Synology DSM が Lets Encrypt のワイルドカード証明書をサポート

miki2020年6月9日2020年6月9日にコメントを残す

Synology Lets Encrypt 証明書ワイルドカードサポート

これはうれしい、証明書のワイルドカードサポート。
Synologyの管理ツールDSM(DiskStation Manager) のVersion 6.2.3で、Let's Encryptワイルドカード証明書がサポートされたようです。

一部、Synology で運用しているサイトも残っており、サブドメイン毎の証明書設定を行っておりました。

以前のSynologyでWEBサーバを設定し、証明書を行う際の記事：
Synology WEBサービス公開方法（独自ドメインサイト追加）

公式サイトより

What's New in DSM 6.2.3

11. Added support for Let's Encrypt wildcard certificates for Synology DDNS.
「Synology DDNS向けに、Let's Encrypt ワイルドカード証明書サポートを追加」

https://www.synology.com/ja-jp/releaseNote/FS6400?utm_source=eNews&utm_medium=email&utm_campaign=202005%20Monthly%20eNews%20-%20Global

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Synology

Jetson Nano セキュリティ対策 – Ubunts 自動アップデート

miki2020年6月8日2020年8月22日にコメントを残す

NVIDIA Jetson Nanoのセキュリティ対策

Ubuntuの自動アップデートを設定します。
再起動が必要な際は、指定した時間で再起動するように設定します。
自動アップデートの結果をメール送信するように設定します。

「unattended-upgrades」をインストールと有効化

「unattended-upgrades」をインストールします。

sudo apt install -y unattended-upgrades

インストールした「unattended-upgrades」を有効化します。
以下のコマンドを実行し、表示される画面で<Yes>を選択します。

sudo dpkg-reconfigure -p low unattended-upgrades

<Yes>を選択します。

「unattended-upgrades」設定

利用する設定ファイルは、以下の２つのファイルとなります。

/etc/apt/apt.conf.d/20auto-upgrades 　：自動アップデートとアップグレードを設定。
/etc/apt/apt.conf.d/50unattended-upgrades　：詳細設定

「20auto-upgrades」設定

APT::Periodic::Update-Package-Lists "1";
アップグレードの確認間隔
Daily=1 / Every two days = 2 / Weekly = 7 / Every two weeks = 14 / Never = 0
APT::Periodic::Download-Upgradeable-Packages "1"
セキュリティーアップデートがある場合の動作
Download and install automatically = 1 / Download automatically = 1 / Display immediately = 0

APT::Periodic::Update-Package-Lists "1";
APT::Periodic::Unattended-Upgrade "1";

「50unattended-upgrades」設定

以下の設定変更を加えました。

Unattended-Upgrade::Mail "aaa@bbbl.com";
メール通知先の設定
Unattended-Upgrade::MailOnlyOnError "true";
メール通知のタイミングをエラー発生時のみに変更
Unattended-Upgrade::Remove-Unused-Kernel-Packages "true";
未使用となったカーネル関連パッケージの自動削除
Unattended-Upgrade::Remove-Unused-Dependencies "true";
未使用となったパッケージの自動削除(apt-get autoremove)
Unattended-Upgrade::Automatic-Reboot "true";
自動再起動が実施されるように設定(自動再起動ON)
Unattended-Upgrade::Automatic-Reboot-Time "02:00";
再起動時の時間を指定

// Automatically upgrade packages from these (origin:archive) pairs
//
// Note that in Ubuntu security updates may pull in new dependencies
// from non-security sources (e.g. chromium). By allowing the release
// pocket these get automatically pulled in.
Unattended-Upgrade::Allowed-Origins {
        "${distro_id}:${distro_codename}";
        "${distro_id}:${distro_codename}-security";
        // Extended Security Maintenance; doesn't necessarily exist for
        // every release and this system may not have it installed, but if
        // available, the policy for updates is such that unattended-upgrades
        // should also install from here by default.
        "${distro_id}ESMApps:${distro_codename}-apps-security";
        "${distro_id}ESM:${distro_codename}-infra-security";
//      "${distro_id}:${distro_codename}-updates";
//      "${distro_id}:${distro_codename}-proposed";
//      "${distro_id}:${distro_codename}-backports";
};

// List of packages to not update (regexp are supported)
Unattended-Upgrade::Package-Blacklist {
//      "vim";
//      "libc6";
//      "libc6-dev";
//      "libc6-i686";
};

// This option will controls whether the development release of Ubuntu will be
// upgraded automatically.
Unattended-Upgrade::DevRelease "false";

// This option allows you to control if on a unclean dpkg exit
// unattended-upgrades will automatically run
//   dpkg --force-confold --configure -a
// The default is true, to ensure updates keep getting installed
//Unattended-Upgrade::AutoFixInterruptedDpkg "false";

// Split the upgrade into the smallest possible chunks so that
// they can be interrupted with SIGTERM. This makes the upgrade
// a bit slower but it has the benefit that shutdown while a upgrade
// is running is possible (with a small delay)
//Unattended-Upgrade::MinimalSteps "false";

// Install all unattended-upgrades when the machine is shutting down
// instead of doing it in the background while the machine is running
// This will (obviously) make shutdown slower
//Unattended-Upgrade::InstallOnShutdown "true";

// Send email to this address for problems or packages upgrades
// If empty or unset then no email is sent, make sure that you
// have a working mail setup on your system. A package that provides
// 'mailx' must be installed. E.g. "user@example.com"
//Unattended-Upgrade::Mail "root";
Unattended-Upgrade::Mail "aaa@bbb.com";

// Set this value to "true" to get emails only on errors. Default
// is to always send a mail if Unattended-Upgrade::Mail is set
//Unattended-Upgrade::MailOnlyOnError "true";
Unattended-Upgrade::MailOnlyOnError "true";

// Remove unused automatically installed kernel-related packages
// (kernel images, kernel headers and kernel version locked tools).
//Unattended-Upgrade::Remove-Unused-Kernel-Packages "false";
Unattended-Upgrade::Remove-Unused-Kernel-Packages "true";

// Do automatic removal of new unused dependencies after the upgrade
// (equivalent to apt-get autoremove)
//Unattended-Upgrade::Remove-Unused-Dependencies "false";
Unattended-Upgrade::Remove-Unused-Dependencies "true";

// Automatically reboot *WITHOUT CONFIRMATION*
//  if the file /var/run/reboot-required is found after the upgrade
//Unattended-Upgrade::Automatic-Reboot "false";
Unattended-Upgrade::Automatic-Reboot "true";

// If automatic reboot is enabled and needed, reboot at the specific
// time instead of immediately
//  Default: "now"
//Unattended-Upgrade::Automatic-Reboot-Time "02:00";
Unattended-Upgrade::Automatic-Reboot-Time "02:00";

// Use apt bandwidth limit feature, this example limits the download
// speed to 70kb/sec
//Acquire::http::Dl-Limit "70";

// Enable logging to syslog. Default is False
// Unattended-Upgrade::SyslogEnable "false";

// Specify syslog facility. Default is daemon
// Unattended-Upgrade::SyslogFacility "daemon";

// Download and install upgrades only on AC power
// (i.e. skip or gracefully stop updates on battery)
// Unattended-Upgrade::OnlyOnACPower "true";

// Download and install upgrades only on non-metered connection
// (i.e. skip or gracefully stop updates on a metered connection)
// Unattended-Upgrade::Skip-Updates-On-Metered-Connections "true";

動作確認

以下のコマンドで、動作確認を実施しておきます。

$ sudo unattended-upgrade --dry-run --debug

NVIDIA Jetson Nano 開発キット

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2020年06月01日週フジテレビ：めざましじゃんけん結果

miki2020年6月6日にコメントを残す

2020年06月01日週めざましじゃんけん結果

フジテレビめざましテレビめざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。

2020年06月01日週のめざましじゃんけんの結果を公開します。

Goo（グー） Choki（チョキ） Pa（パー）

めざましテレビ｜めざましじゃんけんーフジテレビ

めざましじゃんけん結果
回次		対戦相手
6月06日（土曜日）	【2戦目】08時22分	生じゃんけん⭐️高見侑里キャスター
6月06日（土曜日）	【1戦目】07時38分	タカアンドトシ
6月05日（金曜日）	【4戦目】07時58分	岡田結実さん
	【3戦目】07時35分	生じゃんけん久慈暁子アナウンサー
	【2戦目】06時58分	北香那ちゃん
	【1戦目】05時58分	米村でんじろうさん
6月04日（木曜日）	【4戦目】07時58分	オードリー
	【3戦目】07時35分	生じゃんけん！伊野尾慧パーソナリティ
	【2戦目】06時58分	織山尚大さん
	【1戦目】05時58分	坂井仁香ちゃん
6月03日（水曜日）	【4戦目】07時58分	生じゃんけん⭐️阿部華也子キャスター
	【3戦目】07時35分	ぺこぱ
	【2戦目】06時58分	愛来ちゃん
	【1戦目】05時58分	生じゃんけん⭐️永尾亜子アナウンサー
6月02日（火曜日）	【4戦目】07時58分	横山ルリカリポーター
	【3戦目】07時35分	生じゃんけん⭐️井上清華アナウンサー
	【2戦目】06時58分	木下彩音ちゃん
	【1戦目】05時58分	生じゃんけん⭐️阿部華也子キャスター
6月01日（月曜日）	【4戦目】07時58分	霜降り明星
	【3戦目】07時35分	ガチャピン
	【2戦目】06時58分	白石麻衣さん
	【1戦目】05時58分	松田紗和ちゃん

Nvidia Jetson Nano B01 に AlexeyAB / darknet / YOLO3 インストール

miki2020年6月2日2020年5月31日にコメントを残す

AlexeyAB/DarknetをNvidia Jetson Nanoにインストール

前回のNvidia Jetson Nano A02に導入した際と同様の手順となります。
参考記事：AlexeyAB / darknet / YOLO3 インストール（Nvidia Jetson Nano）

導入されているCudaのバージョンが変わっており、利用するパスが異なるなど、細かな違いが生じております。(今回は、Jetpack4.3を利用)
簡単にDarknetのコンパイルが実現できるのは、NVIDIA Cudaを搭載したシングルコンピューターの最大の恩恵だと思います。

パッケージを最新の状態にアップデート

$ sudo apt update
$ sudo apt upgrade -y

Cuda関係のパスを環境変数に登録

Cudaka関連のパスは、バージョンにより異なります。
/usr/local/cuda-<version>/ となります。

$ export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

DarknetのダウンロードとYoloモデルのダウンロード

$ git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
$ cd darknet
$ wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
$ wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights

MakeFileを変更しGPU、OPENCV対応へ

Makefileを変更し、GPU、CudaとOpencv対応となるようにコンパイルオプションを変更します。

$ sudo vi Makefile

変更前のMakeFile変更内容

GPU=0
CUDNN=0
CUDNN_HALF=0
OPENCV=0
AVX=0
OPENMP=0
LIBSO=0

通常は、以下の３つを「0」から「1」へ変更し、Cuda GPUありのDarknetがコンパイルできます。

GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=1

今回は、Pythonからlibdarknet.soを利用する予定なので、LIBSOも「0」から「1」へ変更します。

GPU=1
CUDNN=1
CUDNN_HALF=0
OPENCV=1
AVX=0
OPENMP=0
LIBSO=1

$ make

以上でDarknetが利用可能となります。

Jetson Nano A02でコンパイル時も、Make時のエラーを対処する必要がありました。ページ下部に、実施した修正内容を記載しておきます。

darknetフォルダで、以下サンプルコマンドを実行し、動作を確認してください。

$ cd darknet

$ ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -ext_output dog.jpg

Make時エラーへの対処

nvcc -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] -gencode arch=compute_52,code=[sm_52,compute_52] -gencode arch=compute_61,code=[sm_61,compute_61] -Iinclude/ -I3rdparty/stb/include -DOPENCV `pkg-config --cflags opencv4 2> /dev/null || pkg-config --cflags opencv` -DGPU -I/usr/local/cuda/include/ -DCUDNN --compiler-options "-Wall -Wfatal-errors -Wno-unused-result -Wno-unknown-pragmas -fPIC -Ofast -DOPENCV -DGPU -DCUDNN -I/usr/local/cudnn/include -fPIC" -c ./src/convolutional_kernels.cu -o obj/convolutional_kernels.o
/bin/sh: 1: nvcc: not found
Makefile:168: recipe for target 'obj/convolutional_kernels.o' failed
make: *** [obj/convolutional_kernels.o] Error 127

NVCC=nvcc　部分を
NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc
に変更

参考にさせて頂いたサイト

YOLO V3 – Install and run Yolo on Nvidia Jetson Nano (with GPU)

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NVIDIA Jetson Nano に OPENCV CuDNN と DNN

miki2020年6月1日2020年8月20日にコメントを残す

OPENCV 4.2の DNN が NVIDIA Cuda に対応

OpenCV の4.2より、OpenCVのdnnが、NVIDIA のGPUに対応していたようです。
しかも、NVIDIAのJetson Nanoでも利用可能でした。

とても驚きのトピックでした。
早速、NVIDA Jetson Nanoに導入し、YOLO / Darknet の推論を動作させてみました。
少し、導入に癖があったので、導入時のメモを公開しておきます。

Led by dlib’s Davis King, and implemented by Yashas Samaga, OpenCV 4.2 now supports NVIDIA GPUs for inference using OpenCV’s dnn module, improving inference speed by up to 1549%!

Pythonから、NVIDIA GPUのCUDAを用いた、OpenCVのDNNを利用する際のコードはBackendとTargetを以下のようにCUDAに設定します。

net.setPreferableBackend(cv.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
net.setPreferableTarget(cv.dnn.DNN_TARGET_CUDA)

導入した環境

2020/08/20追記：
JetPack4.4とOPENCV4.4.0でインストールできました。

JetPack 4.3 (4.4では、OPENCVコンパイル時に、CuDNNがうまくコンパイルできず)
Jetpack 4.3 Archive
OPENCV 4.3.0　(4.2.0でもインストール出来ました)

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導入方法

NVIDIA Jetson NanoのOpencvコンパイル用のスクリプトは、公式が公開したこともあり、各種エンハンスされ公開されています。
今回は、結構最近に公開されたとみられる、4.3.0向けのスクリプトを利用します。

Build OpenCV on Nvidia Jetson Nano

ポイントは、コンパイルオプションに以下を追加します。

WITH_CUDA
WITH_CUDNN

インストールスクリプト

コンパイルオプションを追加した、スクリプトを公開しておきます。

./Build_OpenCV.sh でインストールは完了します。
./Build_OpenCV.sh <version> で、指定したバージョンのOPENCVがインストール出来るようです。

実際にコンパイルした際の構成も公開しておきます。

NVIDIA CUDA: YES (ver 10.0, CUFFT CUBLAS FAST_MATH)
NVIDIA GPU arch: 53 62 72 -- NVIDIA PTX archs:
cuDNN: YES (ver 7.6.3)

-- General configuration for OpenCV 4.3.0 =====================================
--   Version control:               4.3.0
--
--   Extra modules:
--     Location (extra):            /tmp/build_opencv/opencv_contrib/modules
--     Version control (extra):     4.3.0
--
--   Platform:
--     Timestamp:                   2020-05-25T01:56:52Z
--     Host:                        Linux 4.9.140-tegra aarch64
--     CMake:                       3.10.2
--     CMake generator:             Unix Makefiles
--     CMake build tool:            /usr/bin/make
--     Configuration:               RELEASE
--
--   CPU/HW features:
--     Baseline:                    NEON FP16
--       required:                  NEON
--       disabled:                  VFPV3
--
--   C/C++:
--     Built as dynamic libs?:      YES
--     C++ standard:                11
--     C++ Compiler:                /usr/bin/c++  (ver 7.5.0)
--     C++ flags (Release):         -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wsuggest-override -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections    -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
--     C++ flags (Debug):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Winit-self -Wsuggest-override -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections    -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
--     C Compiler:                  /usr/bin/cc
--     C flags (Release):           -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections    -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG
--     C flags (Debug):             -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Winit-self -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections    -fvisibility=hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
--     Linker flags (Release):      -Wl,--gc-sections -Wl,--as-needed
--     Linker flags (Debug):        -Wl,--gc-sections -Wl,--as-needed
--     ccache:                      NO
--     Precompiled headers:         NO
--     Extra dependencies:          m pthread cudart_static -lpthread dl rt nppc nppial nppicc nppicom nppidei nppif nppig nppim nppist nppisu nppitc npps cublas cudnn cufft -L/usr/local/cuda/lib64 -L/usr/lib/aarch64-linux-gnu
--     3rdparty dependencies:
--
--   OpenCV modules:
--     To be built:                 alphamat aruco bgsegm bioinspired calib3d ccalib core cudaarithm cudabgsegm cudacodec cudafeatures2d cudafilters cudaimgproc cudalegacy cudaobjdetect cudaoptflow cudastereo cudawarping cudev datasets dnn dnn_objdetect dnn_superres dpm face features2d flann freetype fuzzy gapi hdf hfs highgui img_hash imgcodecs imgproc intensity_transform line_descriptor ml objdetect optflow phase_unwrapping photo plot python2 python3 quality rapid reg rgbd saliency shape stereo stitching structured_light superres surface_matching text tracking video videoio videostab xfeatures2d ximgproc xobjdetect xphoto
--     Disabled:                    world
--     Disabled by dependency:      -
--     Unavailable:                 cnn_3dobj cvv java js matlab ovis sfm ts viz
--     Applications:                apps
--     Documentation:               NO
--     Non-free algorithms:         YES
--
--   GUI:
--     GTK+:                        YES (ver 3.22.30)
--       GThread :                  YES (ver 2.56.4)
--       GtkGlExt:                  NO
--     OpenGL support:              NO
--     VTK support:                 NO
--
--   Media I/O:
--     ZLib:                        /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libz.so (ver 1.2.11)
--     JPEG:                        /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libjpeg.so (ver 80)
--     WEBP:                        build (ver encoder: 0x020f)
--     PNG:                         /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libpng.so (ver 1.6.34)
--     TIFF:                        /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libtiff.so (ver 42 / 4.0.9)
--     JPEG 2000:                   build Jasper (ver 1.900.1)
--     OpenEXR:                     build (ver 2.3.0)
--     HDR:                         YES
--     SUNRASTER:                   YES
--     PXM:                         YES
--     PFM:                         YES
--
--   Video I/O:
--     DC1394:                      YES (2.2.5)
--     FFMPEG:                      YES
--       avcodec:                   YES (57.107.100)
--       avformat:                  YES (57.83.100)
--       avutil:                    YES (55.78.100)
--       swscale:                   YES (4.8.100)
--       avresample:                YES (3.7.0)
--     GStreamer:                   YES (1.14.5)
--     v4l/v4l2:                    YES (linux/videodev2.h)
--
--   Parallel framework:            pthreads
--
--   Trace:                         YES (with Intel ITT)
--
--   Other third-party libraries:
--     Lapack:                      YES (/usr/lib/aarch64-linux-gnu/liblapack.so /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libcblas.so /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libatlas.so)
--     Eigen:                       YES (ver 3.3.4)
--     Custom HAL:                  YES (carotene (ver 0.0.1))
--     Protobuf:                    build (3.5.1)
--
--   NVIDIA CUDA:                   YES (ver 10.0, CUFFT CUBLAS FAST_MATH)
--     NVIDIA GPU arch:             53 62 72
--     NVIDIA PTX archs:
--
--   cuDNN:                         YES (ver 7.6.3)
--
--   OpenCL:                        YES (no extra features)
--     Include path:                /tmp/build_opencv/opencv/3rdparty/include/opencl/1.2
--     Link libraries:              Dynamic load
--
--   Python 2:
--     Interpreter:                 /usr/bin/python2.7 (ver 2.7.17)
--     Libraries:                   /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libpython2.7.so (ver 2.7.17)
--     numpy:                       /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.13.3)
--     install path:                lib/python2.7/dist-packages/cv2/python-2.7
--
--   Python 3:
--     Interpreter:                 /usr/bin/python3 (ver 3.6.9)
--     Libraries:                   /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libpython3.6m.so (ver 3.6.9)
--     numpy:                       /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.16.1)
--     install path:                lib/python3.6/dist-packages/cv2/python-3.6
--
--   Python (for build):            /usr/bin/python2.7
--
--   Java:
--     ant:                         NO
--     JNI:                         NO
--     Java wrappers:               NO
--     Java tests:                  NO
--
--   Install to:                    /usr/local

NVIDIA Jetson Nano 開発キット

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参考サイト

2020年05月25日週フジテレビ：めざましじゃんけん結果

miki2020年5月30日にコメントを残す

2020年05月25日週めざましじゃんけん結果

フジテレビめざましテレビめざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。

2020年05月25日週のめざましじゃんけんの結果を公開します。

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めざましじゃんけん結果
回次		対戦相手
5月30日（土曜日）	【2戦目】08時22分	生じゃんけん⭐️木下康太郎アナウンサー
5月30日（土曜日）	【1戦目】07時38分	大悟さん
5月29日（金曜日）	【4戦目】07時58分	ノブさん
	【3戦目】07時35分	関口メンディーさん
	【2戦目】06時58分	木内舞留ちゃん
	【1戦目】05時58分	片瀬那奈さん
5月28日（木曜日）	【4戦目】07時58分	堀田茜さん
	【3戦目】07時35分	生じゃんけん！伊野尾慧パーソナリティ
	【2戦目】06時58分	ヴァサイェガ渉さん
	【1戦目】05時58分	田﨑さくらちゃん
5月27日（水曜日）	【4戦目】07時58分	生じゃんけん⭐️酒主義久アナウンサー
	【3戦目】07時35分	生じゃんけん⭐️永島優美キャスター
	【2戦目】06時58分	黒木麗奈ちゃん
	【1戦目】05時58分	生じゃんけん⭐️阿部華也子キャスター
5月26日（火曜日）	【4戦目】07時58分	生じゃんけん⭐️生田竜聖アナウンサー
	【3戦目】07時35分	土佐兄弟
	【2戦目】06時58分	豊島心桜ちゃん
	【1戦目】05時58分	生じゃんけん⭐️永尾亜子アナウンサー
5月25日（月曜日）	【4戦目】07時58分	生じゃんけん永島優美キャスター
	【3戦目】07時35分	生じゃんけん阿部華也子キャスター
	【2戦目】06時58分	岡本莉音ちゃん
	【1戦目】05時58分	生じゃんけん井上清華アナウンサー

2020年05月18日週フジテレビ：めざましじゃんけん結果

miki2020年5月23日にコメントを残す

2020年05月18日週めざましじゃんけん結果

フジテレビめざましテレビめざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。

2020年05月18日週のめざましじゃんけんの結果を公開します。

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めざましじゃんけん結果
回次		対戦相手
5月23日（土曜日）	【2戦目】08時22分	生じゃんけん⭐️谷尻萌キャスター
5月23日（土曜日）	【1戦目】07時38分	池田美優さん
5月22日（金曜日）	【4戦目】07時58分	横山ルリカリポーター
	【3戦目】07時35分	本田真凜さん　本田望結さん　本田紗来さん
	【2戦目】06時58分	黒木麗奈ちゃん
	【1戦目】05時58分	渡部建さん
5月21日（木曜日）	【4戦目】07時58分	川島明さん
	【3戦目】07時35分	生じゃんけん！伊野尾慧パーソナリティ
	【2戦目】06時58分	作間龍斗さん井上瑞稀さん
	【1戦目】05時58分	松川星ちゃん
5月20日（水曜日）	【4戦目】07時58分	生じゃんけん⭐️酒主義久アナウンサー
	【3戦目】07時35分	山村隆太さん阪井一生さん
	【2戦目】06時58分	木下彩音ちゃん
	【1戦目】05時58分	生じゃんけん⭐️永尾亜子アナウンサー
5月19日（火曜日）	【4戦目】07時58分	生じゃんけん⭐️生田竜聖アナウンサー
	【3戦目】07時35分	SHOCK EYE さん
	【2戦目】06時58分	愛来ちゃん
	【1戦目】05時58分	生じゃんけん⭐️阿部華也子キャスター
5月18日（月曜日）	【4戦目】07時58分	岡田健史さん
	【3戦目】07時35分	ガチャピン
	【2戦目】06時58分	大幡しえりちゃん
	【1戦目】05時58分	新内眞衣さん

2020年05月11日週フジテレビ：めざましじゃんけん結果

miki2020年5月16日にコメントを残す

2020年05月11日週めざましじゃんけん結果

フジテレビめざましテレビめざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。

2020年05月11日週のめざましじゃんけんの結果を公開します。

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めざましテレビ｜めざましじゃんけんーフジテレビ

めざましじゃんけん結果
回次		対戦相手
5月16日（土曜日）	【2戦目】08時22分	生じゃんけん⭐️高見侑里キャスター
5月16日（土曜日）	【1戦目】07時38分	博多大吉さん
5月15日（金曜日）	【4戦目】07時58分	横山ルリカリポーター
	【3戦目】07時35分	生じゃんけん⭐️久慈暁子アナウンサー
	【2戦目】06時58分	松田紗和ちゃん
	【1戦目】05時58分	博多華丸さん
5月14日（木曜日）	【4戦目】07時58分	髙橋優斗さん猪狩蒼弥さん
	【3戦目】07時35分	生じゃんけん！伊野尾慧パーソナリティ
	【2戦目】06時58分	染野有来ちゃん
	【1戦目】05時58分	永尾亜子アナウンサー
5月13日（水曜日）	【4戦目】07時58分	チョコレートプラネット
	【3戦目】07時35分	生じゃんけん⭐️永島優美アナウンサー
	【2戦目】06時58分	生じゃんけん⭐️大幡しえりちゃん
	【1戦目】05時58分	生じゃんけん⭐️井上清華アナウンサー
5月12日（火曜日）	【4戦目】07時58分	堀田真由さん
	【3戦目】07時35分	サンジ
	【2戦目】06時58分	松川菜々花ちゃん
	【1戦目】05時58分	ギャル曽根さん
5月11日（月曜日）	【4戦目】07時58分	生じゃんけん井上清華アナウンサー
	【3戦目】07時35分	ガチャピン
	【2戦目】06時58分	豊島心桜ちゃん
	【1戦目】05時58分	生じゃんけん阿部華也子キャスター

2020年05月04日週フジテレビ：めざましじゃんけん結果

miki2020年5月9日にコメントを残す

2020年05月04日週めざましじゃんけん結果

フジテレビめざましテレビめざましじゃんけんの結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。

2020年05月04日週のめざましじゃんけんの結果を公開します。

Goo（グー） Choki（チョキ） Pa（パー）

めざましテレビ｜めざましじゃんけんーフジテレビ

めざましじゃんけん結果
回次		対戦相手
5月09日（土曜日）	【2戦目】08時22分	SWAY さん
5月09日（土曜日）	【1戦目】07時38分	生じゃんけん　谷尻萌キャスター
5月08日（金曜日）	【4戦目】07時58分	数原龍友さん
	【3戦目】07時35分	久慈暁子アナウンサー
	【2戦目】06時58分	松川菜々花ちゃん
	【1戦目】05時58分	藤本万梨乃アナウンサー
5月07日（木曜日）	【4戦目】07時58分	生じゃんけん！阿部華也子キャスター
	【3戦目】07時35分	生じゃんけん！伊野尾慧パーソナリティ
	【2戦目】06時58分	作間龍斗さん橋本涼さん
	【1戦目】05時58分	田﨑さくらちゃん
5月06日（水曜日）	【4戦目】07時58分	生じゃんけん⭐️生田竜聖アナウンサー
	【3戦目】07時35分	綾小路翔さん
	【2戦目】06時58分	花音ちゃん
	【1戦目】05時58分	生じゃんけん⭐️永尾亜子アナウンサー
5月05日（火曜日）	【4戦目】07時58分	チョコレートプラネット
	【3戦目】07時35分	TAKAHIRO さん
	【2戦目】06時58分	銀シャリ
	【1戦目】05時58分	中田花奈さん
5月04日（月曜日）	【4戦目】07時58分	白濱亜嵐さん
	【3戦目】07時35分	ガチャピン
	【2戦目】06時58分	松川菜々花ちゃん
	【1戦目】05時58分	ナオト・インティライミさん

NVIDIA Jetson Nano B01 導入

miki2020年5月8日2020年5月7日にコメントを残す

NVIDIA Jetson Nano 追加

機械学習向けシングルボードコンピューターNVIDIA Jetson Nano、追加導入しました。
新しいラインナップなどが出ていないか、調べると、マイナーチェンジを行ったみたいです。

大きな違いはないですが、ボードから変わっているので、見えない安定性なども向上していることを期待してしまいます。

NVIDIA Jetson Nano 開発キット

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NVIDIA Jetson Nano A02 と B01 違い

カメラコネクターが一つから二つに追加
- カメラコネクターの追加(J49)
- カメラコネクターの場所変更(J13)
ボタンヘッダー削除 (J40)
シリアルボードヘッダーの削除 (J44)
入力電源選択の場所を変更 (J48)

NVIDIA Jetson Nano B01 仕様

GPU	128-core Maxwell
CPU	Quad-core ARM A57 @ 1.43 GHz
Memory	4 GB 64-bit LPDDR4 25.6 GB/s
Storage	microSD (not included)
Video Encoder	4K @ 30 \| 4x 1080p @ 30 \| 9x 720p @ 30 (H.264/H.265)
Video Decoder	4K @ 60 \| 2x 4K @ 30 \| 8x 1080p @ 30 \| 18x 720p @ 30\|(H.264/H.265)
Camera	2 x MIPI CSI-2 DPHY lanes
Connectivity	Gigabit Ethernet, M.2 Key E
Display	HDMI 2.0 and eDP 1.4
USB	4 x USB 3.0, USB 2.0 Micro-B
Others	GPIO, I2C, I2S, SPI, UART
Mechanical	100 mm x 80 mm x 29 mm

NVIDIA Jetson Nano 開発キット

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Synology Lets Encrypt 証明書 ワイルドカードサポート

公式サイトより

NVIDIA Jetson Nanoのセキュリティ対策

「unattended-upgrades」をインストールと有効化

「unattended-upgrades」設定

「20auto-upgrades」設定

「50unattended-upgrades」設定

動作確認

2020年06月01日週 めざましじゃんけん 結果

AlexeyAB/DarknetをNvidia Jetson Nanoにインストール

パッケージを最新の状態にアップデート

Cuda関係のパスを環境変数に登録

DarknetのダウンロードとYoloモデルのダウンロード

MakeFileを変更しGPU、OPENCV対応へ

Make時エラーへの対処

参考にさせて頂いたサイト

OPENCV 4.2の DNN が NVIDIA Cuda に対応

導入した環境

導入方法

インストールスクリプト

参考サイト

2020年05月25日週 めざましじゃんけん 結果

2020年05月18日週 めざましじゃんけん 結果

2020年05月11日週 めざましじゃんけん 結果

2020年05月04日週 めざましじゃんけん 結果

NVIDIA Jetson Nano 追加

NVIDIA Jetson Nano A02 と B01 違い

NVIDIA Jetson Nano B01 仕様

Synology Lets Encrypt 証明書ワイルドカードサポート

2020年06月01日週めざましじゃんけん結果

2020年05月25日週めざましじゃんけん結果

2020年05月18日週めざましじゃんけん結果

2020年05月11日週めざましじゃんけん結果

2020年05月04日週めざましじゃんけん結果