本文章版本資訊

• TensorRT 8.6.1

apt 安裝TensorRT的方法

https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/archives/tensorrt-861/install-guide/index.html#installing-debian

利用Docker 建立TensorRT環境

docker tensorrt的版本與tensorrt版本對應表
https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/support-matrix/index.html

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docker run --gpus all -it --rm -v local_dir:container_dir nvcr.io/nvidia/tensorrt:22.07-py3

其中local_dir換成自己電腦的某一個資料夾，他將與Docker container共用，container_dir換成container裡面的資料夾路徑

參考:
https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/quick-start-guide/index.html#install
https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx#tutorials

OpenCV 座標

Python OpenCV 裁剪圖片

OpenCV 的蒲覑本質上就是一個 numpy array， 因此可以利用numpy array提供的方法來完成裁剪圖片的功能

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crop_img = img[y:y+h, x:x+w] # x, y 為圖片的裁剪圖片的左上角座標，h, w 分別為裁剪圖片的高和寬

參考:
https://stackoverflow.com/a/15589825

步驟

• 參考官方離線版文件的說明
• 寫一個route可以回傳openapi的json
• 把openapi_url=app.openapi_url改型成

  1	openapi_url=<回傳openapi json 的route>

非對稱式加密

• 非對稱式加密有兩把key，一把只能加密，一把只能解密
• 非對稱式加密public key是公開給外界，作為解密專用key，只能解密用對應的private key加密的內容
• 非對稱式加密private key必須妥善保存，作為加密專用key，只被對應的public key解密

public key像帳號，private key像密碼

把自己的的public key提供給目標連線電腦，就像在那台帳號註冊帳號一樣

ssh會把public key存在~/.ssh/authorized_keys這個檔案裡面

1. 利用ssh-copy-id複製public key到ssh server主機

• linux

  1	ssh-copy-id 192.168.122.7 # 指令為ssh-copy-id 遠端主機的ip

• windows
  在powershell中沒有ssh-copy-id這個指令，不過我們可以用下面指令達成相同目標

  1	type $env:USERPROFILE\.ssh\id_rsa.pub | ssh {IP-ADDRESS-OR-FQDN} "cat >> .ssh/authorized_keys"

參考:
https://kb.iu.edu/d/aews
https://www.chrisjhart.com/Windows-10-ssh-copy-id/

作業系統: Windows10

更改主機名稱後，會發現rabbitmq無法啟動，這時候要重新安裝Service。
注意:需要備份的資料先備份起來

1. 利用rabbitmq提供的bat(RabbitMQ Service - remove.bat)，並且以系統管理員執行
2. 利用rabbitmq提供的bat(RabbitMQ Service - (re)install.bat)，並且以系統管理員執行重新安裝service
3. 利用rabbitmq提供的bat(RabbitMQ Service - start.bat)，並且以系統管理員執行重新安裝service啟動服務
4. 成功後會看到log資料夾出現新的log，rabbit@(新的主機名稱).log，代表成功了。

參考: https://dennymichael.net/2014/06/16/rabbitmq-change-the-hostname/

vim版本:8.2

安裝套件管理員Vundle

1. 下載Vundle plugin manager並且放到VIM套件資料夾

   1	git clone https://github.com/gmarik/Vundle.vim.git ~/.vim/bundle/Vundle.vim

2. 建立套件管理檔

   1	touch ~/.vimrc

3. 將下面指令複製到~/.vimrc檔案裡面

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   set nocompatible " required filetype off " required " set the runtime path to include Vundle and initialize set rtp+=~/.vim/bundle/Vundle.vim call vundle#begin() " alternatively, pass a path where Vundle should install plugins "call vundle#begin('~/some/path/here') " let Vundle manage Vundle, required Plugin 'gmarik/Vundle.vim' " add all your plugins here (note older versions of Vundle " used Bundle instead of Plugin) " ... " All of your Plugins must be added before the following line call vundle#end() " required filetype plugin indent on " required

4. 安裝套件

   1. 先開啟vim
   2. 輸入:
   3. PluginInstall

操作

• 分割畫面

  1. .vimrc 加入下面幾行

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     "split navigations nnoremap <C-J> <C-W><C-J> nnoremap <C-K> <C-W><C-K> nnoremap <C-L> <C-W><C-L> nnoremap <C-H> <C-W><C-H>

  2. ctrl加上vim的方向鍵(J下, K上, L右, H左)就可以移動到不同地方的split

• Buffers

  • :ls可以看到buffer清單
  • 可以在輸入:ls後直接:b ，就可以不用記下buffer number

• 程式碼收折

  • 在.vimrc加入下面幾行

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    " Enable folding set foldmethod=indent set foldlevel=99 " Enable folding with the spacebar nnoremap <space> za

  • 之後就可用空白鍵收折程式碼

  • 如果想要看到收折的程式碼的docstrings 可以在.vimrc加入這行

    1	let g:SimpylFold_docstring_preview=1

參考:
vim 快捷鍵 : http://stackoverflow.com/a/5400978/1799408

https://www.openvim.com/
https://realpython.com/vim-and-python-a-match-made-in-heaven/

breakpoints : https://github.com/puremourning/vimspector

版本資訊
Visual Studio 2019
CMake 3.24
Python3.8.10

設定Opencv

• 編譯OpenCV

• 設定windows的環境變數 OpenCV_ROOT 到OpenCVConfig.cmake所在的資料夾(CMake 3.12之後的功能，文件

• 從編譯好的OpenCVConfig.cmake我們可以看OpenCV提供了那些CMake變數給我們使用，可以參考這裡

• 讓CMake複製dll文件

• 設定CMake尋找Python.h

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find_package(Python 3 REQUIRED 
COMPONENTS Interpreter Development.Module NumPy) # New in cmake 3.19

include_directories(${Python_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${Python_LIBRARY_DIRS})
message(STATUS "Python Location: ${Python_INCLUDE_DIRS}")

include_directories(${Python_NumPy_INCLUDE_DIRS})
message(STATUS "NumPy Location: ${Python_NumPy_INCLUDE_DIRS}")

find_package(OpenCV REQUIRED)
if (OpenCV_FOUND)
    # If the package has been found, several variables will
    # be set, you can find the full list with descriptions
    # in the OpenCVConfig.cmake file.
    # Print some message showing some of them
    include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
    link_libraries(${OpenCV_LIBRARIES})
    message(STATUS "OpenCV library status:")
    message(STATUS "    version: ${OpenCV_VERSION}")
    message(STATUS "    include path: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")
else ()
    message(FATAL_ERROR "Could not locate OpenCV")
endif()

原碼參考:

參考:
Python.h位置

CMake尋找Python

OpenCV

從(cmake 3.12)[https://cmake.org/cmake/help/v3.12/policy/CMP0074.html]之後，可以利用環境變數來告訴cmake套件的位置，在Windows下很方便，因為windows不像linux會把函式庫集中放在一起。設定方法就是利用設定環境變數

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<PackageName>_ROOT

其中<PackageName>就是你的套件名稱，例如在這裡我們要設的環境變數就是OpenCV_ROOT，注意<PackageName>必須要和你寫在CMakeLists.txt裡面find_package(<PackageName>)大小寫都要一致

設定完後會看到cmake輸出找到的路徑

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Environment variable OpenCV_ROOT is set to:

    D:\lib\build_opencv

另外由於相容性的關係，cmake預設不會使用環境變數的OpenCV_ROOT，我們必須在CMakeLists.txt中設定打開這個功能

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cmake_policy(SET CMP0074 NEW)

成功設定後可以看到cmake會有以下輸出

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-- Found OpenCV: D:/lib/build_opencv (found version "4.6.0")
-- OpenCV library status:
--     version: 4.6.0

詳細寫法可以參考這個範例
https://gist.github.com/jenhaoyang/924698b31f7e3baede14286c67d6059a

Eigen3.4.0

使用find_package(Eigen3 REQUIRED)後需要get_target_property(EIGEN3_INCLUDE_DIR Eigen3::Eigen INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES)
，根據這個issue的寫法https://gitlab.com/libeigen/eigen/-/issues/2486

參考:
https://seanzhengw.github.io/blog/cmake/2018/04/23/cmake-find-package.html
https://cmake.org/cmake/help/v3.12/policy/CMP0074.html
https://stackoverflow.com/questions/21314893/what-is-the-default-search-path-for-find-package-in-windows-using-cmake

參考:
https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers

https://www.youtube.com/playlist?list=PLDcUM9US4XdMROZ57-OIRtIK0aOynbgZN

https://xcelab.net/rm/statistical-rethinking/

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6638955.html

https://www.reddit.com/r/statistics/comments/9p1d3i/any_detailed_stepbystep_tutorial_to_mcmc_theory/

前一陣子在windows上編譯Nvidia triton-inference-server發現他的編譯腳本有很多方便的的操作方法，升級cmake是其中之一，注意指令中有指定ubuntu版本
cmake官方有關於apt下載的說明

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ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
RUN apt install software-properties-common -y
RUN wget -O - https://apt.kitware.com/keys/kitware-archive-latest.asc 2>/dev/null | \
      gpg --dearmor - |  \
      tee /etc/apt/trusted.gpg.d/kitware.gpg >/dev/null && \
    apt-add-repository 'deb https://apt.kitware.com/ubuntu/ focal main' && \
    apt-get update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends \
      cmake-data=3.21.1-0kitware1ubuntu20.04.1 cmake=3.21.1-0kitware1ubuntu20.04.1

參考:
https://github.com/triton-inference-server/server/blob/main/Dockerfile.QA#L65