구차니의 잡동사니 모음

하얗게 불태움

그 와중에 복요리 첨 먹어 본것 같은데

쫄깃한게 신기한 식감인데

먹고 나서 술 먹은 것 처럼 먼가 헤롱헤롱 대네.. 이게 독인가?!

i는 interleave

n은 non:interleave

(i라서 정수인줄..)

[링크 : https://www.alsa-project.org/alsa-doc/alsa-lib/group___p_c_m.html#gabc748a500743713eafa960c7d104ca6f]

[링크 : https://www.alsa-project.org/alsa-doc/alsa-lib/group___p_c_m.html#gae599772ce3d0aa6a70de143abcf145e7]

SND_PCM_FORMAT_FLOAT

당연히(?) alsa는 pcm singed short과 같은 정수포맷만 지원할 줄 알았는데, 실수가 있다니 놀랍네

[링크 : https://www.alsa-project.org/alsa-doc/alsa-lib/group___p_c_m.html#ggaa14b7f26877a812acbb39811364177f8a7d9fd83c6ff5be7a9cde4b0673b64bf0]

재생

[링크 : https://github.com/sourcegod/alsatonic]

녹음

[링크 : https://gist.github.com/albanpeignier/104902]

원래 달린게 4p 에 84mm 정도 되는데

어느게 나으려나.. 모험을 해볼까.. 싼걸로 해볼까.. 갈등중

기가바이트 GTX1050용 87mm 4p / 8920원 + 0원

[링크 : http://itempage3.auction.co.kr/DetailView.aspx?itemno=E379837171]

coms ND777

75mm / 15mm  두께 / 2p / 1650원 + 3000원

[링크 : http://itempage3.auction.co.kr/DetailView.aspx?itemno=D525887054]

에버쿨 RVF-2F

80mm / 2p / 9900 + 2500

[링크 : https://www.coupang.com/vp/products/2138532744]

fan speed가 보고되는걸 보면.. 4핀이 옳은데..

4핀이 두개로 각각 꽂히는것도 아니고

두개를 묶어서 쓰는걸 보면 하나는 pwm 으로 제어만 하고 한쪽만 tacho를 쓰나?

결제전

결제후! 쨔쟌~

방문자수도 나락가고 있는데

걍 도메인도 포기할까 싶기도 할 정도

그런데 머.. 누가 봐주길 원해서 시작한 블로그도 아니었으니

방문자는 핑계고, 무언가를 할 만큼의 정신적 체력이 남아있지 않은게 원인이려나..

심장이 두구두군 뛰게 할 (병신같은) 무언가가 필요한데...

(멘탈이 나갔음)

실손보험 청구가 될진 모르겠지만

발바닥이나 손이 아니라

팔꿈치 쪽이라서 비급여로 처리 되는데 이유가 "미용"이기 때문이란다

번지고 커져가는데 내버려 둘순 없는데

도대체 이 법이 왜 이따구냐

피부과가 그래서 돈이 되는거였나 싶기도하면서

반대로 일반적인 치료가 미용으로 둔갑된게 문제였구나 싶기도 하다.

아오..

마지막날과 첫날에 야근하면 먼가 기분이 -_-

수익안내는 내가 이상한건가?

창을 figure라고 하는 것 같은데

openCV는 창을 명시하고 그릴 데이터를 지정한다면

openGL은 선택을 하고 그리는 거라 순서가 필요한데

matplotlib은 openGL 처럼 그릴곳을 선택하고 그리는 컨셉을 사용한 듯.

>>> plt.ion() # 인터랙티브모드 전환 <matplotlib.pyplot._IonContext object at 0x71521b249b40> >>> plt.figure(1) # 여기서 Figure 1 이라는 창이 열림 <Figure size 640x480 with 0 Axes> >>> plt.plot([1,2,3]) # Figure 1 창에 그래프 그려짐 [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7152194aead0>] >>> plt.figure(2) # 여기서 Figure 2 이라는 창이 열림 <Figure size 640x480 with 0 Axes> >>> plt.plot([2,3,4,5]) # Figure 2 창에 그래프 그려짐 [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x71521a9c2410>] >>> plt.figure(1) # UI 상으로 변동은 없으나 Figure 1 창에 그리도록 선택 <Figure size 640x480 with 1 Axes> >>> plt.plot([2,3,4,5]) # Figure 1 창에 추가로 그려짐 [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x71521a9eca30>]

[링크 : https://matplotlib.org/stable/gallery/subplots_axes_and_figures/multiple_figs_demo.html]

하나의 창 안에서 나누는건 subplot 인듯

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/41210823/display-multiple-images-in-subplots]