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  1. 2025.08.26 python 원하는 버전 설치 및 연결하기
  2. 2025.08.25 압박붕대 2
  3. 2025.08.25 makeself
  4. 2025.08.24 아두이노 sd 카드
  5. 2025.08.24 드라이브~
  6. 2025.08.23 애견미용이 비싸서!
  7. 2025.08.22 nvidia tao toolkit
  8. 2025.08.22 eqi - model tool
  9. 2025.08.22 gstreamer pipeline
  10. 2025.08.22 facenet
Programming/python(파이썬)2025. 8. 26. 11:51

python 원하는 버전 설치 및 연결하기

ppa 추가해서 원하는 버전 설치하고, update-alternatives로 연결하면 된다.

 

sudo apt install software-properties-common
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update
sudo apt install python3.7

[링크 : https://askubuntu.com/questions/1251318/how-do-you-install-python3-7-to-ubuntu-20-04]

 

sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.9 1

[링크 : https://sosodev.tistory.com/entry/Python-pyenv-특정-버전을-설치하기-Ubuntu]

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Posted by 구차니
개소리 왈왈/직딩의 비애2025. 8. 25. 22:47

압박붕대

우리 동네에서는 800원인가에 샀던거 같은데

회사다가다가 샀더니 4천원.. -_-

3천원 붙어있는데 4천원 결제해서

퇴근길에 항의하러 가니 4천원이 맞고 라벨이 안바뀐거라

 

아니.. 메이드 인 차이나인데다가 작은거고

멸균도 아닌데 4천원 너무 한거 아냐?

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Posted by 구차니
파일방2025. 8. 25. 15:40

makeself

패키지 설치하려다가 Makeself version 이라는 문구가 나와서 검색해봄

대개는 .run 이나 .sh 으로 만들어지는건데 머.. 리눅스에서 딱히(?) 확장자가 의미가 있는 것도 아니니 머..

$ ./eiq-toolkit-v1.16.0.106-1_amd64_b250703.deb.bin -v
Unrecognized flag : -v
Makeself version 2.4.0
 1) Getting help or info about ./eiq-toolkit-v1.16.0.106-1_amd64_b250703.deb.bin :
  ./eiq-toolkit-v1.16.0.106-1_amd64_b250703.deb.bin --help   Print this message
  ./eiq-toolkit-v1.16.0.106-1_amd64_b250703.deb.bin --info   Print embedded info : title, default target directory, embedded script ...
  ./eiq-toolkit-v1.16.0.106-1_amd64_b250703.deb.bin --lsm    Print embedded lsm entry (or no LSM)
  ./eiq-toolkit-v1.16.0.106-1_amd64_b250703.deb.bin --list   Print the list of files in the archive
  ./eiq-toolkit-v1.16.0.106-1_amd64_b250703.deb.bin --check  Checks integrity of the archive

 2) Running ./eiq-toolkit-v1.16.0.106-1_amd64_b250703.deb.bin :
  ./eiq-toolkit-v1.16.0.106-1_amd64_b250703.deb.bin [options] [--] [additional arguments to embedded script]
  with following options (in that order)
  --confirm             Ask before running embedded script
  --quiet Do not print anything except error messages
  --accept              Accept the license
  --noexec              Do not run embedded script
  --keep                Do not erase target directory after running
the embedded script
  --noprogress          Do not show the progress during the decompression
  --nox11               Do not spawn an xterm
  --nochown             Do not give the extracted files to the current user
  --nodiskspace         Do not check for available disk space
  --target dir          Extract directly to a target directory (absolute or relative)
                        This directory may undergo recursive chown (see --nochown).
  --tar arg1 [arg2 ...] Access the contents of the archive through the tar command
  --                    Following arguments will be passed to the embedded script

$ file eiq-toolkit-v1.16.0.106-1_amd64_b250703.deb.bin 
eiq-toolkit-v1.16.0.106-1_amd64_b250703.deb.bin: POSIX shell script executable (binary data)

 

패키지야 설치하면 되긴 하는 듯.

$ makeself
명령어 'makeself' 을(를) 찾을 수 없습니다. 그러나 다음을 통해 설치할 수 있습니다:
sudo apt install makeself

[링크 : https://makeself.io/]

[링크 : https://ko.wikipedia.org/wiki/.run_(makeself)]

[링크 : https://www.solanara.net/solanara/makeself]

 

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Posted by 구차니
embeded/arduino(genuino)2025. 8. 24. 23:29

아두이노 sd 카드

api는 좀 찾아봐야겠다.

나중에 esp32 + sd 카드 + 보조배터리 + LCD + GPS + 가속도센서 + 자이로 + 콤파스

하면 먼가 재미난게 나올려나?

 

[링크 : https://blog.naver.com/roboholic84/221789023195]

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Posted by 구차니
개소리 왈왈/육아관련 주저리2025. 8. 24. 23:04

드라이브~

계획 없이 가서 돌다가 지쳐서 모든 계획을 포기하고 돌아옴

이제 앵무새 카페는 안가게 되려나?

가성비가 너무 안 좋아 ㅠㅠ

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Posted by 구차니
개소리 왈왈/육아관련 주저리2025. 8. 23. 21:37

애견미용이 비싸서!

가서 물어보니 5.5 ! 6.0만 이래서

그 돈이면 내가 그냥 소고기 사먹지! 하면서 직접 개털밈

1시간은 족히 걸린듯 헉헉

 

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Posted by 구차니
embeded/i.mx 8m plus2025. 8. 22. 16:36

nvidia tao toolkit

eIQ의 TAO가 먼가 해서 눌렀더니

 

전이학습이 가능한 솔루션이라..

NVIDIA TAO Toolkit은 어떤 솔루션인가요?

AI/머신 러닝 모델을 처음부터 만들려면 엄청난 양의 데이터와 수많은 데이터 과학자가 필요합니다. 하지만 이제는 기존 신경망 모델에서 학습된 기능을 추출하여 새로운 맞춤형 모델에 적용하는 주요 기법인 transfer learning을 통해 모델 개발을 가속할 수 있습니다.

TensorFlow와 PyTorch를 기반으로 하는 NVIDIA TAO Toolkit은 AI/딥 러닝 프레임워크의 복잡성을 없애 모델 훈련 프로세스를 가속하는 NVIDIA TAO 프레임워크의 로코드 버전입니다. TAO Toolkit을 사용하면 AI 전문 지식이나 대규모 훈련 데이터 세트 없이도 전이 학습의 이점을 활용해 자체 데이터로 NVIDIA의 사전 훈련된 모델을 미세 조정하고 추론에 맞춰 최적화할 수 있습니다.

[링크 : https://developer.nvidia.com/ko-kr/tao-toolkit]

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Posted by 구차니
embeded/i.mx 8m plus2025. 8. 22. 16:33

eqi - model tool

facenet 모델열어 보려고 실행했는데

160x160x3 음.. 160x160 사이즈의 RGB 영상을 입력 받고, 128개의 float32형 벡터를 출력하는 모델이다.

 

많이 익숙한 녀석이라 확인해보니, 역시 netron 이었군.

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Posted by 구차니
프로그램 사용/gstreamer2025. 8. 22. 16:28

gstreamer pipeline

nxp의 selfie_segmenter.py 에서 추출한 파이프라인

원래 나온거랑은 약간의 줄 추가가 있을 뿐 순서는 차이가 없음

 

특이(?)하게도 v4lsrc가 가장 처음에 시작하는게 아니라

imxpositor_g2d 라고 입력받은걸 양쪽으로 출력하는 비디오 믹서가 파이프라인의 시작에 존재한다.

imxcompositor_g2d latency=33333333 min-upstream-latency=33333333 name=comp sink_1::ypos=0 sink_0::ypos=0 sink_0::xpos=480 \
! cairooverlay name=cairo_text \
! fpsdisplaysink name=wayland_sink text-overlay=false video-sink=waylandsink \
v4l2src device=/dev/video3 \
! video/x-raw,width=640,height=480,framerate=30/1 \
! aspectratiocrop aspect-ratio=1/1 \
! imxvideoconvert_g2d rotation=horizontal-flip \
! video/x-raw,width=480,height=480 \
! tee name=t \
t. ! queue max-size-buffers=1 leaky=2 \
! imxvideoconvert_g2d \
! video/x-raw,width=256,height=256 \
! videoconvert \
! video/x-raw,format=RGB \
! tensor_converter \
! tensor_transform mode=arithmetic option=typecast:float32,div:255.0 \
! tensor_filter framework=tensorflow-lite model=/opt/gopoint-apps/downloads/selfie_segmenter_int8.tflite accelerator=true:npu custom=Delegate:External,ExtDelegateLib:libvx_delegate.so name=tensor_filter latency=1 \
! tensor_decoder mode=image_segment option1=snpe-depth option2=0 \
! imxvideoconvert_g2d \
! video/x-raw,width=480,height=480,format=RGBA \
! comp.sink_0 \
t. ! queue max-size-buffers=1 leaky=2 \
! comp.sink_1

 

자리를 조금 움직여서 보기 편하게(?) 만들면 아래와 같이

v4lsrc로 시작해서 fpsdisplaysink 로 끝내는 순차적인 구성으로 변경이 가능하다.

v4l2src device=/dev/video3 \
! video/x-raw,width=640,height=480,framerate=30/1 \
! aspectratiocrop aspect-ratio=1/1 \
! imxvideoconvert_g2d rotation=horizontal-flip \
! video/x-raw,width=480,height=480 \
! tee name=t \
t. ! queue max-size-buffers=1 leaky=2 \
! imxvideoconvert_g2d \
! video/x-raw,width=256,height=256 \
! videoconvert \
! video/x-raw,format=RGB \
! tensor_converter \
! tensor_transform mode=arithmetic option=typecast:float32,div:255.0 \
! tensor_filter framework=tensorflow-lite model=/opt/gopoint-apps/downloads/selfie_segmenter_int8.tflite accelerator=true:npu custom=Delegate:External,ExtDelegateLib:libvx_delegate.so name=tensor_filter latency=1 \
! tensor_decoder mode=image_segment option1=snpe-depth option2=0 \
! imxvideoconvert_g2d \
! video/x-raw,width=480,height=480,format=RGBA \
! imxcompositor_g2d latency=33333333 min-upstream-latency=33333333 name=comp sink_1::ypos=0 sink_0::ypos=0 sink_0::xpos=480 \
! cairooverlay name=cairo_text \
! fpsdisplaysink name=wayland_sink text-overlay=false video-sink=waylandsink \
t. ! queue max-size-buffers=1 leaky=2 \
! comp.sink_1

 

tee 로 나눈걸 다시 명시적으로 하는걸 생략하면 아래처럼도 변형가능하다.

v4l2src device=/dev/video3 \
! video/x-raw,width=640,height=480,framerate=30/1 \
! aspectratiocrop aspect-ratio=1/1 \
! imxvideoconvert_g2d rotation=horizontal-flip \
! video/x-raw,width=480,height=480 \
! tee name=t \
! queue max-size-buffers=1 leaky=2 \
! imxvideoconvert_g2d \
! video/x-raw,width=256,height=256 \
! videoconvert \
! video/x-raw,format=RGB \
! tensor_converter \
! tensor_transform mode=arithmetic option=typecast:float32,div:255.0 \
! tensor_filter framework=tensorflow-lite model=/opt/gopoint-apps/downloads/selfie_segmenter_int8.tflite accelerator=true:npu custom=Delegate:External,ExtDelegateLib:libvx_delegate.so name=tensor_filter latency=1 \
! tensor_decoder mode=image_segment option1=snpe-depth option2=0 \
! imxvideoconvert_g2d \
! video/x-raw,width=480,height=480,format=RGBA \
! imxcompositor_g2d latency=33333333 min-upstream-latency=33333333 name=comp sink_1::ypos=0 sink_0::ypos=0 sink_0::xpos=480 \
! cairooverlay name=cairo_text \
! fpsdisplaysink name=wayland_sink text-overlay=false video-sink=waylandsink \
t. \
! queue max-size-buffers=1 leaky=2 \
! comp.sink_1
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Posted by 구차니
프로그램 사용/yolo_tensorflow2025. 8. 22. 15:31

facenet

코드분석하다 보니 신경망 모델중에

facenet_int_quantized.tflite 이런파일이 보여서 imagenet 처럼 머하는건가 찾아보는데

128 차원 임베딩 벡터란걸 학습시켜 비교를 한다는데

일단 코드 상으로는

결과물이 128 개의 배열로 나온다.

그리고 그걸 코사인 유사로 계산을 통해서 두개의 백터가 유사하다면 동일 인물로 추정하는 것 같은데..

 

 

[링크 : https://cake.tistory.com/44]

[링크 : https://hwangtoemat.github.io/paper-review/2020-04-02-FaceNet-%EB%82%B4%EC%9A%A9/]

[링크 : https://wikidocs.net/151188]

[링크 : https://hyunah-home.tistory.com/entry/Facenet-얼굴-인식-모델-Fine-tuning-하기]

[링크 : https://hayunjong83.tistory.com/50]

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Posted by 구차니

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