영어로는 autoscrolling 이라고 하는 기능이다. firefox에서 사용하는 방법 settings 에 들어가면 설정 아래쪽에Browsing 이라는 옵션 카테고리가 있고 거기에 use autoscrolling이 체크해제 되어있을 것이다(분명히). 이것을 체크하면 된다. chrome에서 사용하는 방법 chrome은 Autoscroll 이라는 확장프로그램을 설치해준다.
건축 컴퓨터 비전
도커 환경 구성중에 많이 발생하는 경우같은데, 사실 내 경우는 그냥 ubuntu os에 깔리지 않는 경우로 조금 다르다. 완전 똑같은 오류인 경우는 다음과 같다. https://askubuntu.com/questions/1410347/i-manually-removed-nvidia-cuda-that-corrupted-my-nvidia-drivers-and-now-i-cann I manually removed Nvidia CUDA, that corrupted my Nvidia drivers, and now I cannot reinstall them I manually removed Nvidia CUDA, that corrupted my Nvidia drivers. I removed all Nvidia old..
지금까지... 필요한 패키지들을 깔고 모두 잘 되는지 테스트도 마쳤고, ORB-SLAM3 빌드를 진행했다. 몇몇 오류들이 떴지만, 소스코드도 조금씩 바꾸고 하면서 잘 실행되는 상태로 만들었다. 앞선 포스트에서의 필수 구성 패키지들을 설치했다면... 다음의 명령어를 입력하게 된다. cd ORB_SLAM3 # 각자의 orb_slam3 소스코드 폴더 위치 chmod +x build.sh ./build.sh 그러면 엄청난 양의 deprecated warning이 보라색으로 뜨고(bash shell), 가끔 error가 빨간 색으로 뜬다. 눈 크게 뜨고 에러 문구를 잘 찾아가보자. 무엇보다 깔게 다 안깔렸을 수도 있다(나는 거의 해당하지 않았다). https://stackoverflow.com/questions/..
grep [찾을 단어] [파일 위치] -r, --recursive : 하위 위치의 모든 파일에서 단어가 있는 문자열을 찾아서 출력 현재 경로의 모든 파일에서 문자열이 있는 라인을 찾아 출력. $ grep foo * 나머지 자세한 사항은 해당 블로그에서.. https://jybaek.tistory.com/704 리눅스 명령어 삼대장: find, grep, awk 윈도우에 질려 리눅스로 넘어온 대부분의 사용자들이 가장 불편하게 느끼는 부분이 바로 터미널에 대한 높은 의존도일 것이다. 리눅스의 높은 진입장벽은 그렇게 만들어진다. 사실 요즘 세상이 jybaek.tistory.com
사용자 전체 목록 확인 cat /etc/passwd 계정이 엄청나게 많이 나올건데, root 계정, 시스템 계정, 그리고 사용자가 추가한 계정 세 가지가 있다고 한다. 대표적인 생김새는 다음과 같다. $ cat /etc/passwd 계정명:password(x):UID:GID:설명:홈디렉토리:로그인 쉘 root:x:0:0:root:/root:/bin/bash daemon:x:1:1:daemon:/usr/sbin:/usr/sbin/nologin bin:x:2:2:bin:/bin:/usr/sbin/nologin sys:x:3:3:sys:/dev:/usr/sbin/nologin ... ict-526:x:1000:1000:ict-526,,,:/home/ict-526:/bin/bash What's the diffe..
https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 GitHub - UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3: ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM - GitHub - UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3: ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and... github.com 의 dependencies를 설치해줬다, 사실..
gilbert가 쓴 instance segmentation 활용기를 따라하다보면, 문제가 발생할 수 있다. 두 가지 고비가 있는데, 우선 첫번째로 labelme로 경계면을 세세하게 따준 예쁜 라벨링을 coco dataset format으로 변환한 것을 coco dataloader에 register 해주는 데에 생기는 문제다. 1. coco dataloader register 이것은 크게 파일 경로 설정 문제와 파이썬 코드 실행간에 정보 단절이 있다. 파일 경로 설정 문제의 경우, 데이터 라벨링에 적힌 이미지 파일 경로대로 labelme2coco.py가 변환을 할 것인데, 이 변환 결과를 저장하는 train.json에는 이 경로를 그대로 반영한다. 나의 경우, 여러 사람들이 하나의 폴더 구성 규칙을 정하지..
1 anaconda의 기능인 프로젝트 내에 environment.yaml 파일을 이용해 가상환경을 설치하고, github 페이지에 써진대로 설치를 진행한다. 2 프로젝트에서 필요로 하는 scannet 데이터를 받았다. 1TB짜리 scene(총 수백개??)를 통째로 받을 수도 있고, 나는 쉘스크립트와 리눅스 파일경로 지정을 경험할 겸 sh 파일로 다운로드 받는 python 파일 실행 코드를 짜서 200개정도 scene들을 받았다. 3 위에서 받은 scene을 github에서 정해준 폴더로 만들어서 넣어준다. 4 data preparation 코드를 실행해준다. 이때에도 에러가 나는 경우가 있다. (1. 신나게 코드가 실행되다가 오류가 나거나, 2. 그냥 실행 자체가 안되거나 3. 부등식 판정 오류 4. 또..
ray 가 메모리를 너무 많이 잡아먹는다. https://zzsza.github.io/mlops/2021/01/03/python-ray/ Python Ray 사용법 - Python 병렬처리, 분산처리 파이썬 병렬처리를 위한 Python Ray 사용법에 대한 글입니다 키워드 : Python Ray for multiprocessing, Python Parallel, Distributed Computing, Python Ray Core, Python Ray for loop, Python ray example 해당 글은 병렬처리에 초점 zzsza.github.io 여기서 레이가 뭔지 알아보고 온다.
아나콘다 가상환경이라는 개념을 알고는 있다는 가정하에 시작을 한다. 1. Neural Recon github 에서 파일을 다운로드(클론) 2. anaconda의 가상환경 생성 - environment.yaml 이용.(안된다고 마음대로 바꾸지 말기) 3. 그런데,, 만약 torch 버전과 cuda 버전이 맞지 않는다면.. (정답) 자신의 gpu가 지원해주는 cuda 버전을 지원하는...... torch 버전을 확인한다. 그리고 먼저 cuda를 깔아서 제대로 작동하는지 확인한다. 나의 경우 rtx3080ti 였기에 가장 안정적이라고 생각이되는 cuda 11.3을 설치했다. 그리고 그 cuda버전을 지원하는 pytorch 와 그 패거리(torchvision, torchaudio,..)를 공식 홈페이지에서 참고..
