구차니의 잡동사니 모음

으아 돈 ㅠㅠ

별거 한 것 없는데 1.9만

역시 우라나라 의료보험의 위대함이라고 해야하려나 ㅠㅠ

아오 은근히 빡세게 만들어 놨네

현재 배터리는 부풀어서 그런가 좀 벌어지고 있고

배터리 규격은 801525 200mAh 3.7V 3천원

두께 8mm 가로 15mm 세로 25mm 규격인 것 같은데

두께가 조금 더 얇으면 좋으려나?

아니면 부푼게 티나게 딱 맞는게 좋으려나?

요즘은 11번가가 옥션보다 싸네..

[링크 : http://www.11st.co.kr/products/2682015302] 3000

751517 4500원

두께 7.5mm 가로 15mm 세로 17mm 규격 100mAh 흐음..

[링크 : http://itempage3.auction.co.kr/DetailView.aspx?itemno=C251390145]

아무튼 선을 적당히 잘 옮겨서 다시 넣었긴 한데

배터리가 부풀면서 PCB가 휘어 칩 안테나에 영향을 준건 아닌가 조금 의심..

일단은 안되던게 되니 좋긴한데 배터리 상태를 보니 불안하네..

새로 사는거 vs 배터리 구매 + 택배비 ㅠㅠ

+

cheerson 드론꺼는 100mAh인데 4500원 선..

이건 200mAh인데 2900원.. 방전율 차이인가?

[링크 : http://itempage3.auction.co.kr/DetailView.aspx?itemno=B775220616]

변수 추적해보니 그게 그거인가?

  int output = interpreter->outputs()[0];
  TfLiteIntArray* output_dims = interpreter->tensor(output)->dims;
  // assume output dims to be something like (1, 1, ... ,size)
  auto output_size = output_dims->data[output_dims->size - 1];

    const float* detection_locations = interpreter->tensor(interpreter->outputs()[0])->data.f;
    const float* detection_classes=interpreter->tensor(interpreter->outputs()[1])->data.f;
    const float* detection_scores = interpreter->tensor(interpreter->outputs()[2])->data.f;
    const int    num_detections = *interpreter->tensor(interpreter->outputs()[3])->data.f;

    //there are ALWAYS 10 detections no matter how many objects are detectable
    //cout << "number of detections: " << num_detections << "\n";

    const float confidence_threshold = 0.5;
    for(int i = 0; i < num_detections; i++){
        if(detection_scores[i] > confidence_threshold){
            int  det_index = (int)detection_classes[i]+1;
            float y1=detection_locations[4*i  ]*cam_height;
            float x1=detection_locations[4*i+1]*cam_width;
            float y2=detection_locations[4*i+2]*cam_height;
            float x2=detection_locations[4*i+3]*cam_width;

            Rect rec((int)x1, (int)y1, (int)(x2 - x1), (int)(y2 - y1));
            rectangle(src,rec, Scalar(0, 0, 255), 1, 8, 0);
            putText(src, format("%s", Labels[det_index].c_str()), Point(x1, y1-5) ,FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5, Scalar(0, 0, 255), 1, 8, 0);
        }
    }

typedef struct {
  int size;
#if !defined(__clang__) && defined(__GNUC__) && __GNUC__ == 6 && \
    __GNUC_MINOR__ >= 1
  int data[0];
#else
  int data[];
#endif
} TfLiteIntArray;

typedef union {
  int* i32;
  int64_t* i64;
  float* f;
  char* raw;
  const char* raw_const;
  uint8_t* uint8;
  bool* b;
  int16_t* i16;
  TfLiteComplex64* c64;
  int8_t* int8;
} TfLitePtrUnion;

typedef struct {
  TfLiteType type;
  TfLitePtrUnion data;
  TfLiteIntArray* dims;
  TfLiteQuantizationParams params;
  TfLiteAllocationType allocation_type;
  size_t bytes;
  const void* allocation;
  const char* name;
  TfLiteDelegate* delegate;
  TfLiteBufferHandle buffer_handle;
  bool data_is_stale;
  bool is_variable;
  TfLiteQuantization quantization;
} TfLiteTensor;

[링크 : https://android.googlesource.com/platform/external/tensorflow/.../tensorflow/lite/c/c_api_internal.h]

현재 소스에서는 common.h 로 옮겨진듯

[링크 : https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/c/common.h]

그런 이유로 distcc-pump 모드 시도 ㅠㅠ

[링크 : https://itmir.tistory.com/454]

[링크 : https://www.whatwant.com/entry/Ubuntu에서-ccache-사용하기]

low level 후킹으로 좌우 쉬프트 구분은 가능한 듯

win32

[링크 : http://stackoverflow.com/questions/1811206]

[링크 : http://stackoverflow.com/questions/3475305]

linux

[링크 : http://stackoverflow.com/questions/3649874]

지하철에서 쪽팔려서 못 쓸듯 하지만(!)

핸드폰에서 가상 모니터로 VR을 쓰고

블루투스 키보드를 이용해서 SSH 원격 접속이 가능하면 어떨까? 라는 생각 중

waveshare 5.5 인치 OLED FHD / HDMI

[링크 : https://www.waveshare.com/5.5inch-hdmi-amoled.htm]

[링크 : https://www.waveshare.com/5.5inch-hdmi-amoled-with-case.htm]

[링크 : https://wiki.stereopi.com/index.php?title=SLP_(StereoPi_Livestream_Playground)_Raspbian_Image]

[링크 : http://medium.com/stereopi/diy-vr-helmet-for-the-stereopi-10-ms-latency-for-just-135-4c42eb60c6dc]

요즘 부쩍 연봉에 혹하게 해서 IT로 끌어올려는 기사가 넘쳐난다.

내가 거기 못가는건 내 실력 탓이긴 하지만..

아무튼 지금 회사에 불만은 없지만?!

하고 싶은 말은

왜 프로그래밍 언어 배울때 HELLo WORLD 부터 출력하냐면

이 길이 바로 지옥으로 오는 길이기 때문이지 -_-

현직 개발자 10명에게 들어보니..비전공자도 OK, 평생공부는 '부담'

<< 문득 의사들이 공부할게 많다고 하는데 내가 의사가 아니라 모르겠지만

<< 공부양에서 도대체 얼마나 차이가 나는걸까 하는 생각이 든다.(평생 공부량)

<< 반대로 IT 쪽도 의대처럼 공부를 더 많이 시켜야 하는거 아닌가 싶기도 하고..

[링크 : http://news.v.daum.net/v/20210428225703173]

코딩의 마술사 개발자, 알고보면 S급은 '슈퍼 을' 나머진 '그냥 을'

<< 한국에서 프로그래머가 갑인 역사는 절대 없다고 확신할 수 있을 듯!

[링크 : http://news.v.daum.net/v/20210428225401155]

기자가 직접 개발자의 하루를 체험해보니..의외로 필요한 능력은 '소통'

<< 저기요 기자님.. 학원에서 개발자 하루 체험이라고 하시면.. 곤란합니다 ㅠㅠ

[링크 : http://news.v.daum.net/v/20210429095403858]

형광등(?) 고치신다고 부품 내놔 시전하심 -_-

아니 전기과 아부지가 세운상가 사서 사오시면 될 걸 왜!!!! ㅠㅠ

전산과인 나에게 부품 내놔를 시전하시는겁니까!!! ㅠㅠ

distcc 패키지 설치하고, tensorflow lite 빌드 시도

원래는 30분 정도 걸렸는데 (rpi 3b, 4core 기준) 얼마나 줄어들려나?

(느낌으로는 SD 메모리라 disk io로 인해 오히려 더 느려질지도 모르겠다는 불안감이..)

접속이 안되는 것 같아서 다른 문서들을 자세히 보니 설정을 제대로 안했네!

/etc/default/ditscc 파일에서 allow와 listener를 수정해주고 service distcc restart 하면 끝!

MAKEFLAGS에 CC=/usr/lib/distcc/gcc 이 포인트 이긴 한데..

tensorflow/tensorflow/lite/tools/make $ cat ./build_rpi_lib.sh
#!/bin/bash
# Copyright 2017 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
# ==============================================================================

set -x
set -e

SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
TENSORFLOW_DIR="${SCRIPT_DIR}/../../../.."

FREE_MEM="$(free -m | awk '/^Mem/ {print $2}')"
# Use "-j 4" only memory is larger than 2GB
if [[ "FREE_MEM" -gt "2000" ]]; then
  NO_JOB=4
else
  NO_JOB=1
fi

export MAKEFLAGS="CXX=/usr/lib/distcc/g++ CC=/usr/lib/distcc/gcc"
make -j 8 TARGET=rpi -C "${TENSORFLOW_DIR}" -f tensorflow/lite/tools/make/Makefile $@
#make -j ${NO_JOB} CC=/usr/lib/distcc/gcc TARGET=rpi -C "${TENSORFLOW_DIR}" -f tensorflow/lite/tools/make/Makefile $@

/etc/distcc/hosts 에 사용할 노드 이름을 넣으면 되는데 자기 자신이 들어가지 않으면

distcc 에서는 슬레이브 노드들로만 빌드를 하게 된다.

가끔 이런거 나오는데 그냥 무시하면 zeroconf에 의해서 붙는지 슬레이브 노드(?) 쪽 cpu를 빨아먹긴 한다.

[링크 : http://openframeworks.cc/ko/setup/raspberrypi/raspberry-pi-distcc-guide/]

[링크 : http://jtanx.github.io/2019/04/19/rpi-distcc-node/]

+

/var/log/distcc.log를 보는데

정상적으로 잘되면 COMPILE_OK가 뜨지만

어느순간 갑자기 client fd disconnected가 뜨면서 빌드가 멈춘다.

근데 time:305000ms 정도 대충 5분 timewait 걸리는것 같아서

오히려 안하니만 못한 상황..

distccd[14090] (dcc_job_summary) client: 192.168.52.209:40940 COMPILE_OK exit:0 sig:0 core:0 ret:0 time:16693ms g++ tensorflow/lite/kernels/cpu_backend_gemm_eigen.cc
distccd[14091] (dcc_collect_child) ERROR: Client fd disconnected, killing job
distccd[14091] (dcc_writex) ERROR: failed to write: Broken pipe
distccd[14091] (dcc_job_summary) client: 192.168.52.209:40932 CLI_DISCONN exit:107 sig:0 core:0 ret:107 time:307172ms

아무튼 위와 같은 에러를 내며 뻗을때 개별 노드에서는 이런식으로 IO가 미쳐 날뛴다.

+

cpp,lzo를 넣어서 해볼까?

[링크 : https://wiki.gentoo.org/wiki/Distcc/ko]

+

되는데 pump가 아닌거랑 동일하게 io가 폭주해서 뻗는건 동일하다.

+

distccmon-text 는 slave node가 아니라 server node에서 해야 하는구나..

열심히 굴러야지 머 ... ㅠㅠ