最近接入他们大学的课题程序，很多都是用matplotlib画图，展示最终的精确度之类的。 然后我用pyenv+virtualenv安装那些程序的依赖，然后matplotlib需要_tkinter，这个还需要系统安装，虽然能装，但是挺费劲，还有种方式可能需要重新编译python，也是麻烦。网上搜索发现可以不使用的方法，每次装一次找一次，决定记录一下了。 直接import matplotlib.pyplot as plt 会报错ImportError: No module named _tkinter, please install the python-tk package 一般都是用plt.show()方式直接展示。我给改成plt.savefig()报错图片了。 网上找到的方法 在import之前加入两行：import matplotlib matplotlib.use('agg') 然后就可以了。好像是选了matplotlib里gui别的显示方式，就不依赖_tkinter了
安装没啥坑，提示还挺好，照着官方文档安装，基本都是回车：http://9p.io/wiki/plan9/installation_instructions/
踩了三个坑，
一个是我选文件系统的时候选的fossil+venti ，硬盘选了2G，然后自动分区的时候可能把fossil分区的太少，复制文件的步骤太慢，而且各种报错，太慢了我感觉不堆，我又重启复制，报不同的错，最后才提示磁盘不足。我又重新开了个10g的硬盘，然后就可以了。
开始我还以为选择的镜像路线不对，然后发现可以ctrol+d退回到主菜单。
之后复制不到一分钟就复制完了，这个才是现代机器的速度嘛。然后重启后，输入用户名那里，提示的是none，我还以为进去创建文件，没想到的是需要输入默认用户名glenda，这个在安装文档里有，我后来报错才去看的文档。
放一张启动后的界面吧，感觉ui挺好看，就是还不成熟，vb中bug还挺多的。
我还看了点官方介绍，感觉备份那个思想现在Windows，mac应该都有，还有远程文件系统现在也都有，应该没啥新内容。待发掘
plan9可能有点古老了，看官网是80年代的产物，感觉那时候还没有操作系统垄断，dos可能也就刚出来，Windows还不知道在哪。今天想起来了，我又找了篇文章看了看plan9的介绍，反而激起了我对plan9的兴趣，感觉有些理念可以借鉴。被垄断后的思维就会狭隘，偏见，开开视野也是好的。 感觉好多古老的玩意还挺有意思的，比如老早之前知道，磁芯大战(core war or core wars)，细胞自动机（cellular automata）,《一种新科学》（A New Kind of Science）Stephen Wolfram。（这本书大体看了一下，有些思想我之前倒是想过，却没有这么深入细致的去研究） 记几个关键字，后边研究一下 装一下panl9操作系统，配置看一下那些特性，代码应该不会看。 Sam 和 Acme编辑器大体看看。 顺带知道一个操作系统Oberon，发现搜着看着东西越来越多了。 最近又看了篇文章，加深了对erlang的理解，之前还学过erlang语法，有时间再看看vm。 立了flag，不知道能不能看，发现要弄的东西不懂就难搞，不知道能不能坚持下来。下午有时间把plan9装一下。
学习的问题发现现在能很好的接受了，我开始认真学习数学。并且不去急功近利的学，还回头复习回忆，让学习效率最大化。 听了国外的机器学习基础课，国外讲的课还挺好，顺带看字幕学英语，听力也练了一点。因为讲课的内容相关性很高，所以词汇啥的很固定，学久了听这些内容就简单一点。 第二种机器学习的，相对篇应用的，也开始了。 每天背单词，收获也不少。 最近心态炸裂是工作上的事，全是坑，发现国企风格还是适应不了。现在打疫苗，同学群里的还是疫苗攻击啥的，他们都不打。不明白灭火了的疫苗还攻击啥，殊不知的是其他疫苗也有副作用，也没看不打。我跟我同学交流的最多，我发现他们很多事情就喜欢跟风，完全不会自己思考，而且总是想那个几件事。 所以独立思考的能力很重要。听网课，特别是你不清楚的领域的时候，确实能学到很多东西。我觉得之所以会选择这个模式，主要还是专业人事讲课的时候会特别系统，还有是总结后的东西，所以你能学到很多。虽然你自己也能思考，但是不够系统和细致（跨行导致总有你不知道的东西）。我买了一节便宜创业网课，加了群。里边的人听完课竟然跟跪舔一样一样的，让我十分不理解。我也觉得很值，讲的挺好，但我却没觉得有这么好。如果我站在这个角度，我也会思考这些东西，只是没有这些细致，还有全面。他们很多也是学习别人的书，还有借鉴自己经验的后的提炼。 最近还有一件还不错的事，就是开始做编辑器了。看看做一个开发进度的vlog，督促自己坚持下来吧。
最近公司在找项目管理的软件，调研了一上午，然后给了几个方案。 一个是是否花钱，市面上的大部分都是花钱 第二个是是否本地部署，现在大部分不能本地部署，支持部署的也是花钱 之前用禅道，不支持多级子任务，不再使用，所以方案必须支持这点。 第三个是否能用破解版。 然后可以用破解版，我首先部署了jira，最后发现也不支持，插件好像也不行，官网也有人说了好几年了。 最后只能上redmine,这个系统勾起了我遥远的回忆，好像正式工作第一家就是用的这个系统，那时候我还改过ruby代码。这个我通过一个演示系统提前知道能多级。 下午又把这个redmine给部署了。这里简单总结一下，不是最优方案，但是内部使用基本没大问题。 使用的方案是，thin+nignx。thin类似于python中uwsgi等的那些。下边的方法是回忆着来的，不一定全，先记一波，以后部署再补充。 redmin安装查看官网教程足够。 安装完有测试启动方式bundle exec rails server webrick -e production，这个肯定不能用在正式环境，可能单线程，没验证 ruby的安装使用的rvm,类似Python里pyenv。 thin安装 gem install thin thin install 能安装开机启动脚本，和etc下的目录。/etc/rc.d/thin thin命令能生成配置文件，我直接复制的网上改的 cat /etc/thin/redmine.yml pid: tmp/pids/thin.pid wait: 30 timeout: 30 log: log/thin.log max_conns: 1024 require: [] environment: production max_persistent_conns: 512 servers: 4 daemonize: true user: redmine #socket: /tmp/thin.sock address: 0.0.0.0 port: 8080 chdir: /data/redmine-4.1 这个配置刚开始怎么试sock都不行，后来端口也不行，我查了一下发现是selinux没关闭，关闭后再没试。让他们先通过thin起一个端口去验证了。 /etc/rc.d/thin start /etc/rc.d/thin stop 这里会有问题 /usr/local/rvm/gems/ruby-2.6.6/gems/activesupport-5.2.4.5/lib/active_support/dependencies.rb:291:in `require': cannot load such file -- thin/connection (LoadError) 查了一下发现得在Gemfile文件里加上thin的引用，没写过ruby，看不懂，添加 gem "thin" 后 启动正常 nginx配置 这里配置基本复制的网上的，静态文件还是用的thin的，没走nginx，因为懒得去修改静态文件目录的权限了。 /etc/nginx/conf.d/redmine.conf upstream thin_cluster { # server unix:/tmp/thin.0.sock; # server unix:/tmp/thin.1.sock; # server unix:/tmp/thin.2.sock; # server unix:/tmp/thin.3.sock; server 127.0.0.1:8080; server 127.0.0.1:8081; server 127.0.0.1:8082; server 127.0.0.1:8083; } server { listen 10.10.12.240:3000; server_name 10.10.12.240; access_log /var/log/nginx/redmine-proxy-access; error_log /var/log/nginx/redmine-proxy-error; proxy_set_header Host $http_host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; client_max_body_size 100m; client_body_buffer_size 128k; proxy_connect_timeout 90; proxy_send_timeout 90; proxy_read_timeout 90; proxy_buffer_size 4k; proxy_buffers 4 32k; proxy_busy_buffers_size 64k; proxy_temp_file_write_size 64k; # root /data/redmine-4.1/public; proxy_redirect off; location / { # try_files $uri/index.html $uri.html $uri @cluster; try_files $uri.html $uri @cluster; } location @cluster { proxy_pass http://thin_cluster; } }
最近又心血来潮研究图形学去了，啃3d开发去了。n年前研究过，那时候心性不行，感觉太难了，搞了一半就放弃了。现在又准备重新研究了，目标定位到OpenGL es上了。 主要OpenGL ES支持手机平台，而且属于opengl的子集，没有历史包袱。虽然可能很多高级特效之类的不支持，但是应该也用不到，可能我学习的速度还赶不上硬件和opengl发展速度，考虑这些就考虑多了。从网上介绍来说es是可以在桌面上用的，但是网上搜了一下都需要模拟器。而我看的书是《opengl es 3.0 编程指南》这个书只是说libglesv2的lib版本，这个我就很疑惑。而且还推荐了很多桌面上的模拟器，用来跑示例，我这还想着桌面的也用es写，但感觉模拟器应该也能一起编译打包。 然后我搜了一下lib，发现libgles2已经安装了，搜的libgles，好多包安装过了。然后我看了一下头文件，GLES3/gl3.h也有。libegl也有安装。我就直接cmake了示例代码，然后运行成功了。 所以具体是这个包起作用，还是还有别的包，我也不太清楚，也懒得验证了。然后我就通过包信息里的官方网址，发现还是NVIDIA的github。里边头文件确实有gles3的，看了readme也没说支持3.0的es。大概率是支持了。 具体windows可能是需要模拟器了吧，或许也有显卡公司写的lib。
临时看个问题，对matplotlib没有了解，基本纯网上搜了搜。暂时先记录一下。 是使用 pandas读了一个excel表，然后加了index字段，是个日期，数据保存在变量df里，可以直接调用df.plot()进行画图，我是有点震惊的。这是因为这几个库联用的多嘛。画出来的图横坐标日期不能全显示，然后想全显示出来。 第一反应就是日期太长了，然后找可以调整角度的函数，用xticks修改角度，不好用。然后发现xticks可以指定横坐标显示位置，显示映射啥的。 x=np.arange(0,12,1)生成一个选择的映射，label传入全部十二个日期。然后就显示全面了。plt.xticks(x, mon, rotation=90) xticks参数还可以指定Text类型的参数，进行文本样式的设置。 最近让搞R语言，在看R语言画图的功能。因为看我对python的matplotlib，numpy，pandas这些库都没经验，领导之前会用R，就让我直接写R了。感觉搞这些工具，但不会统计的东西，搞起来总感觉是在隔靴子挠痒。
准备玩点高级一点的东西了，xelatex看着不错，搜了一番，感觉texlive比较不错。也下载了Texmacs，那个只支持原生的latex，xelatex的导入导出不支持。现在已经懒得折腾东西，但是想想还是折腾折腾吧。直接apt安装的版本是2017的，感觉有点老，所以还是装个新的玩吧。 安装基本靠官网文档 首先下载一个安装工具，解压，执行perl install-tl 。 这里要看一下安装目录是否有权限，texlive的安装不需要root权限，但是默认安装目录是/usr/local/texlive/2020，最后一级目录是区分不同版本的，所以只要创建texlive目录，然后保证有权限就行了。 然后i开始安装，看着好像要下载四千多个文件，我使用的默认的镜像，速度还挺快的。主要看下载安装工具的时候速度就挺快。 还有gui版本的安装工具，包括安装完成后gui工具的使用，这个需要perl的tk库，sudo apt-get install perl-tk进行安装。比如：tlmgr -gui 更新系统使用命令：tlmgr update -all
看网上教程，最后选择了这种rpc调用的方式，这种方式可以提前启动R虚拟机，R程序造成的崩溃不会影响到java程序。另一种方式是JRI，全名是Java/R Interface 第一步R安装Rserve，这里有点问题就是最好root权限安装，我看文档这种方式需要源码安装，并且有$R_HOME/bin权限。所以直接root启动r然后安装了，install.packages("Rserve")。这里试了一下R INSTALL 好像只能安装本地的包。最后决定安装官网的最新版本，目前还没在CRAN中。install.packages("Rserve",,"http://rforge.net") 第二步启动R server，命令行执行 R CMD Rserve，这个就是上边说的daemon模式，文档说只支持unix系统，windows还不行。默认启动端口6311.看参数好像只能指定端口，不支持指定IP。看文档只能通过配置文件去指定是否允许远程访问。写一行remote enable就行了，我没在默认/etc/Rserv.conf 改，直接参数指定的文件。 第三步java客户端连接，这里需要两个jar包，官方网站能下载，看版本有点老，安装包也带。目录在 /home/xx/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.0/Rserve/java/ 包的安装目录下。然后javac -classpath ./REngine.jar:./Rserve.jar:. test.java，测试运行一下没啥问题。数据类型的转换问题还需要详细研究一下。
代码基本网上搜的，没啥贴的，写一下思路，有需要的自己网上搜就行了。主要是自己看的电子书是扫描版的pdf，里边全是图片，超级大，好几百M。之前找了一圈，靠谱软件需要收费，不靠谱个人软件只能windwos下用。于是自己搞吧，发现也不太难。 第一步是把pdf提取图片 用到pymupdf库，这个是封装的c的接口，感觉写个pdf软件也不难啊，都有开源库，不知道为啥他们还收费。我提取图片发现，好多水印图片是直接用pdf编辑软件加上的，导致水印可以直接从提取的图片里边删掉，这个挺好。 第二步，把图片二值化 这里用到opencv，用到cv2.threshold。这个阈值不太好设置，可以使用cv2.THRESH_OTSU，提取一个分析值，但是这个不是最优的，有的书是半彩页的，书边会有浅色的背景之类，或者重点颜色等。这个有分析建议值之后，还需要自己试一下哪个值比较好。 第三部，把图片生成新pdf 这个还是用pymupdf库，基本都差不多。 没想到的是压缩率还挺低，一百多MB的pdf能压缩成十多兆。可能也是之前的pdf质量比较高吧。但是我看了一下压缩后的，清晰度一点不减少。有背景色的地方，选择阈值合适，背景色也都过滤掉了，文字不受影响。