#snappy日式

[snappyhk]

徵勇者🤥明將迴轉壽司打大佬😏其實未執曬㗎😎 - Level1⃣【菠蘿吞拿魚沙律焗船】$13其實味道都唔差😆不過肥膩指數超曬標😡 Level2⃣【黑椒煙燻鴨胸壽司】$13 咪係普通鴨胸囉🙂真係西日文化薈萃😂唔知點解覺得鹹魚壽司可能仲夾 Level3⃣【菠蘿壽司】$13罐頭菠蘿夠甜夠夠多汁🍍不過當壽司就夠特別😂生果定正餐呢😕 Level4⃣【海膽魷魚壽司】$13 哇！係海膽醬泥嘅����仲要味道一啲都唔新鮮🙂似醃魷魚多啲喎🤓 Level5⃣【泡菜素翅壽司】$13 日韓文化😂加個素翅真係夠特別😶下次加個碗仔翅先講 Level6⃣【綠茶雪糕壽司】$13 如果講自己鍾意食綠茶雪糕💚就點都要試下呢個潮流尖端嘅壽司😎兩大球綠茶雪糕🤓加又凍又實嘅飯，到底應該點豉油食飯😲定用匙羹當甜品食😵 Level7⃣隱藏級大佬🖤當你以為唔叫奇怪壽司就安全？分分鐘你個劍魚腩同墨魚都出水😇仲多水到以為岩岩撈上泥🤡祝你好運 - 我要平反😎其實吉列蝦壽司係幾好食㗎，即炸熱辣辣卜卜脆😋火炙系列都ok,而且拉麵大大碗好抵 ========================= 明將迴轉壽司餐廳 地址：屯門石排頭路1號卓爾廣場2樓208號舖 地址：沙田正街3-9號希爾頓中心3樓3-6號舖 ========================= 想睇翻同類型🍴👇🏼 #Snappy日式 #Snappy其實我係窮L 想睇翻同地區🚩👇🏼 #Snappy屯門 #Snappy沙田 #Snappy西鐵線 #Snappy東鐵線（在 明將迴轉壽司）

[awsexchage]

Homebrew の ffmpeg でいつの間にかインストールオプションが無くなってた件・・・ http://bit.ly/2Vv3oJ2

GW は一人バイクで放浪の旅に出ます。 streampack 木村です。

1月にディスプレイ出力不良で交換してもらった業務 Macbook が頻繁に固まるんですよ。 日に何度もフリーズ、酷いときは勝手に再起動したりしてストレスがマッハに！

いい加減業務に支障をきたすので新しい Macbook に変えてもらい環境構築中。 ffmpeg をインストールしようとして以前と同じ方法 インストールコマンド一���！ MAC の ffmpeg で H.265(HEVC) を使えるようにする で brew で入れようとしたら

$ brew install ffmpeg --with-fdk-aac --with-freetype --with-libass --with-libvpx --with-sdl2 --with-x265 Error: invalid option: --with-fdk-aac

怒られたよ！ 何で？？

Github を見てみる

https://github.com/Homebrew/homebrew-core/blob/master/Formula/ffmpeg.rb

option が無いよ・・・

ffmpeg.rb

class Ffmpeg < Formula desc "Play, record, convert, and stream audio and video" homepage "https://ffmpeg.org/" url "https://ffmpeg.org/releases/ffmpeg-4.1.3.tar.xz" sha256 "0c3020452880581a8face91595b239198078645e7d7184273b8bcc7758beb63d" head "https://github.com/FFmpeg/FFmpeg.git" bottle do sha256 "14a4dc07d1ffb6d44d90adb72185434d6c0127cf26a8ebd05ca64fa2c4baca56" => :mojave sha256 "761b20937690043ced7797a18538e5adf32cda5d557810dca030ddd0cd4cd5ec" => :high_sierra sha256 "8bf6a1fda6bc5adcb6dc1b89e1886dbdb2a8730d146d7fdd7ed43f4dee07d663" => :sierra end depends_on "nasm" => :build depends_on "pkg-config" => :build depends_on "texi2html" => :build depends_on "aom" depends_on "fontconfig" depends_on "freetype" depends_on "frei0r" depends_on "gnutls" depends_on "lame" depends_on "libass" depends_on "libbluray" depends_on "libsoxr" depends_on "libvorbis" depends_on "libvpx" depends_on "opencore-amr" depends_on "openjpeg" depends_on "opus" depends_on "rtmpdump" depends_on "rubberband" depends_on "sdl2" depends_on "snappy" depends_on "speex" depends_on "tesseract" depends_on "theora" depends_on "x264" depends_on "x265" depends_on "xvid" depends_on "xz" def install args = %W[ --prefix=#{prefix} --enable-shared --enable-pthreads --enable-version3 --enable-hardcoded-tables --enable-avresample --cc=#{ENV.cc} --host-cflags=#{ENV.cflags} --host-ldflags=#{ENV.ldflags} --enable-ffplay --enable-gnutls --enable-gpl --enable-libaom --enable-libbluray --enable-libmp3lame --enable-libopus --enable-librubberband --enable-libsnappy --enable-libtesseract --enable-libtheora --enable-libvorbis --enable-libvpx --enable-libx264 --enable-libx265 --enable-libxvid --enable-lzma --enable-libfontconfig --enable-libfreetype --enable-frei0r --enable-libass --enable-libopencore-amrnb --enable-libopencore-amrwb --enable-libopenjpeg --enable-librtmp --enable-libspeex --enable-videotoolbox --disable-libjack --disable-indev=jack --enable-libaom --enable-libsoxr ] system "./configure", *args system "make", "install" # Build and install additional FFmpeg tools system "make", "alltools" bin.install Dir["tools/*"].select { |f| File.executable? f } end test do # Create an example mp4 file mp4out = testpath/"video.mp4" system bin/"ffmpeg", "-filter_complex", "testsrc=rate=1:duration=1", mp4out assert_predicate mp4out, :exist? end end

どうやら以下で消滅した模様

https://github.com/Homebrew/homebrew-core/commit/f75cb092032c2eb921ba0bcdcf6a45af5cf86714#diff-8f4deb87ce96b9c5efe97be3288bb406

んでどうすりゃ H.265 を使えるの？

何もしなくて良いです。デフォルトでインストールされます。全部入りです！

$ brew install ffmpeg

$ brew ls aom gmp libogg opencore-amr snappy cairo gnutls libpng openjpeg speex ffmpeg graphite2 libsamplerate openssl sqlite flac harfbuzz libsndfile opus tesseract fontconfig icu4c libsoxr p11-kit theora freetype jpeg libtasn1 pcre unbound frei0r lame libtiff pixman webp fribidi leptonica libunistring python x264 gdbm libass libvorbis readline x265 gettext libbluray libvpx rtmpdump xvid giflib libevent little-cms2 rubberband xz glib libffi nettle sdl2

最後に

オチとしては「インストールオプションが無くなってた」ってことなんですが、$ brew options ffmpeg でも何も表示されないし。 これが分かるまでに Error: invalid option: --with-fdk-aac でggったり、結構色々とネットの海をうろちょろしてしまいました。

ココとか https://github.com/Homebrew/homebrew-core/issues/31510

ココとか https://github.com/Homebrew/brew/issues/5732

オプション指定しなくていいのは楽ですが、全部入っちゃうのはどうなんでしょうねえ。

4/19追記

@ohokihai さんからコメントを頂戴したので。

一応記事のままでも内蔵AACはインストールされますので、-acodec aac でエンコードが可能です。

ただし、ffmpeg 公式でも品質は fdk-aac > 内蔵AAC と言われていますので、 fdk-aac を使いたい場合は https://github.com/varenc/homebrew-ffmpeg で今まで通りオプション付きでインストールすることができます。

https://trac.ffmpeg.org/wiki/Encode/HighQualityAudio

元記事はこちら

「Homebrew の ffmpeg でいつの間にかインストールオプションが無くなってた件・・・」

May 09, 2019 at 12:00PM

[gou2go]

Nava - Finished

こちらで最後。

ここでは実装はなく、音のチェック。最終段階にして初めて音を出す。

すこく緊張する。

僕の場合、電源をONしたらLCDディスプレイがつかなかった。

ディスプレイ部分のハンダが甘かった。ハンダ後、全部ついた。（最���は抵抗の関係で画面が暗い可能性あり。ディスプレイの右横が赤く光るので、それで判断）

LCDディスプレイがついたら以下

Enterを押しながら電源をON

ディスプレイ横にある半固定抵抗をドライバで回してディスプレイのコントラストを調整する。（ここは好み）

TP1とGNDを測って+5VになるまでTM2を調整する。

電源をOFFにする

StartとStopを同時に押しながら電源をON

Init EEprom modeになるので5秒以内にStartとEnterを押下（初期化が実行される）

ここで一通りの音をチェックする。

私の場合は、HandClapの音が出なくて、SnareはSnappyが効かない状態。

他は問題なく出た。

上記の症状をForumで検索したところ、全く同様の人がいた。

よくよく読んでみるとNoiseに問題ありとのこと。

そういえば、ノイズのテストの時にノイズ音全くしなかったことを思い出した。（これだと思った）

Forumの方と同様にシフトレジスター（HD14006BP）を注文し、交換。

snareがそれっぽい音になった。

やっと、Handclapの調整へ。

ここでオシロスコープが必要になるが、Windowsの人はSoundcard Oscilloscope（ライセンスが必要ではあるが、テストくらいなら体験版でOK）を使うと良いだろう。

私が使った時は1.46verだった。

多分こんなの作る人はおそらくDAW環境くらい持っているはずで、LINE INでオシロスコープが使える。

HandClapのTM1を2v P-Pになるように調整する。

Soundcard Scopeだと1vでいいような？？？ここがわからん。

オシロスコープの見方がよくわからん

とりあえず、だいたいOK。

よくよくSnareの音を聞くとちょっとTomっぽい音がするけど、多分SnareのM5218Lのどれかが壊れている可能性がある。

今はそれっぽい音がなるので、とりあえずはこのまま放置する。

<2019.04.20追記>

M5218Lなどを購入し交換してみたが、効果がない。

snareのtoneが長くなるtopicを見返したときに一箇所気づいた。

「ENV2(C82)にも同じように1M ohmの抵抗をつけてみてね。その方がいい感じの音が出るよ（Try copying the 1M-Ohm mod to Env2. It sounded good for me after doing this.）」と記載があったのだ。

手元にたまたま1M ohmがあったので試したら、909のsnareの音になった！

これで一件落着。

後日談ではないが、電子パーツが結構余っている。

ハンダし忘れではないかと思っていたが、思った以上にめっちゃあまるので、これなんとかならなかったのか、、、

とりあえず完成。ありがとうございました。

<2019.05.23 追記>

ツマミ（Knob）パーツを秋葉原・ネットなどでめちゃくちゃ探したがなかった。

Dシャフト（この方向）でこの塗装にピッタリのものが見つからない。

1個当たりの単価も200円, 300円 超えてくるとそれだけで5000円は軽く飛んでしまう。

海外も含め検索してみんなKnobとかどこで買ってるんだろうと思い、公式のフォーラムに検索をかけた。

するとこんな記事を発見した。

KlangGenerator 氏が、「TR-909に見えるノブ(Chia Shin製)を40set作ったぜ。あと2週間で届く。1setあたり20Euro、送料はドイツとEU以外なら6Euro（今は8Euroになってる）だ」と書いていたのだ。

更新日を見ると、発見してから１週間ほど前に投稿された模様。

フォーラムは登録制だったので、 KlangGenerator（以下：K） に直接メールでコンタクト。

K「まだノブは届いてないけど、受付（予約）はできるよ。もうお金も支払ってくれてる人もいるし、支払うならPaypalで頼むよ」

Paypalであれば保証もしっかりしているので安心して払うことに。

俺「じゃあ、Paypalで払ったわ。受付時に住所入れるとこなかったけど、どうすりゃいいの？」

K「メールに書いてくれ！そしたら送るとき連絡するから」

安心してメールに住所を記載。その後、K氏からメールが。

Ｋ「（マンション名と部屋番）これって道の名前？Googlemapでググっても出てこないんだけど」

海外にしてはめちゃくちゃ丁寧だなと思ったのが正直なところ。

俺「それ、 マンション名と部屋番 だから日本語じゃないと出てこないと思うよ。海外からはそれで全部届いてるから遠慮せず送ってくれ」と返信。

1週間後、無事にノブ到着、合計送料込みで3500円くらい。

俺「 ノブ届いたぜ！ サンキュー」と送ったら「パーフェクト！装着したNavaを気に入ってくれるといいな！」と来た。親切。

これで本当におしまい。

動画はここに

https://www.instagram.com/p/Bt9_GBCjGS0/

[tak4hir0]

はじめに なんか某所に面接に来た年収1000万円以上希望のインフラエンジニア候補に、Linuxのどのディストロ使ってるか聞いたら「ディストロってなんですか？」と聞き返して来たという話をきいたのでオラびっくらこいてQiitaに記事書き始めちまったぞ 使ったことはなくてもいいから名前と特徴くらいは知っていて欲しいディストリビューションを列挙する。ディストロの系列ごとに書いたので、列挙順は重要度順ではない。が、2019年現在絶対に知ってないとマズイalpineだけは先頭に置いた busybox系 Alpine Linux 公式: https://www.alpinelinux.org/ Wikipedia: https://ja.wikipedia.org/wiki/Alpine_Linux パッケージマネージャー: apk 最小構成だと約5.6MBという圧倒的小ささで、dockerコンテナのベースとして存在感を日々増大させている。busyboxというのは昔FDD1枚(1.2MB)で起動する1 floppy linux系でよく使われていた技術で、lsやcd等多数のコマンドを一つのbusyboxというバイナリのシンボリックリンクにしておき、実行時に$0で「どのコマンドで起動されたか」を調べて挙動を変えることでサイズを小さくしている。単一バイナリなのに沢山仕事があるから「busybox(忙しい箱)」なのである。 伝統的巨大企業で働いてる人は「ウチはまだベンダーの動作保証のあるRHELだから」という事はあるだろうが、使ったことはなくても2019年現在でAlpineの名前と用途を知らないインフラエンジニアはヤバイ。 RedHat系 パッケージマネージャー: yum (.rpm) Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 公式: https://www.redhat.com/ja/technologies/linux-platforms/enterprise-linux Wikipedia: https://ja.wikipedia.org/wiki/Red_Hat_Enterprise_Linux サーバーで定番だったディストリビューション。実績もあったし、高いロイヤリティとるだけあってちゃんとhpやIBMなどのサーバーベンダーにかけあって検証させ、サーバーの動作保証OSにRHELの名前が挙がっていた。商用では「フリーソフト(≒OSS)なんて信用できない、バグがあったときにどうするんだ1！」という時代で、ベンダーにCentOS使ってるなんて言ったら「それはうちの動作保証外なんで返答できかねます2」と言われ���のがオチだった。今でも変わってないかも。でも今はベンダーからサーバー買うよりクラウドの方が多いと思うので、そんな事を気にすることもなくなった。 Amazon Linux 公式: https://aws.amazon.com/jp/mp/linux/ 言わずとしれたAmazonが自社のクラウドサービスAWSのサーバーインスタンスであるEC2用に提供しているディストリビューション。Amazon Linux2でやっとRHEL7ベースになった。初代Amazon LinuxはRHEL6がベース。AmazonオリジナルはDBのAuroraなども含め、AWS最適化パッチがあたっているものの本家からは数年遅れるため本家のバグ対応や機能追加が取り入れられるのが遅いというパターンが多い気がする。最近は本番環境もdockerな事が多いのでホストなんてセキュアであればそれで必要十分とは思う。 CentOS 公式: https://www.centos.org Wikipedia: https://ja.wikipedia.org/wiki/CentOS 「RHELとのバイナリ互換を目標」として、RHELのSRPMから構築するコミュニティベースのプロジェクトだった。他にWhitebox LinuxとScientific Linux、CERN Linuxなどがあったが消えたので言及しない。当初はSRPMから消し忘れたRHELのロゴなどに対してチクチクとRH本体から「うちの商標を侵害するな」といじめられていたが、今ではRHがCentOSのサポーターになっている。中身はRHELと同等と考えておいて差し支えない。たまに失敗してRHELで動くバイナリが同じバージョンのCentOSで動かないことがあるらしいが、遭遇したことない。 Fedora 公式: https://getfedora.org/ Wikipedia: https://ja.wikipedia.org/wiki/Fedora 黎明期に一斉を風靡したRed Hat Linuxの正当な後継はこれ。RedHat社はRHELだけを商品として取り扱い、Fedoraコミュニティをサポートして成果物をRHELに取り込むという関係にある。新しいものを積極的に取り入れるため、新しく入ったもののRHEL本体に取り込まれないまま消えてしまう機能などもある。 Ubuntu系 パッケージマネージャー: apt, dpkg (.deb) snappy(.snap) Ubuntu Linux 公式: https://www.ubuntulinux.jp/ Wikipedia: https://ja.wikipedia.org/wiki/Ubuntu Linuxのデスクトップ利用として泣く子も黙るトップシェアを誇るのがUbuntu。ウェブ上に最も情報が多いのがこれなので、「Linuxは初めて」という初心者から「Linuxは〇〇に使いたいだけなんだ、ディストロ選びやインストール作業は趣味じゃないんだ！」という上級者まで安心して使えるディストリビューション。Thawte(1999年にVerisign)に買収された)で一旗あげたマーク・シャトルワースによって創設された。彼はカノニカルという企業も設立し業務としてUbuntuを支援している。 snappyはカノニカルがメンテナンスしているパッケージマネージャーで、ディストロ依存しないのが特徴。.soのライブラリをパッケージに含むのでサイズが大きくなってしまう。カノニカル的には「aptに��わってsnappyを使ってみんなで幸せになろう」という事なんだろうが、批判も多く他のディストリビューションに受け入れられているかというと微妙な状況である。 後述するDebianの派生ディストロなのでDebian系とするのが正しいが、Ubuntuからさらに派生したディストロがかなりあるのでこでは系統をわけて「Ubuntu系」とした。「UbuntuはDebianの成果にただ乗りして利益をだしている(Debianは儲かってないのに！）」「Debianのコミッターを(自発的ではあれ)引き抜いて行く」として批判する向きもある。そういう話がどうでもいい人はなにも聞かなかったことにして使っていればよい。 Ubuntu派生 Ubuntuは人気なので派生がいっぱいある。好みのものを使ってもいいし、使わなくてもいい3。MintやLubuntu等の人気が高い。Ubuntuと設定ツールが微妙に違ったりして、ネットで情報をググっても自分の環境に適用できない事があったりするので注意されたし。 Debian系 パッケージマネージャー: apt, dpkg (.deb) Debian GNU/Linux 公式: https://www.debian.org/ Wikipedia: https://ja.wikipedia.org/wiki/Debian DebianはGNU精神を尊重していて、うっかり「Debian Linux」などと言うと「Debian GNU/Linuxです！」といちいち訂正されるので気をつけてほしい。「debian」と書く分には怒られない（たぶん）。Slack、Red Hatと並ぶLinux黎明期BIG3的な存在。現在のBIG3はRed Hat, Debian, Archだろうか。 Kali Linux 公式: Wikipedia: https://ja.wikipedia.org/wiki/Kali_Linux ペネトレーションテスト用のソフトウェアがあらかじめセットアップされた状態のディストロで、ベースはdebian。用途から察するに名前の由来は血と殺戮の女神カーリーだろう。これを使って外部のサービスに侵入を試みてはいけない。するなよ！するなよ！絶対にするなよ！4。 Tails 公式: https://tails.boum.org/ Wikipedia: https://ja.wikipedia.org/wiki/Tails_(%E3%82%AA%E3%83%9A%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A0) 初回起動時からTorで接続する、匿名性を高めたディストリビューション。Torでも当局5に本気出されたら追跡可能という噂もあるが、普通にネットに繋いでる人よりはTor使いの方が追跡に時間と手間がかかるのは間違いない。捕まらないとは言っていない。 MX Linux 公式: https://mxlinux.org/ 2019-10現在distrowatchで一位を誇っている人気ディストリビューション。これを書いてる俺も今知ったので詳細は知らん6。 Arch Linux系 Arch 公式: https://www.archlinux.org/ Wikipedia: https://ja.wikipedia.org/wiki/Arch_Linux シンプル・ミニマムをモットーにしている。リリースバージョンというものはな、ローリングリリースといって随時パッケージが更新されている。CD/ISOインストールように定期的にスナップショットはあるが、特にそれに対してバージョン番号を振ったりはしない。 ソールからコンパイルするのが前提の上級者向けで、マニア層からの信頼が厚い。コンパイルつっても最近は./configire; make; make all; make installくらい打てば大体入るんじゃなかろうか（適当）。 Manjaro 最近MXに抜かれたが、distrowatchで長い間検索結果一位の座に君臨していた。Arch系の時点で人を選ぶのだが、その人達によっぽど好まれているんだと思われる。 Linux以外 FreeBSD 公式: https://www.freebsd.org/ja/ Wikipedia: https://ja.wikipedia.org/wiki/FreeBSD なんかここの紹介を間違うとものすごく怒られそうな気がするのと、歴史の話をするとながーーーい事になるので、興味ある人だけ調べて見てほしい。なぜか日本では人気の高かった、Linuxの雑多でも動く事が重要、に対して設計の綺麗さ、コードの正しさを求めてると聞くけど自分で調べたわけでもないので知らない。俺が触った時はJVMが動かなくて業務のサーバーとして使えなかったし情報量もLinuxほど多くないから触るのをやめてしまった。名前を「Linuxではない」事くらいは知っておいて欲しい あとなんかあったような おまけ ここから下はまあ知らなくても支障はないけど、話の種くらいにはなるかもしれない Oracle Linux RHELクローン、Oracle DB向け最適化、だったけど今更好き好んでOracleに金払うやつもいないと思う。使っているのは過去のしがらみでOracle Linuxを使わざるを得えないところか、Oracle CloudにおけるAmazon Linux的な位置づけとして使われている程度ではなかろうか。使ってる人の話は聞いたことない。 Miracle Linux 元はRH系がベースだっけ？途中でTUrboに代わったが、Turboが死に体だったのでRH系に戻った。Oracleでの豊富なLinux対応案件を武器に日本オラクルからスピンアウトしてOracle、PostgreSQL,Samba等特定用途に特化して、その用途にチューンナップ済み{^7]のディストリビューションの商売を始めた。世界進出成功する前に米Oracle本体にOracle Linuxを出され、日本オラクルからは出資は引き上げられるし散々だった。その後turbo他と組んでAsianux Serverなどと迷走した上になんとかまだ生きてる。 Turbo Linux 米Pacific HiTech(以下PHT)によるディストリビューション。PHTはインターネット黎明期からフリーウェアをまとめてCDに焼いて売ったりしていた。当時は常時接続は一般的ではなかったし速度も遅かったので、CDに入る600MB以上のソフトが1000円で買えるとなれば利用者にはとてもお得だったのである。turboは米では即死したが、日本ではGUIインストーラーで日本語が使える状態で発売され、導入の優しいLinuxということで人気があった。Redhatの人気はその後。 Slackware 歴史の長いディストリビューションの一つ。当時はCD bootとかも一般的でなく、まずWindows95のDOS窓でloadlinして、Linux側に���り替えたあと、自分のPC用にkernelの機能をmake configしてmake install、LILO(≒GRUBのレガシー版)にkernelを登録して再起動するのが普通だった。カーネルをコンパイルする理由だが、当時はブート時に読み込み可能な領域が640KBであり(zimageの場合)、kernelを512KB以下にする必要があった。インストール時に使うカーネルには起動に最低限必要なものだけしか入っていないので、自分の持っているビデオカードやSCSIカードに合わせて機能を盛り込んで、そのkernelで再起動してやっと使えたのである。全部てんこ盛りにするととても512KBには収まらない。'97年く��いにはkernelがmoduleの動的読み込みに対応しだして、しばらくはexperimentalな機能として推奨されていなかったが、安定してくるとデバイスドライバみたいなものはmoduleで動的に読み込むようになり、いちいちkernelを再コンパイルする必要がなくなった、気がする。古すぎて記憶が曖昧。 これにJE(Japanese Environment)というキット、というか一連のソフトウェアを入れて日本語が使えるようになった。なんかソースが飛んでPJEとかいう名前に変わった気がしないでもない。 Plamo Linux 日本発のディストロで、SlackにJEが載った状態でインストールできるようなもの、という位置づけだった。が、源流はそのままにどんどん使いやすく進化しているようで2019年現在活動中である。すごい！ Kondara MNU/Linux 日本発、オサレなペンギンがマスコットのRH系ディストロ。KondaraはLinuxコミュニティへのコミットも活発だったし、デジタルファクトリーという会社が発売して商流にのったのもあって「ディストロ渡り歩きたくないしこれからはKondaraメインでやっていこう」と思った瞬間に運営ともめて解散した。コミュニティベースの商売の難しさを教えてくれた。後継はmomonga。PS/2 Linuxに採用され、kondara linuxって表示されてたけどkondaraのメンバーは知らなかったらしく、ライセンス的にはどうなってるの？って思ったけどどっちでも俺には関係ない。 Vine Linux 日本発、葡萄がトレードマーク。RHベースに日本語環境特化して一部に人気を誇った。Linux、というかソフトウェア業界全体が「各国版をそれぞれローカライズするより、初めから国際化(Internationalization, I18N)だよね」という流れになって、どのディストロでも多言語が当たり前のように使えるようになってからの動きは知らない あとがき 商用UNIXも挙げようかなと思ったけど増えすぎたのでやるなら別記事かな

[lvnkae]

VisualStudio2015でtensorflow1.5.0rc1のsampleをC++ビルド

環境

OS：Windows7 Professional 64bit

CPU：Core i7-2600K

MEM：8GB

GPU：GeForce GTX560

HDD:1TB

目標

環境構築からsample(label_image)のGPU版ビルドまで

Pythonを使わずC++だけで完結させる

環境構築1

VisualStudio

2015以上必須(Community可)

2013はC++11には対応しているがconstexpr未対応なのでNG

2015はここから、2017で良ければこっちからインストール

日本語言語パックはここ

GeForce Game Ready Driver

CUDA9.0以降に対応したものが必要

更新をサボってない限り���めて入れる必要はない

Spectre/MeltDown対応された390.65以降を入れておけば間違いはない

Windows7 64bit用390.65はここからダウンロード、最新版はこっちから検索

CUDA Toolkit

CUDA9.0を入れる

9.1はtensorflow側が未対応なので多分NG

CuDNN

ここから最新版ではなくCUDA9.0に対応したものダウンロードする

ログインを求められるので、NVIDIA Developer Programのアカウントを持っていなければ作成(Join)する

入力内容はエラーにならない範囲であればなんでもよい

ダウンロードできたら、CUDAをインストールしたフォルダに上書きする

例 　cudnn-9.0-windows7-x64-v7.zipのcudaフォルダ以下を 　C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0フォルダ以下に上書き

環境構築2:tensorflowライブラリビルドに必要なもの

Git for Windows

ここから64bit用インストーラをダウンロード

VisualStudioインストール時、Gitを選択した場合はまとめてインストールされるので新たに入れる必要はない

MSYS2

cmakeを動かせるならなんでも良いが、手軽なのでMSYS2を採用

ここからインストーラをダウンロード 　※2018年2月10日時点の最新版はmsys2-x86_64-20170918.exe 　※諸々入れると5GBくらいにはなるので入れるドライブに注意

MSYS2 MinGW 64bitを開き、コマンドラインから必要なパッケージを追加

pacman -S mingw-w64-x86_64-cmake

環境構築3:tensorflowインストール

ここのSource code (zip) からtensorflow一式ダウンロード

適当なフォルダに展開

環境変数設定

変数名変数値(例)CUDA_PATHC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

cmake設定変更 ${installpath}/tensorflow/contrib/cmake/CMakeLists.txt

1. Python関連の設定を無効化する(要らないので) 　tensorflow_BUILD_PYTHON_BINDINGSをONからOFFに変更 　"#include(FindPythonInterp)"から"endif()"までの4行をコメントアウト 　　※1.5.0-rc1では395～398行 2. GPUビルドを有効にする 　tensorflow_ENABLE_GPUをOFFからONに変更 3. CPUのSIMD拡張命令セットを有効にする 　どの命令セットが使えるかはCPUによって異なる 　Core i7-2600KではAVXのみ有効だったので 　　option(tensorflow_WIN_CPU_SIMD_OPTIONS "Enables CPU SIMD instructions") 　を 　　set(tensorflow_WIN_CPU_SIMD_OPTIONS "/arch:AVX" CACHE STRING "Enables CPU SIMD instructions") 　に変更した

MSYS2 MinGW 64bitを開き、コマンドラインからcmakeを実行 ※Dドライブのlibフォルダに展開した場合の例

cd /d/lib/tensorflow-1.5.0-rc1/tensorflow/contrib/cmake/ cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" .

ビルドに使うcl.exeを64bit版に変更

プロジェクトファイル(.vcxproj)を直接書き換える

ビルドオプションではないのでcmake設定ファイルにadd_definitionsしても効果はなかった

最初のImport Project行の下に下記を追加

<PropertyGroup> 　<PreferredToolArchitecture>x64</PreferredToolArchitecture> </PropertyGroup>

とりあえずtf_core_kernels.vcxprojのみ

64bit版が必要なのはヒープ不足でビルド失敗するccファイルだけ

具体的には下記2ファイル 　conv_ops_3d.cc 　conv_grad_ops_3d.cc

公式でも話題になっていたが、この2ファイルだけめちゃめちゃビルドに時間がかかる

前述の環境で合計53分(26分+27分)かかった

ピーク時のcl.exe消費メモリは6.3G程度

ALL_BUILDでライブラリ全ビルドしようとするとここで引っかかる 分散ビルドでcl.exeが複数(前述の環境では9個)起動するため時間のかかるファイルがどんどん残り、メモリを馬鹿食いする

メモリ32GB以上の富豪環境なら問題ないかもしんない(16GBは多分苦しい)

label_imageのビルドと動作確認

tensorflowライブラリビルド

cmakeで生成したtensorflow.slnを開く

${installpath}/tensorflow/contrib/cmake/tensorflow.sln

ALL_BUILDで全ビルドするととんでもないことになるので個別でやる

label_imageに必要なライブラリは下記の通り

tf_cc_framework.libtf_cc_ops.libtf_core_cpu.libtf_core_direct_session.libtf_core_framework.libtf_core_gpu_kernels.libtf_core_kernels.libtf_core_lib.libtf_core_ops.libtf_protos_cc.libtf_stream_executor.lib

前述の環境でビルドにtf_core_gpu_kernels.libは1時間51分、tf_core_kernels.libは1時間52分(問題の2ファイルが53分/その他59分)要したので気長にやろう

VisualStudioでC++Win32コンソールアプリケーションプロジェクトを作成

ソースファイルにmain.ccを追加

${installpath}/tensorflow/examples/label_image/main.cc

"プリプロセッサの定義"設定 プロジェクトプロパティ > 構成プロパティ > C/C++ > プリプロセッサ

追加する定義注釈 WIN32COMPILER_MSVC_SCL_SECURE_NO_WARNINGSDebugのみNOMINMAX

"追加のインクル���ドディレクトリ"設定 プロジェクトプロパティ > 構成プロパティ > C/C++ > 全般 ※Dドライブのlibフォルダに展開した場合の例

追加するパス注釈 D:\lib\tensorflow-1.5.0-rc1D:\lib\tensorflow-1.5.0-rc1\tensorflow\contrib\cmake生成型のコードD:\lib\tensorflow-1.5.0-rc1\tensorflow\contrib\cmake\eigen\src\eigenD:\lib\tensorflow-1.5.0-rc1\tensorflow\contrib\cmake\protobuf\src\protobuf\srcProtocol BuffersD:\lib\tensorflow-1.5.0-rc1\tensorflow\contrib\cmake\nsync\install\include

"追加のライブラリディレクトリ"設定 プロジェクトプロパティ > 構成プロパティ > リンカー > 全般 ※Dドライブのlibフォルダに展開した場合の例

D:\lib\tensorflow-1.5.0-rc1\libD:\lib\tensorflow-1.5.0-rc1\tensorflow\contrib\cmakeC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib

"追加の依存ファイル"設定 プロジェクトプロパティ > 構成プロパティ > リンカー > 入力 ※Dドライブのlibフォルダに展開した場合のDebugビルド例

Debug\tf_core_gpu_kernels.libDebug\tf_protos_cc.libx64\cublas.libx64\cuda.libx64\cudart.libx64\cudnn.libx64\cufft.libx64\curand.libx64\cusolver.libfarmhash\src\farmhash\Debug\farmhash.libfft2d\src\fft2d\Debug\fft2d.libgif\src\gif-build\Debug\giflib.libjpeg\src\jpeg-build\Debug\libjpeg.liblmdb\src\lmdb-build\Debug\lmdb.libnsync\src\nsync\Debug\nsync.libpng\src\png-build\Debug\libpng12_staticd.libprotobuf\src\protobuf\Debug\libprotobufd.libsnappy\src\snappy\Debug\snappy.libsqlite\src\sqlite-build\Debug\sqlite.libtf_cc_framework.dir\Debug\tf_cc_framework.libtf_cc_ops.dir\Debug\tf_cc_ops.libtf_core_cpu.dir\Debug\tf_core_cpu.libtf_core_direct_session.dir\Debug\tf_core_direct_session.libtf_core_framework.dir\Debug\tf_core_framework.libtf_core_kernels.dir\Debug\tf_core_kernels.libtf_core_lib.dir\Debug\tf_core_lib.libtf_core_ops.dir\Debug\tf_core_ops.libtf_stream_executor.dir\Debug\tf_stream_executor.libzlib\install\lib\zlibstaticd.lib

一部ライブラリに全体リンク指定を付ける

どこからも参照されていないが意味のあるstatic変数(Factory、Registrarなど)が多数あるため、objがリンクで落とされないよう対処する

"追加のオプション"設定 プロジェクトプロパティ > 構成プロパティ > リンカー > コマンドライン

/WHOLEARCHIVE:tf_cc_framework.lib/WHOLEARCHIVE:tf_cc_ops.lib /WHOLEARCHIVE:tf_core_cpu.lib/WHOLEARCHIVE:tf_core_direct_session.lib /WHOLEARCHIVE:tf_core_framework.lib/WHOLEARCHIVE:tf_core_kernels.lib /WHOLEARCHIVE:tf_core_lib.lib/WHOLEARCHIVE:tf_core_ops.lib/WHOLEARCHIVE:tf_stream_executor.lib/WHOLEARCHIVE:libjpeg.lib

インクリメンタルリンクを無効にする

WHOLEARCHIVEと同時に使用した場合に不具合があるとのこと プロジェクトプロパティ > 構成プロパティ > リンカー > 全般 "インクリメンタルリンクを有効にする"を「いいえ」に変更

"作業ディレクトリ"設定 プロジェクトプロパティ > 構成プロパティ > デバッグ

tensorflowを展開したフォルダをそのまま設定 例 　D:\lib\tensorflow-1.5.0-rc1

テストデータ取得 README.mdに従い、これをダウンロード、dataフォルダに展開

label_imageをビルドしてデバッグ開始

参考サイト

https://qiita.com/YankeeDeltaBravo225/items/d40008f97797d6e88b71#_reference-1585f14b485c99cfde4f http://tadaoyamaoka.hatenablog.com/entry/2016/10/31/221101 http://umezawa.dyndns.info/wordpress/?p=6392

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元朗食乜好😏 - 第一站去左之前人氣爆棚， 話排隊排到傻都仲未必買到嘅小確幸🤣【抺茶·若竹 布丁燒】$38 抹茶味較弱未有回甘，亦不會苦😉焦糖倒是把芝士蛋糕弄得濕同甜到有啲過火🔥【焙茶布丁】$28 反而焙茶布丁濃香，亦滑溜點🍮唔係話伏嘅😂不過呢個價位定價比質素進取，難怪人龍不翼而飛🐣 - 第二站都係我想食好耐嘅好包😍【香蒜椒鹽無骨雞翼包】$35 真係好包🤗我至愛食嘅雞翼燒得好香，不過都係比較細隻左啲🐤多啲就好啦🙊比管家食左好多😭【洛神花蜜】跟餐＄8 還不錯吧🙂 - 第三站係我冇去到葵廣，但據悉要等成個鐘嘅BOVE⏰【宇治抹茶梳乎厘班戟·辣味朱古力】$40 難怪要等咁耐啦😅我前面有一個人等緊，我都等左大概40分鐘😑耐性用鬼曬🤓附近又冇咩行冇咩食☠Scaredy cat之前食過飲過都唔得😂大家可以睇翻 #Snappy元朗 😇 抹茶梳乎厘班戟都幾失望😂主要係苦，冇乜抹茶香😂而且都偏濕同實，同平時食嘅梳乎厘班戟都幾唔同🤐而且加錢要流心其實得手指公指甲咁多，感覺唔抵😕都唔係咁建議去浪費胃quota，葵廣果間有冇人食過？係咪好啲？而且咁樣冇左$40💩🤢 - 然後因為我唔想翻屋企又要再煮😣所以就去埋食壽司😅你想食乜就揀乜，$5起就有交易😏CP值高😋 【墨魚片】$6 【北寄貝】$8 【赤貝】$10 【京蔥吞拿魚腩碎】$10 【劍魚腩】$12 【北海道帶子】$15 【海膽】$15 【三文魚籽】$15 【霜降牛肉】$15 【黃金魷魚花之戀】$15 哈哈管家打曬出泥比我🤣都唔錯嘅，但係當然冇你比幾舊水去食和牛壽司咁正啦🙃 ========================= 元朗覓食🙃 小確幸 😐 地址：元朗馬田路50號朗景臺2座地下12號舖 - 好包😊 地址：元朗西菁街2號興旺樓地下1C號鋪 - BOVE 元朗😡 地址：又新街38號恆富地下15號鋪 - 櫻井壽司刺身生蠔專門店🙂 地址：元朗鳯琴街鴻運中心72號舖 ========================= 想睇翻同類型🍴👇🏼 #Snappy西式 #Snappy日式 #Snappy甜品 #Snappy港式 #Snappy其實我係窮L 想睇翻同地區🚩👇🏼 #Snappy元朗 #Snappy輕鐵 #Snappy西鐵線（在 Yuen Kong, Hong Kong）

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牛油果時間😬大部分食物都有牛油果呢🤤 - 周末耍廢😌呢到都幾舒服，坐下食下傾下計都唔錯嘅🤓而且轉左負責人，食物選擇都多左😋 - 【吞拿魚牛油果溫泉蛋梅子冷素麵】$118 呢個超岩夏天熱辣辣食🔥梅子酸may may好開胃🙈吞拿魚加牛油果都好夾🐷【牛油果溫泉蛋多士】$78 多士烘到香脆，溫泉蛋流心加牛油果直程冇得輸😍我仲飲左牛油果Smoothie好正啊！岩我呢個牛油果控 ========================= 鳥語 @floomfloom 地址：尖沙咀厚福街12-12A號藍馬商業大廈10樓 ========================= 想睇翻同類型🍴👇🏼 #Snappy日式 #Snappy西式 #Snappy做到中產啦 想睇翻同地區🚩👇🏼 #Snappy尖沙咀 #Snappy紅色線 #Snappy西鐵線（在 鳥語 Floom Floom）

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相機食先📷背後的男朋友內心世界🌏 - 👸🏻：等等，我影張相先😍 👦🏻：(心想)又要影🙄 👸🏻：好快🤗 👦🏻：(筷子預備)肚餓啦，望落幾好喎 👸🏻：唉呀，啲燈好黃啊要再影 👸🏻：唉呀，我手震 👦🏻：…… 👸🏻：幫我影張吖😂 👦🏻：(心想)好肚餓啦，得未🌚 👦🏻：靚曬 👸🏻：影到我好肥，面好圓啊🤦🏻‍ 👦🏻：唔緊要，我影過(心想：咁你肥又點可以影得瘦😉) 👸🏻：得啦～食野🤤 👦🏻：終於🤦🏻‍ - 依家入左啲青森県嘅食材😚目張壽司都唔錯🙋🏻辛苦從冇怨言又成日做hand model嘅男朋友😚😚😚 ========================= 千両 @senryohongkong 地址：九龍塘達之路80號又一城L1樓L1-19A號舖 ========================= 想睇翻同類型🍴👇🏼 #Snappy日式 #Snappy做到中產啦 想睇翻同地區🚩👇🏼 #Snappy九龍塘 #Snappy綠色線 #Snappy東鐵線（在 千兩 Sen-ryo）

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KUMAMON🤗一田x熊本真夏の花火大会😍東港城一田超市開幕🎉聽日12點去仲可以見到Kumamon真身🤗快啲tag埋Kumamon發燒友同你一齊去 - 全港第一間超市有sake bar😱平時啲sake好貴，呢到都可以比你淺嚐，唔洗一定買成枝先飲到😋仲有5大甜食專櫃，就梗係有獨家野😏 - 【Kumamon 造型蛋卷】(cha FOR TEA)$108/條😚有抹茶同埋鐵觀音，佢地啲雪糕就食得多，鐵觀音蛋卷都唔差，幾濃味但唔係幾多幼滑 - 【Hokkaido cheese parfait】$42 Uncle Tetsu除左有芝士蛋糕，呢到仲出左芝士芭菲🧀芝味加上微冰感，又有士多啤梨同脆脆🍓岩夏天喔🤣 - 【Cremia Fresh cream 】$48 Cremia唔洗特別介紹了吧😚風靡日本，今年係太古開左分店，依家呢到都有啦🙃仲大杯啲😂 - 【魚兵衛Kumamon 造型壽司盛合】$78(細)/$108(大)【KUMAMON 造型雪條 】$45/1支;$120/3支🍦有幾款味喔:豆腐牛奶/草莓牛奶/黑芝麻牛奶🍼都係用熊本縣牛奶😌 其實我係為左超可愛嘅Kumamon😂 - 而展場仲有好多熊本熊比你影相，好多影相位可以瘋狂影喔😍 ========================= 一田超市 @yatahk 地址：將軍澳坑口重華路8號東港城2樓 - 一田x熊本真夏の花火大会 7月17~8月31日 ========================= 想睇翻同類型🍴👇🏼 #Snappy去玩啦 #Snappy日式 #Snappy雪糕 想睇翻同地區🚩👇🏼 #Snappy將軍澳 #Snappy紫色線 #Snappy坑口（在 東港城）

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吞拿魚腦天肉你食過未😎 - 【吞拿魚腦天肉手卷】$60 腦天係咩？唔係腦泥㗎🙈其實係頭頂肉🤤位置刁鑽份量又少😬估唔到係呢到都會食到，價錢又唔貴👻(否則去食omakase先有機會💸)口感其實像拖羅，但較少筋，油香為主😘仲矜貴地加上魚子同金箔🤓 - 旁邊的是【北海道根室赤海膽手卷】$60 呢種其實係馬糞海膽嘅一種，產量少又甜又較濃郁😚份量又大方🤗而且壽司醋用上赤醋，更帶到啲鮮味 - Snappy小貼士😉 1⃣買飲品可以+$50換到以上一款手卷，換言之買價值細過$10嘅野飲就賺左啦 2⃣唔好影太耐相，紫菜會稔左💖 ========================= 松坂庫 @magstorehk 地址：尖沙咀金馬倫道35號地舖 ========================= 想睇翻同類型🍴👇🏼 #Snappy日式 #Snappy其實我係窮L 想睇翻同地區🚩👇🏼 #Snappy尖沙咀 #Snappy紅色線 #Snappy西鐵線（在 Magstore）

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又係吉列牛🤓呢間質素又係點🤔 - 好似愈來愈多吉列牛餐廳😧我地今次就食佢地最入門嘅【安格斯牛御膳】$188 和牛果啲仲要$400左右💸個牛係切得ok, 大小適中，但冇乜雪花紋🤓有幾款汁比你揀，我覺得就咁點翻岩鹽已經夠🤡 - 問題係咩呢，佢地個爐唔夠勁🙁用蠟燭係下面燒火力完全唔夠😣啲牛好耐都唔熟，冇法鎖住肉汁😵咩牛都冇用啦😎反而元朗用熱石板就夠曬勁😇對Snappy泥講，性價比失 ========================= 琥酌 @kohaku.gyukatsu 地址：太子西洋菜北街159A地下 ========================= 想睇翻同類型🍴👇🏼 #Snappy日式 #Snappy有錢就是任性 想睇翻同地區🚩👇🏼 #Snappy太子 #Snappy紅色線 #Snappy綠色線（在 琥酌牛カツ居酒屋）

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＜勁抵食午市定食＞ - 之前經過仲以為只係得外賣，原來樓上仲有得坐😮午市好抵食😆定食有湯，沙律同甜品（係雪米糍🤤）星期一至五免加一，學生仲送汽水😜就算要都只係+$5 - 【叉燒拉麵定食】$48 個溏心蛋唔錯，叉燒有點嚡，但有三塊，份量搭夠😍 【壽司C】$88 佢嘅壽司拼盤有四個選擇，由$58~98， 豐儉由人🤣呢個係火炙，都唔差喔😅仲有好多丼物揀，都係介乎$48-78 我見menu，火炙海膽丼$78好吸引，不過睇相係角切😉 - 管家就摒棄左咁抵嘅午市定食🌚要左自選丼🤔價錢都OK喔 ========================= 魚一壽司 @ichigyosushi 地址：元朗教育路68號兆豐樓地下7號舖 ========================= 想睇翻同類型🍴👇🏼 #Snappy日式 #Snappy其實我係窮L 想睇翻同地區🚩👇🏼 #Snappy元朗 #Snappy輕鐵 #Snappy西鐵線（在 魚一壽司）

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早兩個post仲送semi lunch buffet呢，快啲參加 ＜Mark低星期三$1食手卷💓仲可以做埋善事🙈＞ - #即製手卷慈善日 5月17號16:00~19:30期間去松坂庫買任何野🤗再like翻佢地ig同fb👍🏼就可以用$1換購三文魚或者鰻魚手卷🍙同時，佢地每賣出一卷就會捐翻$10比香港乳癌基金���😆 - 另外，影低翻手卷😎再post翻係ig/fb再tag翻#imag + @magstorehk 就可以免費獲得手卷券一張啦 ========================= 松坂庫 地址：軒尼詩道396-416號, 地下1-2號舖 ========================= 想睇翻同類型🍴👇🏼 #Snappy日式 #Snappy優惠 想睇翻同地區🚩👇🏼 #Snappy銅鑼灣 #Snappy藍色線（在 松坂庫）

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＜熟食更好吃😍刺身丼又多料＞ - 平時都係鍾意食魚生多啲，估唔到今次【豚肉生羌燒定食】$128 咁好味啊😋個汁惹味，啲菇吸曬啲汁又甜🙊仲有啲刺身：鮭魚鯛魚八爪魚🐙 - 個【北海丼】都唔弱😻但就貴啲$268🙈有牡丹蝦，帆立貝，海膽，鮭魚，鮭魚籽😆個牡丹蝦都有翻咁上下斤兩🦐海膽都ok🐵帆立貝唔係好厚但都甜🐷 - 銀包有錢嘅話都可以試下🤑 ========================= 喬屋 地址：銅鑼灣登龍街28號永光中心6樓 ========================= 想睇翻同類型🍴👇🏼 #Snappy日式 #Snappy做到中產啦 想睇翻同地區🚩👇🏼 #Snappy銅鑼灣 #Snappy藍色線（在 喬屋 Kyou Ya きょうや）