구차니의 잡동사니 모음

ZDnet 기사인데
전제가 잘못되었다.. 랄까?

[링크 : http://media.daum.net/digital/others/newsview?newsid=20140107174106243]




일단 한국에서 리눅스가 대중화 되지 못하는 이유는
1. ActiveX로 인한 탈 IE 불가능(공인인증서, 키보드 보안 등등)
2. MS Office 외에는 호환이 불가능한 과도한 서식(libre office 등으로 대체가 불가능할 정도)
3. 익숙함을 벗어나지 않으려는 안일함


솔찍히 나 역시 메인은 리눅스를 쓰지 않는 이유는
한국에서는 카드결제를 하려고 하거나 각종 거래를 하려고 하면
반드시 공인인증서와 ie에서 작동하는 플러그 인을 설치해야 하고


가장 중요한 게임(!)은 mac용으로도 나오지 않고 오로지 윈도우용으로만 나오며


회사에서는 ms 제품이 아니면 사용이 불가능할 정도로 친 ms 환경이다.  
아웃룩을 쓰더라도 아웃룩이 아닌 사람들에게 배려가 되어야 하는데
그렇게 설정이 되어있지 않아 반드시 아웃룩을 써야만 하고
엑셀이나 워드 등도 공개표준이 아닌데(doc시절. docx등의 xml 포맷은 공개 되어 있다지만..
업무적으로 문서주고 받을때 구버전 호환을 위해 docx로는 주고 받지 않음) 그걸로 주고 받고
미친듯한 서식으로 ms 에서도 버전이 다르면 깨질정도로 쓸데없이 꾸미는 문제가 있다.


머.. 솔찍히 리눅스가 쓰기 아주 편한건 아니지만
(우스개 소리로 윈도우의 최고 기술은 껐다켜면 정상작동하는거라고 주장하지만)
그렇다고 해서 리눅스가 아주 못쓸건 아님에도 불구하고
단지 익숙하지 않은 프로그램을 찾아서 버벅이는 과정을 겪기 싫다는
윗사람의 주장으로 인해 꾸준히 이러한 MS 독점 현상이 유지 되고 있다는것 자체가
문제 아닐까?

아.. 지르고 싶다 ㅠㅠ
아이패드라던가 노트북 들고 다닐때는 블투로
집에서는 USB 쓰면 딱 좋을 녀석

키보드 배열도 표준 103키로 무지무지 마음에 드는데
가격이 ㄷㄷㄷ

[링크 : http://itempage3.auction.co.kr/DetailView.aspx?ItemNo=A672608953]

드라이버와 문서 / 예제코드 / 툴킷이 포함되어 있다.

기본 설치 위치는 아래와 같이 각양각색이다.

Telsa K20 GPU 원격 클로스터 로그인 데모 가입인거 같은데
들어 본적 없는 어플리케이션들 뿐이라, 돌려볼 방법도 몰라서 무의미해져 버린 좋은기회 ㅠㅠ

[링크 : http://www.nvidia.co.kr/object/gpu-test-drive-kr.html]

deb 패키지로 지원을 해서 한번 깔아 보는데 엌ㅋㅋㅋ

run으로 설치시에는 /usr/local/cuda-5.5 에

Install the CUDA 5.5 Toolkit? ((y)es/(n)o/(q)uit): n Install the CUDA 5.5 Samples? ((y)es/(n)o/(q)uit): y Enter CUDA Samples Location [ default is /home/minimonk/NVIDIA_CUDA-5.5_Samples ]: Enter Toolkit Location [ default is /usr/local/cuda-5.5 ]:

deb 패키지 설치시에는 /usr/local/cuda에 설치된다. (32bit 기준)
[링크 : http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-for-linux/index.html]

일단.. 설치된건 cuda repo 이니.. 추가로  cuda-dev와 cuda-doc을 설치 해봐야징..

$ sudo apt-cache search cuda boinc-nvidia-cuda - metapackage for CUDA-savvy BOINC client and manager libthrust-dev - Thrust - C++ template library for CUDA pyrit - GPGPU-driven WPA/WPA2-PSK key cracker python-pytools - big bag of things supplementing Python standard library suricata - Next Generation Intrusion Detection and Prevention Tool libcublas4 - NVIDIA CUDA BLAS runtime library libcudart4 - NVIDIA CUDA runtime library libcufft4 - NVIDIA CUDA FFT runtime library libcurand4 - NVIDIA CUDA Random Numbers Generation runtime library libcusparse4 - NVIDIA CUDA Sparse Matrix runtime library libnpp4 - NVIDIA Performance Primitives runtime library nvidia-compute-profiler - NVIDIA Compute Visual Profiler nvidia-cuda-dev - NVIDIA CUDA development files nvidia-cuda-doc - NVIDIA CUDA and OpenCL documentation nvidia-cuda-gdb - NVIDIA CUDA GDB nvidia-cuda-toolkit - NVIDIA CUDA toolkit nvidia-304 - NVIDIA binary Xorg driver, kernel module and VDPAU library nvidia-304-updates - NVIDIA binary Xorg driver, kernel module and VDPAU library nvidia-319 - NVIDIA binary Xorg driver, kernel module and VDPAU library nvidia-319-updates - NVIDIA binary Xorg driver, kernel module and VDPAU library python-pycuda - Python module to access Nvidia‘s CUDA parallel computation API python-pycuda-doc - module to access Nvidia‘s CUDA parallel computation API (documentation) python-pycuda-headers - headers for Python module to access Nvidia‘s CUDA parallel computation API cuda-repo-ubuntu1204 - CUDA repo configuration files.

$ sudo apt-get install nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-doc 패키지 목록을 읽는 중입니다... 완료 의존성 트리를 만드는 중입니다 상태 정보를 읽는 중입니다... 완료 다음 패키지를 더 설치할 것입니다:   cpp-4.4 g++-4.4 gcc-4.4 gcc-4.4-base libcublas4 libcudart4 libcufft4 libcurand4 libcusparse4   libnpp4 libqtassistantclient4 libstdc++6-4.4-dev libthrust-dev libvdpau-dev   nvidia-compute-profiler nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-opencl-dev opencl-headers 제안하는 패키지:   gcc-4.4-locales g++-4.4-multilib gcc-4.4-doc libstdc++6-4.4-dbg gcc-4.4-multilib   libmudflap0-4.4-dev libgcc1-dbg libgomp1-dbg libmudflap0-dbg libcloog-ppl0 libppl-c2 libppl7   libstdc++6-4.4-doc libvdpau-doc 다음 새 패키지를 설치할 것입니다:   cpp-4.4 g++-4.4 gcc-4.4 gcc-4.4-base libcublas4 libcudart4 libcufft4 libcurand4 libcusparse4   libnpp4 libqtassistantclient4 libstdc++6-4.4-dev libthrust-dev libvdpau-dev   nvidia-compute-profiler nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-doc nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit   nvidia-opencl-dev opencl-headers 0개 업그레이드, 21개 새로 설치, 0개 제거 및 4개 업그레이드 안 함. 142 M바이트 아카이브를 받아야 합니다. 이 작업 후 467 M바이트의 디스크 공간을 더 사용하게 됩니다. 계속 하시겠습니까 [Y/n]?

ㄷㄷㄷ 벌써 버전이 이렇게!!
일단.. 리눅스는 12.04 LTS 32bit / 2GB 짜리라.. 메모리라도 늘려줘야 하나? ㅠㅠ

 

길가다 무언가 하나 주길래
교회인가? 그냥 넘기고 자세히 보지 않다가
집에 와서 보게 되었는데 헐 ㅋㅋㅋㅋ

정말 조그맣게 "여호와의 증인" ㅋㅋㅋㅋ
게다가 일본에도 지부가 있고
머야 왜 printed in Japan이야? 

플레이 타임은 12시간인데
한달 정도 걸린 느낌 ..
퍼즐이 은근 업그레이드 되어서 깨다가 막히면 짜증나는 바람에
엔딩까지 오랜 시간이 걸렸다.

LM-324가 몇배 증폭되는진 모르겠지만... 90배 정도 까진 단일 회로로 가능한듯..
회로는 앞서의 내용을 확인하면 되고....
2014/01/02 - [embeded/ATmega/ATtiny (AVR)] - LM324와 ST-1K 사용조사

일단.. 10K / 220옴 이용해서 증폭한 경우
과거의 2.5mV / 0.02mV에 비해서 꽤 크게 증폭이 되었다.
(차단이 제대로 안되었거나 흔들렸을때 잘못 찍은듯..)

그리고 220옴 병렬저항으로 10k/110옴으로 증폭한 결과

전체 회로(?)는 아래와 같다.

롯데 시네마 천호점에서 혼자서 조조로 본 영화.
고 노무현 대통령의 변호사 시절 이야기라고 하지만
영화 초반에 사실을 기반으로 한 허구의 이야기라고 하는 바람에 열심히 까이는 영화이다.

아무튼 시간에 맞춰가지 못해서
그 문구를 못보고 조금 늦게 들어갔지만 영화 감상에는 크게 지장이 없었다.

변호인 감독 양우석 (2013 / 한국) 출연 송강호 상세보기

---- 스포일러 및 평가
스토리는 알려질만큼 알려졌을테니
일단.. 송변호사가 부산으로 내려가서는 성공하는 이야기(?)인데
변호사도 등기업무를 할 수 있게 법이 바뀌면서 부동산중개업으로 뛰어들고 돈을 거머쥐어
사시 공부 하던 시절 노가다 뛰면서 짓던 아파트로 들어가는 감동적인 내용과
변호사하며 돈을 벌어 거들먹 거리다 주변인의 고초로 인해 어깨에 힘을 빼고 인권변호사로 거듭나게 되는 이야기이다. 

개인적으로는 송강호의 감정적인 연기가 조금은 오버 스럽다는 느낌이 들었고
정말 시간 가는지 모르게 본 것 봐서는 엄청나게 몰입했던 것 같다.
하지만 감정의 최고조를 찍는 순간의 엔딩 크레딧은 아쉬움이 진하게 묻어났다.

굳이 점수를 매긴다면.. 7/10점?