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sudo의 사용가능 시간을 리셋하는 옵션
-K' The -K (sure kill) option is like -k except that it removes the user's cached credentials entirely and may not be used in conjunction with a command or other option. This option does not require a password. Not all security policies support credential caching. -k [command] When used alone, the -k (kill) option to sudo invalidates the user's cached credentials. The next time sudo is run a password will be required. This option does not require a password and was added to allow a user to revoke sudo permissions from a .logout file. Not all security policies support credential caching. When used in conjunction with a command or an option that may require a password, the -k option will cause sudo to ignore the user's cached credentials. As a result, sudo will prompt for a password (if one is required by the security policy) and will not update the user's cached credentials. |
[링크 : https://linux.die.net/man/8/sudo]
[링크 : https://askubuntu.com/questions/14948/how-to-cancel-the-currently-applied-remaining-sudo-time-out]
+ 22.05.03
아래 경로 가니 파일이 존재하는데 -k 로는 파일이 사라지지 않고 -K로는 파일이 사라진다.
/run/sudo/ts/<username> |
[링크 : https://www.linux.org/threads/cache-timestamp-file.25274/]
sudo 도움말을 보면 -K는 파일을 삭제하고, -k는 타임스탬프 파일을 무효화 한다는데 내용이 변화되는것 같진 않고..
-K, --remove-timestamp remove timestamp file completely -k, --reset-timestamp invalidate timestamp file |
struct timestamp_entry { unsigned short version; /* version number / unsigned short size; / entry size / unsigned short type; / TS_GLOBAL, TS_TTY, TS_PPID / unsigned short flags; / TS_DISABLED, TS_ANYUID / uid_t auth_uid; / uid to authenticate as / pid_t sid; / session ID associated with tty/ppid / struct timespec start_time; / session/ppid start time / struct timespec ts; / time stamp (CLOCK_MONOTONIC) / union { dev_t ttydev; / tty device number / pid_t ppid; / parent pid */ } u; }; |
[링크 : https://www.sudo.ws/docs/man/1.8.25/sudoers_timestamp.man/]
먼가 딱 하나.. 0에서 1로 바뀌었네
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ssh를 통해 원격명령어 실행하려는데 watch의 경우 실행이 되지 않아 찾아보니
-t 옵션을 주어 pseudo-tty 할당하도록 하면 실행이 된다.
ssh -t |
[링크 : https://stackoverflow.com/questions/47936491/using-watch-with-ssh]
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호스트의 키가 변경되면 ssh 로그인시 경고를 날리는데
-y 같이 해당 옵션을 무조건 yes로 무시하는게 없나 찾아보는 중
$ ssh 192.168.53.144 The authenticity of host '192.168.53.144 (192.168.53.144)' can't be established. ECDSA key fingerprint is SHA256: Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? |
개인적으로는 옵션으로 처리가능한게 깔끔해서 좋음.
$ ssh 192.168.53.144 -o StrictHostKeyChecking=no Warning: Permanently added '192.168.53.144' (ECDSA) to the list of known hosts. pi@192.168.53.144's password: |
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내가 진짜 돈을 내고 한게 아니면 소득공제 안된대서 시들해졌지만
그럼에도 불구하고 일주일에 한번 클릭으로 몇백원 모아두고
내 돈 안쓰고 기분내는 기부다 보니 꾸준히 하게 되네
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무분이 무분이 되어 돌아온 녀석.
그러고 보니 1.8인치 하드는 처음은 아닌건가..(hp 2710p)
성능 사양
순차 읽기(최대) 500 MB/s
순차 쓰기(최대) 260 MB/s
내구성 평가(수명 기록) 140 TBW
패키지 사양
무게 37 grams ± 2 grams
폼 팩터 1.8"
인터페이스 SATA 3.0 6Gb/S
컨버터
micro SATA to normal SATA
[링크 : https://korean.alibaba.com/product-detail/1-8-SSD-Micro-SATA-to-62079646137.html]
컨버터 보드에는 D1117A 라고 써있는데 느낌으로 봐서는 LDO 같은데 데이터 시트까진 못 찾겠네..
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kinect for window 중고로 구매예정이라
라즈배리 파이나 라눅스애서 사용이 가능한지 검색중
[링크 : http://openkinect.org/]
[링크 : https://github.com/OpenKinect/libfreenect]
[링크 : https://m.blog.naver.com/sharonlog/12020745]
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PLC가 없어도 시뮬레이션을 통해 작화(drawing) 프로그램과 연동실험을 해볼 수 있다.
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deepstream 6.0 부터 NHWC 네트워크 입력을 지원한다고 한다.
그런데 이 NHWC가 먼지 몰라서 헤매는 중...
그러니까.. 이전에는 NHWC는 지원하지 않았으니 NCHW만 지원했던건가?
Support for NHWC network input DS 6.0 |
nvinfer 모듈에서 NCHW가 언급되는 항목은 아래와 같은데
입력 레이어, 출력 레이어의 순서 그리고 uff 관련 입력 차원/순서에 대한 내용인데..
UFF 안쓰면 network-input-order와 segmentation-output-order만 보면 될 것 같긴하다.
network-input-order | Order of the network input layer (ignored if input-tensor-meta enabled) | Integer 0:NCHW 1:NHWC | network-input-order=1 | All Both |
segmentation-output-order | Segmentation network output layer order | Integer 0: NCHW 1: NHWC | segmentation-output-order=1 | Segmentation Both |
uff-input-dims | DEPRECATED. Use infer-dims and uff-input-order instead. Dimensions of the UFF model |
channel; height; width; input-order All integers, ≥0 | input-dims=3;224;224;0 Possible values for input-order are: 0: NCHW 1: NHWC |
All Both |
uff-input-order | UFF input layer order | Integer 0: NCHW 1: NHWC 2: NC | uff-input-order=1 | All Both |
[링크 : https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/dev-guide/text/DS_plugin_gst-nvinfer.html]
conv 연산시 nhwc가 nchw에 비해서 빠르다고 하는데 데이터 순서에 따른 인접성 때문에 그런가?
[링크 : https://moon-walker.medium.com/train-faster-텐서플로우-성능-최적화-기법-d67d3faee959]
약어는 아래와 같다고.
N: number of images in the batch H: height of the image W: width of the image C: number of channels of the image (ex: 3 for RGB, 1 for grayscale...) |
[링크 : https://stackoverflow.com/questions/37689423/convert-between-nhwc-and-nchw-in-tensorflow]
[링크 : https://code-examples.net/ko/q/23f184f]
일단.. deepstream 에서 받아들이는 텐서는 3x320x320 인데
INFO: [Implicit Engine Info]: layers num: 4 0 INPUT kFLOAT image_tensor 3x320x320 1 OUTPUT kHALF detected_boxes 256x4 2 OUTPUT kINT32 detected_classes 256 3 OUTPUT kHALF detected_scores 256 |
NCHW를 NHWC로 바꾸니까
1x3x320x320 으로 들어올 것이
1x320x320x3 으로 들어오는지 범위를 벗어났다고 경고를 띄운다.
WARNING: Backend context bufferIdx(0) request dims:1x320x320x3 is out of range, [min: 1x3x320x320, max: 1x3x320x320] ERROR: [TRT]: 4: [network.cpp::validate::2959] Error Code 4: Internal Error (image_tensor: for dimension number 1 in profile 0 does not match network definition (got min=320, opt=320, max=320), expected min=opt=max=3).) ERROR: Build engine failed from config file ERROR: failed to build trt engine. 0:00:05.708555452 30995 0x2a01fa70 ERROR nvinfer gstnvinfer.cpp:632:gst_nvinfer_logger:<primary_gie> NvDsInferContext[UID 1]: Error in NvDsInferContextImpl::buildModel() <nvdsinfer_context_impl.cpp:1934> [UID = 1]: build engine file failed 0:00:05.713238769 30995 0x2a01fa70 ERROR nvinfer gstnvinfer.cpp:632:gst_nvinfer_logger:<primary_gie> NvDsInferContext[UID 1]: Error in NvDsInferContextImpl::generateBackendContext() <nvdsinfer_context_impl.cpp:2020> [UID = 1]: build backend context failed 0:00:05.713377574 30995 0x2a01fa70 ERROR nvinfer gstnvinfer.cpp:632:gst_nvinfer_logger:<primary_gie> NvDsInferContext[UID 1]: Error in NvDsInferContextImpl::initialize() <nvdsinfer_context_impl.cpp:1257> [UID = 1]: generate backend failed, check config file settings ** ERROR: <main:707>: Failed to set pipeline to PAUSED Quitting ERROR from primary_gie: Failed to create NvDsInferContext instance Debug info: /dvs/git/dirty/git-master_linux/deepstream/sdk/src/gst-plugins/gst-nvinfer/gstnvinfer.cpp(841): gst_nvinfer_start (): /GstPipeline:pipeline/GstBin:primary_gie_bin/GstNvInfer:primary_gie: Config file path: /opt/nvidia/deepstream/deepstream-6.0/sources/objectDetector_SSD/config_infer_primary_ssd.txt, NvDsInfer Error: NVDSINFER_CONFIG_FAILED |
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ETS320 장비를 jetson nano에 연결하니 스토리지와 v4l/uvc 장비로 인식이 되는 것 같다.
$ dmesg [264102.798221] usb 1-2.3: new high-speed USB device number 5 using tegra-xusb [264102.825756] usb 1-2.3: New USB device found, idVendor=09cb, idProduct=1007 [264102.825770] usb 1-2.3: New USB device strings: Mfr=7, Product=8, SerialNumber=0 [264102.825780] usb 1-2.3: Product: FLIR Ex-Series [264102.825790] usb 1-2.3: Manufacturer: FLIR Systems [264102.852306] uvcvideo: Unknown video format 304d3746-0000-0010-8000-00aa00389b71 [264102.852439] uvcvideo: Found UVC 1.00 device FLIR Ex-Series (09cb:1007) [264108.030765] uvcvideo: UVC non compliance - GET_DEF(PROBE) not supported. Enabling workaround. [264108.034120] uvcvideo 1-2.3:1.0: Entity type for entity Extension 6 was not initialized! [264108.042461] uvcvideo 1-2.3:1.0: Entity type for entity Processing 5 was not initialized! [264108.050726] uvcvideo 1-2.3:1.0: Entity type for entity Selector 4 was not initialized! [264108.058830] uvcvideo 1-2.3:1.0: Entity type for entity Camera 1 was not initialized! [264108.067201] input: FLIR Ex-Series as /devices/70090000.xusb/usb1/1-2/1-2.3/1-2.3:1.0/input/input4 [264108.067689] usb-storage 1-2.3:1.2: USB Mass Storage device detected [264108.067964] scsi host0: usb-storage 1-2.3:1.2 [264109.087991] scsi 0:0:0:0: Direct-Access FLIR Removable 1.00 PQ: 0 ANSI: 0 [264109.100246] sd 0:0:0:0: [sda] 89664 2048-byte logical blocks: (184 MB/175 MiB) [264109.110068] sd 0:0:0:0: [sda] Write Protect is off [264109.115117] sd 0:0:0:0: [sda] Mode Sense: 00 06 00 00 [264109.116447] sd 0:0:0:0: [sda] Asking for cache data failed [264109.122082] sd 0:0:0:0: [sda] Assuming drive cache: write through [264109.151779] sda: [264109.170721] sd 0:0:0:0: [sda] Attached SCSI removable disk |
젯슨 나노 하나 전체를 찍을 만큼의 배율과 촛점 거리는 안되는 듯..
[링크 : https://www.flirkorea.com/products/ets320]
사용자 설명서를 보니 FOV 고정, 촛점거리 7cm 로 고정 -_ㅠ
영상은 초당 9프레임
하지만 UVC 상에서는 15프레임으로 프레임이 변경되는 듯.
$ v4l2-ctl -d /dev/video1 --list-formats-ext ioctl: VIDIOC_ENUM_FMT Index : 0 Type : Video Capture Pixel Format: 'YUYV' Name : YUYV 4:2:2 Size: Discrete 320x240 Interval: Discrete 0.067s (15.000 fps) Interval: Discrete 0.133s (7.500 fps) Interval: Discrete 0.267s (3.750 fps) Index : 1 Type : Video Capture Pixel Format: '' Name : 304d3746-0000-0010-8000-00aa003 Size: Discrete 320x246 Interval: Discrete 0.067s (15.000 fps) Interval: Discrete 0.133s (7.500 fps) Interval: Discrete 0.267s (3.750 fps) |
와.. 가격 미친.. 예상보다 2배.. ㄷㄷ
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