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[Raspberry pi] 陽台的老鼠偵測器

前言： 話說前陣子爸爸家陽台不斷出現米奇老鼠，立刻清理陽台所有東西，然後又跟市政部門反映問題，可是情況還沒有好轉，米老鼠來完一隻又一隻，我爸陽台在老鼠界應該是網紅打卡聖地(誤)，要不然就是米奇老鼠版米奇林三星餐廳(?) 雖然我們抓到了三隻，到上兩個禮拜為止還有至少一隻一直抓不到，每天淩晨還會來吃事後煙留下老鼠屎，真_北。 這隻老鼠對傳統攻擊有抗性，有IT9朋友前陣子用Raspberry pi自製了一台electric mouse trap ，用pi的超聲波雷達放在鞋盒裡，鞋盒裡有一堆食物，底部佈了鐵網，偵測到有老鼠進去以後立即關門通9V電，通個1分鐘再放牠離開，大推我自己也造一台 (Youtube片搜尋一大堆，人類真變態啊，朋友好變態啊)。可是我覺得這樣又好像有點太殘忍，不如先偵測牠們什麼時候來，嚇嚇牠們看看有沒有效果再說吧。 目的： 用Raspberry pi及手上有的感測器弄一隻放陽台用來偵測和嚇嚇老鼠的東西，並把紀錄圖像化到雲端給老爸使用。 邏輯及設計： 當老鼠進入偵測範圍，Motion Sensor偵測到生物活動Raspberry pi 處理來自Motion Sensor的訊號，如果夠強的話開始準備作出回應 Raspberry pi在Angry cats sounds中隨機選出叫聲，再經由Speaker輸出貓叫聲 Raspberry pi指示強光元件發出強光束照射目標 把偵測計數上傳到雲端圖表 材料： Sensor 在網路上看了一些Raspberry pi wild animal camera ，很多也是用Motion Sensor先偵測動物再來，我用的是PIR Motion Sensor被動式紅外線感測器，有低耗電成本便宜的好處。[1]，而且可手動調整靈敏度及反應時間。  PIR Motion Sensor就是下面這個 圖片來源: learn.adafruit.com 可手動調整敏感度還有反應時間，這個有點不好調，要試好多遍才找到最佳位置。 可以在Raspbian中輸入pinout查詢GPIO避免插錯 圖片來源: learn.adafruit.com . 一台Raspberry pi 這次使用較舊的Raspberry pi model B+ 萬一老鼠生氣被咬爛錢包也不太痛 . 一張
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[tensorflow] 在 Ubuntu 16.04 LTS中安裝tensorflow

2018年快樂! 新的一年身為程序猿當然要學學現在最夯的深度學習技術, 不然很快就被新鮮的肝淘汰了.

選擇Tensorflow試水溫的原因, 主要是Tensorflow的社群在2017年最活躍, 感覺有問題問現場觀眾也比較容易啊.

在Ubuntu 16.04 LTS安裝Tensorflow遇到的問題:


  • 基本上安裝Tensorflow只要跟著官方教學安裝就好, 我使用的是native pip, 不使用GPU, 所以要先安裝python dev.
  • 然後pip install tensorflow, 看到successfully. 好像很簡單吧, 打開python, 輸入import tensorflow as tf, 果然出狀況了, 出現'tensorflow is not defined'的錯誤.
  • 所以再看看教學, 把Optional的部分也裝一下, 再出現錯誤, 這次是 'tensorflow-1.4.1-cp27-none-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.' 有想過不如giveup去打PS4好了.
  • 爬文以後發現原來要把教學的 sudo pip install --upgrade xxxx 改成 sudo python2.7 -m pip install --upgrade  https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.1-cp27-none-linux_x86_64.whl   # Python 2.7, 簡單來說就是在pip前面加上 python<version> -m 然後就順利安裝了, 出現 'Successfully installed backports.weakref-1.0.post1 bleach-1.5.0 enum34-1.1.6 funcsigs-1.0.2 futures-3.2.0 html5lib-0.9999999 markdown-2.6.11 mock-2.0.0 numpy-1.13.3 pbr-3.1.1 protobuf-3.5.1 setuptools-38.4.0 six-1.11.0 tensorflow-1.4.1 tensorflow-tensorboard-0.4.0rc3 werkzeug-0.14.1 wheel-0.30.0' 訊息.
  • 再import tensorflow as tf, 就成功了.

參考資料:
Tensorflow installation error: not a supported wheel on this platform

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[SQL Server] 解決log檔(ldf file)過度膨脹的實戰經驗

背景： 公司最近把一套每天有相對大量交易 (之前公司更大很多很多倍) 的系統轉移到SQL Server去，不到一個月交易檔(ldf)已經貼近數據檔(mdf)的size，真的好可怕啊。 身為SQL Server的DBA當然  要替月行道，警惡懲奸  不能讓這種情況繼續下去。 解決方案選擇： 第一個我想到的方法是把Database的Recovery model設成Simple，簡單來說就是不需要交易記錄，對於Insert Delete Update 很少的系統勉強還說得過去，不過對於交易量大的系統來說就不行了，沒有交易記錄萬一資料庫突然往生，總不能用full backup還原然後要User重新輸入一天的交易吧。 第二個方法是定時進行備份。為什麼log大小跟備份有關係呢? 簡單來說，資料庫的ldf檔就是用來儲存Full Backup後所發生的所有交易。如果你從今天從來沒有為資料庫進行過備份， 理論上ldf檔會無限的膨脹下去 ，而且利用Shrink指令也無法把交易檔壓縮。因為沒備份的話就等於ldf檔裡面的東西統統有用，當然沒辦法壓縮了。所以要保持交易檔案的size就是要持續保持備份，在每次備份完了以後自動把交易檔Truncate成初始大小，這樣可以長期保持相對小的交易檔。 所以，最後我選擇了方案二。 實作流程考慮因素： SQL Server的backup model一定要一份full backup再塔配其他備份檔一起使用( SQL Server的備份model解釋在此 )，要達到控制ldf檔案大小的目的，備份可以每天只是Full Backup，也可以是Full->T-log，也可以是最複雜Full->Diff->T-log，我考慮使用那一種的因素主要有以下： 資料庫本身只是約55GB不是太大； 每天交易量不多，每分鐘約10筆交易； 使用者允許少量的data loss，一天Data loss肯定不行； 資料庫只是辦公時間才會用。 我個人認為Backup Plan越簡單越好，發生狀況的時候已經很緊張，複雜的Backup只會令事情更糟。反正今天硬碟實在是太便宜，天天備份幾次也無所謂，因此在儘量簡化備份流程的前題之下，小弟傾向 每天Full BackUp一次，每小時備份一次T-log ，就是Full->
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[Windows7] 跨距磁碟區, 等量磁碟區, 鏡像磁碟區之區別

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