했다는 결과를 기준으로 하면, 다음부터 SFT는 약 2시간 40분이면 됩니다. 3. 평가와 변환 - 벤치 9회(모델과 형식 조합): 14:36 → 15:49, 약 1시간 15분 - 한 번에 5~26분이 걸렸습니다. 학습하지 않은 형식으로 묻는 교차 평가와 base 평가가 오래 걸렸는데, 모델이 멈추지 않고 최대 길이까지 생성하기 때문입니다. - GGUF 변환 3개: 몇 분 이내 |
아래가 잘못 진행된 실험.
base 모델은 llama-completion으로 말을 주면 이어 나가도록 구성된 모델이고
| /mnt/llm-scad/gguf$ /mnt/Downloads/llama-b10488/llama-completion -m base110m-step3814-f32.gguf -sm none --temp 0 --repeat-penalty 1.1 -n 200 -p $'// Make a tube with outer diameter 12 mm, inner diameter 8 mm and length 40 mm.\n' 0.00.234.065 I llama_completion: llama backend init 0.00.234.071 I llama_completion: load the model and apply lora adapter, if any 0.00.482.739 W load: control-looking token: 7 '<|end|>' was not control-type; this is probably a bug in the model. its type will be overridden 0.00.661.575 I cmn init: llama threadpool init, n_threads = 6 0.00.674.412 I 0.00.674.450 I system_info: n_threads = 6 (n_threads_batch = 6) / 6 | CPU : SSE3 = 1 | SSSE3 = 1 | AVX = 1 | AVX2 = 1 | F16C = 1 | FMA = 1 | BMI2 = 1 | LLAMAFILE = 1 | OPENMP = 1 | REPACK = 1 | 0.00.674.450 I 0.00.674.513 I sampler seed: 2978975464 0.00.674.529 I sampler params: repeat_last_n = 64, repeat_penalty = 1.100, frequency_penalty = 0.000, presence_penalty = 0.000 dry_multiplier = 0.000, dry_base = 1.750, dry_allowed_length = 2, dry_penalty_last_n = 64 top_k = 40, top_p = 0.950, min_p = 0.050, xtc_probability = 0.000, xtc_threshold = 0.100, typical_p = 1.000, top_n_sigma = -1.000, temp = 0.000 mirostat = 0, mirostat_lr = 0.100, mirostat_ent = 5.000, adaptive_target = -1.000, adaptive_decay = 0.900 0.00.674.534 I sampler chain: logits -> penalties -> ?dry -> ?top-n-sigma -> top-k -> ?typical -> top-p -> min-p -> ?xtc -> temp-ext -> dist 0.00.674.535 I generate: n_ctx = 2048, n_batch = 2048, n_predict = 200, n_keep = 0 0.00.674.535 I // Make a tube with outer diameter 12 mm, inner diameter 8 mm and length 40 mm. // The tube is made of a 3mm tube with a hole in the middle. // The tube is made of a 6mm tube with a hole in the middle. // The tube is made of a 12mm tube with a hole in the middle. // The tube is made of a 15mm tube with a hole in the middle. // The tube is made of a 16mm tube with a hole in the middle. // The tube is made of a 18mm tube with a hole in the middle. // The tube is made of a 19mm tube with a hole in the middle. // The tube is made of a 20mm tube with a hole in the middle. // The tube is made of a 30mm tube with a hole in the middle. // The 0.01.140.346 I common_perf_print: sampling time = 69.83 ms 0.01.140.347 I common_perf_print: samplers time = 61.87 ms / 225 tokens 0.01.140.349 I common_perf_print: load time = 211.82 ms 0.01.140.351 I common_perf_print: prompt eval time = 12.78 ms / 25 tokens ( 0.51 ms per token, 1955.88 tokens per second) 0.01.140.352 I common_perf_print: eval time = 381.24 ms / 199 runs ( 1.92 ms per token, 521.98 tokens per second) 0.01.140.353 I common_perf_print: total time = 465.94 ms / 224 tokens 0.01.140.353 I common_perf_print: unaccounted time = 2.09 ms / 0.4 % (total - sampling - prompt eval - eval) / (total) 0.01.140.354 I common_perf_print: graphs reused = 198 |
sft_plain은 sft를 통해 openSCAD 형태의 출력을 학습시킨 모델
| /mnt/llm-scad/gguf$ /mnt/Downloads/llama-b10488/llama-completion -m sft_plain-step9555-f32.gguf -sm none --temp 0 --repeat-penalty 1.1 -n 200 -p $'// Make a tube with outer diameter 12 mm, inner diameter 8 mm and length 40 mm.\n' 0.00.212.691 I llama_completion: llama backend init 0.00.212.697 I llama_completion: load the model and apply lora adapter, if any 0.00.461.915 W load: control-looking token: 7 '<|end|>' was not control-type; this is probably a bug in the model. its type will be overridden 0.00.632.982 I cmn init: llama threadpool init, n_threads = 6 0.00.645.921 I 0.00.645.961 I system_info: n_threads = 6 (n_threads_batch = 6) / 6 | CPU : SSE3 = 1 | SSSE3 = 1 | AVX = 1 | AVX2 = 1 | F16C = 1 | FMA = 1 | BMI2 = 1 | LLAMAFILE = 1 | OPENMP = 1 | REPACK = 1 | 0.00.645.961 I 0.00.646.024 I sampler seed: 3402034624 0.00.646.039 I sampler params: repeat_last_n = 64, repeat_penalty = 1.100, frequency_penalty = 0.000, presence_penalty = 0.000 dry_multiplier = 0.000, dry_base = 1.750, dry_allowed_length = 2, dry_penalty_last_n = 64 top_k = 40, top_p = 0.950, min_p = 0.050, xtc_probability = 0.000, xtc_threshold = 0.100, typical_p = 1.000, top_n_sigma = -1.000, temp = 0.000 mirostat = 0, mirostat_lr = 0.100, mirostat_ent = 5.000, adaptive_target = -1.000, adaptive_decay = 0.900 0.00.646.044 I sampler chain: logits -> penalties -> ?dry -> ?top-n-sigma -> top-k -> ?typical -> top-p -> min-p -> ?xtc -> temp-ext -> dist 0.00.646.045 I generate: n_ctx = 2048, n_batch = 2048, n_predict = 200, n_keep = 0 0.00.646.045 I // Make a tube with outer diameter 12 mm, inner diameter 8 mm and length 40 mm. difference() { cylinder(r=7, h=40, $fn=96); translate([0, 0, -1]) cylinder(r=8, h=42, $fn=96); } [end of text] 0.00.798.376 I common_perf_print: sampling time = 27.36 ms 0.00.798.378 I common_perf_print: samplers time = 24.40 ms / 82 tokens 0.00.798.382 I common_perf_print: load time = 204.40 ms 0.00.798.383 I common_perf_print: prompt eval time = 12.79 ms / 25 tokens ( 0.51 ms per token, 1955.26 tokens per second) 0.00.798.387 I common_perf_print: eval time = 111.27 ms / 56 runs ( 1.99 ms per token, 503.28 tokens per second) 0.00.798.387 I common_perf_print: total time = 152.46 ms / 81 tokens 0.00.798.389 I common_perf_print: unaccounted time = 1.04 ms / 0.7 % (total - sampling - prompt eval - eval) / (total) 0.00.798.389 I common_perf_print: graphs reused = 55 |
sft_chat은 llama-cli 를 통해서 채팅 형태로 학습된 모델
| /mnt/llm-scad/gguf$ /mnt/Downloads/llama-b10488/llama-cli -m sft_chat-step9555-f32.gguf -sm none --temp 0 --repeat-penalty 1.1 -n 200 -st -p "Make a tube with outer diameter 12 mm, inner diameter 8 mm and length 40 mm." Loading model... ▄▄ ▄▄ ██ ██ ██ ██ ▀▀█▄ ███▄███▄ ▀▀█▄ ▄████ ████▄ ████▄ ██ ██ ▄█▀██ ██ ██ ██ ▄█▀██ ██ ██ ██ ██ ██ ██ ██ ▀█▄██ ██ ██ ██ ▀█▄██ ██ ▀████ ████▀ ████▀ ██ ██ ▀▀ ▀▀ build : b10488-9d77fa172 model : sft_chat-step9555-f32.gguf ftype : all F32 modalities : text available commands: /exit or Ctrl+C stop or exit /regen regenerate the last response /clear clear the chat history /read add a text file /glob add text files using globbing pattern > Make a tube with outer diameter 12 mm, inner diameter 8 mm and length 40 mm. difference() { cylinder(r=6, h=40, $fn=96); translate([0, 0, -1]) cylinder(r=4, h=42, $fn=96); } [ Prompt: 1378.8 t/s | Generation: 418.8 t/s ] Exiting... |
| 프로그래밍도 할 줄 아는 local LLM 만들기.. part 2? (0) | 2026.10.20 |
|---|---|
| strata (0) | 2026.10.20 |
| cyc 프로젝트, dreamcoder (0) | 2026.10.16 |
| 클로드 코드, 루틴 좋네? (0) | 2026.10.06 |
| 클로드 사용량 재설정 (0) | 2026.09.29 |
음.. 회로도도 이제 열어보고
샘플로 받은 걸로 해보는데 갑자기 멘붕
어.. 왜 row/col이 이상하지?
아무튼 다이오드 방향때문에 col / row 방향도 영향을 주는것 같은데 나중에 봐야겠다
코드는 이전이랑 달라진거 없고
동시 7개도 인식을 한다 (3x3 만 인식이 되서 손가락이 좀 부족했...)
| S1 S9 S10 S11 S13 S14 S15 --- 1235 0 S9 S10 S11 S13 S14 S15 --- 1236 0 S9 S10 S13 S14 S15 --- 1237 0 S9 S10 S13 S14 S15 --- 1238 0 S9 S10 S13 S15 --- 1239 0 S9 S13 --- 1240 0 S13 --- 1241 0 --- 1242 0 |
이제 다이오드 사고 한번 만들어 보는것만 남았군 (코쓱)
| 홀 타이트 , 퀵스왑 소켓 (0) | 2026.09.16 |
|---|---|
| stm32f103 / bluepill 키보드 스캔 관련 part..2? (0) | 2026.09.14 |
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| kicad로 키보드 설계하기 (0) | 2026.09.10 |
| 커스텀 키보드 자작 아이디어 (2) | 2026.09.01 |
| [AI의 역사] 44 세상 모든 지식을 입력하는 궁극의 전문가 시스템 - CYC 프로젝트 |
[링크 : https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=170323]
| Cyc (pronounced /ˈsaɪk/ SYKE) is a long-term artificial intelligence (AI) project that aims to assemble a comprehensive ontology and knowledge base that spans the basic concepts and rules about how the world works. Hoping to capture common sense knowledge, Cyc focuses on implicit knowledge. The project began in July 1984 at MCC and was developed later by the Cycorp company. The name "Cyc" (from "encyclopedia") is a registered trademark owned by Cycorp. CycL has a publicly released specification, and dozens of HL (Heuristic Level) modules were described in Lenat and Guha's textbook,[1] but the Cyc inference engine code and the full list of HL modules are Cycorp-proprietary.[2] |
[링크 : https://en.wikipedia.org/wiki/Cyc]
[링크 : https://ko.wikipedia.org/wiki/Cyc]
[링크 : https://cyc.com/]
[링크 : https://arxiv.org/abs/2006.08381]
여긴 키워드로 긁혀져서 보는데..
이건 diffusion model 비스므리하게(?) 생성되는 느낌이고
[링크 : https://github.com/DreamLM/Dream-Coder]
이건 일종의 에디터 같기도 하고?
[링크 : https://www.dreamcoder.ai/]
| strata (0) | 2026.10.20 |
|---|---|
| 프로그래밍도 할 줄 아는 local LLM 만들기.. part 1? (0) | 2026.10.16 |
| 클로드 코드, 루틴 좋네? (0) | 2026.10.06 |
| 클로드 사용량 재설정 (0) | 2026.09.29 |
| llm 초기값 (0) | 2026.09.26 |
윈도우11에서 솔리드웍스 자꾸 느려진다고 하셔서
일단 테스트 삼아 affinity 지정을 e-core(12700h) 피해서 해놨는데 차도가 있을진 모르겠다.
ai 답변(claude)
| start "" /affinity FFF "C:\Program Files\SOLIDWORKS Corp\SOLIDWORKS\SLDWORKS.exe" |
| C:\>start /? 지정한 프로그램이나 명령을 실행할 수 있도록 별도의 창을 시작합니다. START ["제목"] [/D 경로] [/I] [/MIN] [/MAX] [/SEPARATE | /SHARED] [/LOW | /NORMAL | /HIGH | /REALTIME | /ABOVENORMAL | /BELOWNORMAL] [/NODE <NUMA 노드>] [/AFFINITY <16진수 선호도 마스크>] [/WAIT] [/B] [명령/프로그램] [매개 변수] "제목" 창 제목 표시줄에 나타낼 제목입니다. 경로 시작 디렉터리입니다. B 새 창을 만들지 않고 응용 프로그램을 시작합니다. 응용 프로그램에서 ^C 처리를 무시합니다. 응용 프로그램이 ^C 처리를 활성화하지 않는 한 ^Break로만 응용 프로그램을 인터럽트할 수 있습니다. I 현재 환경이 아닌 새 환경을 원래의 환경 값으로 cmd.exe에 전달합니다. MIN 창을 최소화하여 시작합니다. MAX 전체 화면을 표시하며 시작합니다. SEPARATE 16비트 Windows 프로그램을 별도의 메모리 영역에서 시작합니다. SHARED 16비트 Windows 프로그램을 공유 메모리 영역에서 시작합니다. LOW 응용 프로그램을 IDLE 우선 순위 클래스에서 시작합니다. NORMAL 응용 프로그램을 NORMAL 우선 순위 클래스에서 시작합니다. HIGH 응용 프로그램을 HIGH 우선 순위 클래스에서 시작합니다. REALTIME 응용 프로그램을 REALTIME 우선 순위 클래스에서 시작합니다. ABOVENORMAL 응용 프로그램을 ABOVENORMAL 우선 순위 클래스에서 시작합니다. BELOWNORMAL 응용 프로그램을 BELOWNORMAL 우선 순위 클래스에서 시작합니다. NODE 기본 NUMA(Non-Uniform Memory Architecture) 노드를 10진수 정수로 지정합니다. AFFINITY 프로세서 선호도 마스크를 16진수로 지정합니다. 프로세스는 현재 실행 중인 처리기로 제한됩니다. /AFFINITY 및 /NODE가 조합되면 선호도 마스크는 달리 해석됩니다. NUMA 노드의 처리기 마스크가 곧바로 전환되어 0비트에서 시작하는 것처럼 선호도 마스크를 지정하십시오. 프로세스는 지정한 선호도 마스크와 NUMA 노드 간에 공통이면서 현재 실행 중인 처리기로 제한됩니다. 공통 처리기가 없으면 프로세스는 지정한 NUMA 노드에서 실행 중인 처리기로 제한됩니다. WAIT 응용 프로그램을 시작하고 끝날 때까지 기다립니다. 명령/프로그램 내부 cmd 명령 또는 배치 파일인 경우 명령 처리기는 /K 스위치를 사용하여 cmd.exe를 실행합니다. 이것은 명령 실행 후에도 창이 남아 있게 합니다. 내부 cmd 명령이나 배치 파일이 아니면 프로그램이므로 창 모드 응용 프로그램 또는 콘솔 응용 프로그램으로서 실행됩니다. 매개 변수 명령/프로그램으로 전달되는 매개 변수입니다. 참고: SEPARATE 및 SHARED 옵션은 64비트 플랫폼에서 사용할 수 없습니다. /NODE를 지정하면 NUMA 시스템의 메모리 위치를 활용하는 방식으로 프로세스를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 공유 메모리를 통해 두 프로세스 간에 통신하는 양이 상당하다면 메모리 대기 시간을 최소화하기 위해 동일한 기본 NUMA 노드를 공유하도록 두 프로세스를 만들 수 있습니다. 그러면 두 프로세스는 가능한 경우 동일한 NUMA 노드로부터 메모리를 할당하고, 지정한 노드 외부의 처리기에서 자유롭게 실행합니다. /NODE 1 application1.exe를 시작합니다. /NODE 1 application2.exe를 시작합니다. 이들 두 프로세스는 동일한 NUMA 노드 내의 특정 처리기에서 실행되도록 추가로 제한됩니다. 다음 예제에서 application1은 노드의 가장 상위 처리기 2개에서 실행되며, application2는 노드의 그 다음 두 처리기에서 실행됩니다. 이 예에서는 지정한 노드에 최소 4개의 논리 처리기가 있다고 가정합니다. 참고로, 노드 수는 선호도 마스크를 변경하지 않고도 컴퓨터의 유효한 노드 수로 변경할 수 있습니다. /NODE 1 /AFFINITY 0x3 application1.exe를 시작합니다. /NODE 1 /AFFINITY 0xc application2.exe를 시작합니다. 명령 확장을 사용하면 명령줄을 통한 외부 명령 호출이나 START명령이 아래와 같이 바뀝니다. 실행 파일이 아닌 파일을 단지 파일 이름을 명령으로 입력함으로써 파일 연결을 통해 호출할 수 있습니다. (예를 들면 WORD.DOC는 .DOC 파일 확장자와 연결된 응용 프로그램을 시작합니다.) 명령 스크립트 안에서 이러한 연결을 만드는 방법을 알려면 ASSOC와 FTYPE 명령을 입력하십시오. 32비트 GUI 응용 프로그램을 실행할 때는, CMD.EXE는 응용 프로그램이 끝나기를 기다리지 않고 명령 프롬프트로 반환됩니다. 명령 스크립트 안에서 실행되면 이러한 새 동작이 발생하지 않습니다. 확장자나 경로 한정자 없이 첫 토큰이 CMD인 명령줄을 실행할 때는 CMD를 COMSPEC 변수의 값으로 바꾸며 따라서 최소한의 경우 임의의 CMD.EXE 버전이 선택되는 것을 막을 수 있습니다. 첫 토큰이 확장자를 가지지 않는 명령줄을 실행할 때 CMD.EXE는 어떤 확장자를 어떤 순서로 찾을 것인지 결정하기 위해 PATHEXT 환경 변수 값을 사용합니다. PATHEXT 변수의 기본값은 아래와 같습니다. .COM;.EXE;.BAT;.CMD 구문에서 PATH 변수와 같이 ; 기호로 요소를 분리한다는 점에 유의하십시오. 명령을 실행할 때는 확장자가 같지 않으면 확장자가 없는 이름이 디렉터리 이름과 같은 지 찾아보고 만약 있으면 START명령이 그 경로에서 탐색기를 시작합니다. 명령줄에서 이러한 것이 수행되면 그 경로에 CD /D를 수행하는 것과 같습니다. |
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하나도 안했더니 다 까먹고 또 맨바닥 크흡..
pose mode에서
가장 아래 - 중간 뼈 순서로 shift 누르고 클릭하고
ctrl-shift-c 를 누르거나
뼈를 선택하면 녹색 bone icon 아래에 bone constraint가 파란색으로 생기는데 그걸 클릭해서 ik를 추가한다.
chain length가 0인데 2로 바꾸어줘 본다
가장 위의 구를 잡고 g 누르고 흔들면 이렇게 먼가 흔들린다.
0이나 3을 누르고 하면 아래처럼 뻣뻣하게 움직인다
chain lenght를 2로 하고 g 누르고 빠르게 움직이니 chain 이 2라서 그런가 두번 다 꺽인다. (맞나?)
[링크 : https://blendergeek.tistory.com/60]
+
다시 뼈만 그리고 재시도
shift - r은 반복이란다.
귀찮으니 뼈만 추가
tab - edit mode 바꾸고 e z 눌러서 z 방향으로만 늘림
shift-r 반복 누르기
pose mode 에서 가장 끝 관절을 선택하고
add bone constraint - ik
chain length 0 에서 3으로 변경, 가장 끝 관절 g 눌러서 이동하면 자기 자신을 포함해서 3개 움직인다
chain lenght 5로 해주면 이런 마법(!)
ik 니까 끝단에 설정해주는게 맞는것 같긴하다?
아무튼 5번째 관절에 x,y,z 각도를 건드릴수 없도록 자물쇠 채워주고
가장 끝 관절을 g 눌러서 옮겨 보면 chain length 5인 상황에서도 4개 만 영향을 받는다.
그리고 특정 각도로 제한하려면 그 아래에 있는 limit X/Y/Z 의 min / max에 넣어주면되는데\
빨간 원호가 이 관절의 최대 회전 가능 범위이다.
아까랑은 다르게 좀 움직이지만 각도 제한을 넘어설순 없어서 저렇게 까지만 움직인다.
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고무도 잘 안떨어지고, 저렇게 떨어지다 보니 다시 붙여도 울퉁불퉁 해진다. 그 와중에 찢겨버린 ㅠㅠ
아무튼.. 중앙의 녀석은 나사 덮개가 아니라 함정 카드(!) 고, 나사는 바깥 쪽으로 있다.
그러니까 힘들게 다 뜯을 필요는 없다.
그리고 뒤틀어서 상/하 면에 신용 카드를 넣고 쭈욱 긁으면 열린다.
USB-C 커넥터는 흔들릴까봐 보강까지 해놓았는데, 높이 문제인지 배터리는 또 땜질이라니 너무하네
윗쪽은 멀쩡해 보이는데
아래쪽이 타버렸다. 쩝
VBUS / RX1- / RX1 요렇게 3개가 쇼트나 났었는지, 커넥터가 피부 데일만큼 달아올랐었고 안에는 녹아버렸다.
[링크 : https://en.wikipedia.org/wiki/USB-C]
L2103 파트번호인가? 찾아봐도 딱히 보이질 않는다.
SMD 타입에 녚으로 날개가 길고 뒤에는 없는 타입
배터리는 4.2V 1150mAh. 엥 3.7V가 아니라 4.2로 표기를 해?
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