HP 95LX

Un pocket computer primi anni 90 della HP (compresa calcolatrice HP!) del 1991.
Il dispositivo e' perfettamente funzionante e funziona con due semplici pile AA.
E' interessante che e' un dispositivo con un processore NEC V20 compatibile 8088 che permette l'esecuzione di MSDOS e delle relative applicazioni (l'unico limite e' lo schermo) con 512 Kb di memoria

MS DOS 3.22 in esecuzione

La versione MS DOS installata e' la 3.22 ma c'e' solo COMMAND.COM. Non sono presenti i comandi esterni del DOS . Per uscire dalla modalita' DOS digitare EXIT

Gioco Tiger e Fox (TF.COM)

File Manager

Impostazioni. Digitare CONFIG 

 Unica pecca... non c'e' il compilatore integrato

Luna Vs Andromeda

....and the winner is...Andromeda

Confronto dimensioni tra Andromeda e Luna
https://www.reddit.com/r/space/comments/339nzp/apparent_size_of_the_moon_and_andromeda_in_our/

Spiegazione : leggendo il libro on line di Paolo Attivissimo al punto 7.6  si trova la seguente frase

 "Per esempio, la galassia di Andromeda, nonostante stia a ben due milioni di anni luce (19 milioni di milioni di milioni di chilometri) dalla Terra, nel cielo notturno appare più grande della Luna piena"

la frase mi ha lasciato un po' perplesso perche' e' abbastanza contraria all'esperienza diretta osservando ad occhio nudo il cielo...ho quindi chiesto informazioni a chi piu' esperto di me e nei commenti mi e' stato confermato che la Luna sottende circa mezzo grado mentre Andromeda ben tre gradi..Andromeda ha quindi una dimensione apparente di circa 6 volte piu' grande della Luna piena.

Cio' che inganna l'occhio e' che la luminosita' di Andromeda scende rapidamente verso la periferia della galassia, cosa che non accade ovviamente con la Luna

Testing EC2 Amazon

Note dopo il primo utilizzo
1) la macchina e' visibile solo in una Region ed e' quella in cui e' stata creata. Per esempio
ieri avevo creato una macchina in  eu-west-3c (Paris) mentre oggi mi sono collegato alla console di EC2 nella Region eu-central-1 (Francoforte). La macchina era raggiungibile sia via SSH che HTTP quindi era viva, semplicemente non era visibile nella web console. E' stato sufficiente settare la giusta Regione per farla riapparire (il controllo e' in alto a destra vicino all'account)

2) si possono creare anche piu' istanze (per esempio una Linux ed una Windows). Il problema e' che l'istanza Linux ha di base 8 Giga di spazio disco mente quella Windows 30 Giga. Se si attivano entrambe si sfora il limite di 30 Giga di spazio disco gratuito. Inoltre il livello gratuito consente un tempo di uso di 750 ore che corrisponde ad un mese 24x7. Se si usano due macchine il tempo si dimezza..si possono tenere accese in contemporanea solo per 15 giorni senza pagare.


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Questi sono i passi per configurare la propria macchina ..non tutte le opzioni (AMI = Amazon Machine Image) sono comprese per la prova gratuita. Io sono partito con una Red Hat Enterprise 7.4.
L'istanza di base e' una t2.micro

Il passo 2 e' obbligato perche' c'e' una sola scelta per il livello gratuito

la macchina viene configurata con tutte le porte chiuse. Si deve quindi abilitare esplicitamente la porta 22 per l'amministrazione SSH

La dimensione di default del disco e' di 10 Gb

Per collegarsi in SSH non viene usato usato il sistema user/pass ma la chiave privata. Si deve quindi creare una coppia di chiavi e scaricarla sul proprio client

alla fine si lancia l'istanza per far partire la macchina

Dalla consolle di amministrazione di EC2 si puo' vedere lo stato della macchina, il suo indirizzo DNS pubblico, il suo IP

queste informazioni sono necessarie per collegarsi in SSH
Da Linux e Mac la sintassi e' la seguente (AmazonEC2.pem e' il nome del file della mia chiave, ec2-user e' l'utente di default sulle macchine RedHat, alla fine si mette il nome DNS pubblico o l'indirizzo pubblico)
Attenzione : si devono modificare i permessi del file .pem con chmod 400 AmazonEC2.pem

ssh -i AmazonEC2.pem ec2-user@xxxxxxxxxx.eu-west-3.compute.amazonaws.com

i comandi di root sono eseguiti usando sempre sudo. Una curiosita'...non c'e' la history sulla linea di comando di bash

Per la connessione con SFTP si puo' usare Filezilla impostandolo con l'accesso tramite File Chiave

Per connettersi in SSH da Putty si deve convertire la chiave in formato .pem in formato .ppk utilizzando PuttyGen e Load il file .pem e Save Private Key.
Il file nuovamente generato si inserisce in Connection\Auth e poi si stabilisce la connessione come di norma mettendo nell'host la combinazione ec2-user@xxxxxxxxxx.eu-west-3.compute.amazonaws.com

A questo punto si procede con la configurazione come di norma

sudo yum update

sudo yum install httpd

sudo apachectl start

sudo apachectl status

* httpd.service - The Apache HTTP Server

   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/httpd.service; enabled; vendor preset: disabled)

   Active: active (running) since Thu 2018-03-08 16:52:51 UTC; 57s ago

     Docs: man:httpd(8)

           man:apachectl(8)

 Main PID: 3406 (httpd)

   Status: "Total requests: 0; Current requests/sec: 0; Current traffic:   0 B/sec"

   CGroup: /system.slice/httpd.service

           |-3406 /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND

           |-3407 /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND

           |-3408 /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND

           |-3409 /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND

           |-3410 /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND

           `-3411 /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND

Una volta installato ed avviato il server http si deve aprire la porta 80 per l'accesso dall'esterno

ed alla fine il server httpd e' raggiungibile dall'esterno

per finire si deve rendere scrivibile dall'utente la directory del webserver per le modifiche

sudo usermod -a -G apache ec2-user
sudo chown -R ec2-user:apache /var/www
sudo chmod 2775 /var/www
find /var/www -type d -exec sudo chmod 2775 {} \;
find /var/www -type f -exec sudo chmod 0664 {} \;

attenzione : di default non e' abilitato il supporto https

Mandelbrot con TensorFlow

Questo esempio del calcolo dell'insieme di Mandelbrot e' compreso all'interno del tutorial di TensorFlow. Lo scopo di questo post e' di capire come e' stato inserito il calcolo ricorsivo nella logica di TensorFlow tutta indirizzata all'utilizzo di matrici

Una osservazione : stranamente il calcolo e' molto lento. Credo che il problema sia dovuto alla logica con cui e' fatto il calcolo..invece di uscire dal ciclo di calcolo per ogni punto una volta che si e' raggiunta la soglia di fuga, con questo programma il calcolo viene rieffettuato su tutta la matrice per 200 volte

La logica: invece di effettuare il calcolo usando una matrice e a celle singole
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import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
     
#MANDELBROT SET 520x600
# crea due array di 520x600 -1.3<X<1.3 -2<Y<1
# a passo 0.005
Y, X = np.mgrid[-1.3:1.3:0.005, -2:1:0.005]

#Crea una array di numeri complessi Z moltiplicando Y per sqrt(-1) (che in 
#in numpy e' j
Z = X+1j*Y

#trasforma l'array Z in un formato tensorflow
c = tf.constant(Z.astype("complex64"))

# popola la variabile zs con x
zs = tf.Variable(c)
# popola la variabile ns con tutti gli elementi a zero 
# e delle dimensioni di c, qui ci sara' il risultato del
# della divergenza
ns = tf.Variable(tf.zeros_like(c, "float32"))

#qui viene impiegata una sessione interattiva ma si puo' sostituire il comando con
# tf.Session()
# tanto non e' necessario il debug

sess = tf.InteractiveSession()
tf.initialize_all_variables().run()

# Compute the new values of z: z^2 + x
#zs_ e' una variabile transitoria su
#cui viene calcolata la ricorsione
zs_ = zs*zs + c

# se il modulo di zs e' minore di 4 
# salvalo nella matrice not_diverged
# nella matrice not_diverged viene salvato
# il valore boolean della condizione <4
# quindi nella matrice not_diverged ci sono 
# 0 ed 1
not_diverged = tf.abs(zs_) < 4

#tf.group raggruppa piu' operazioni
#copia la matrice transitoria zs_ su zs per continuare
# l'iterazione
# aggiunge poi alla matrice inizializzata  tutta a zeri (ns)
# il contenuto della matrice dei punti che non hanno fatto
#  modulo > 4. In questo modo viene creata una mappa
#di quanti cicli su ogni cella sono necessari
step = tf.group(
  zs.assign(zs_),
  ns.assign_add(tf.cast(not_diverged, "float32"))
  )

#200 cicli di iterazione della sessione
for i in range(200): step.run()

#mosta la matrice ns come immagine
plt.imshow(ns.eval())
plt.show()

Vacanze sul Sole

E dopo aver prenotato un posto sulla missione Insight per Marte adesso destinazione Sole con Parker Solar Probe .. devo informarmi un po' sulle date di partenza o se c'e' un taxi tra il Sole e Marte

Supervised Classification USGS Spectral Library

Dopo aver letto le note introduttive di TensorFlow (l'insieme di librerie di Machine Learning di Google) ed in particolar modo l'esempio sulla classificazione degli Iris sulla base di elementi morfologici mi e' venuta la domanda se il metodo era applicabile anche al telerilevamento iperspettrale, oggetto della mia tesi di dottorato.

Il problema a questo punto era prima di tutto trovare una base dati di training il piu' possibile popolata di elementi (in dottorato ho fatto collezione di spettri ma non organizzate in modo tale da essere utili allo scopo) e la scelta e' caduta su USGS Spectral Libray (gia' usata qui) in particolare per la sezione degli spettri del satellite Hyperion, oramai dismesso ma che e' stato anche lui oggetto di parte della tesi

Visto che a lavoro mi sto occupando in questi di minerali della famiglia dell'asbesto (http://debiaonoldcomputers.blogspot.it/2018/02/actinolite-e-tremolite-ad-impruneta.html) ho provato ad estrarre gli spettri di actinolite, tremolite e serpentino.
In totale il dataset, costituito dalle 3 classi, e' da 23 campioni da 234 bande (nel database gli spettri sono in numero maggiore ma sono stati scelti solo quelli che avevano un campionamento omogeneo)

Gli spettri sono stati tutti normalizzati prima di entrare nel file del dataset.
Si poteva a questo punto si fare l'analisi con le sole componenti principali (PCA analysis) per rendere il dataset piu' piccolo eliminando tutti i dati autocorrelati oppure dare in pasto all'algoritmo tutto lo spettro; ho provato con la seconda strada per vedere come si comportava il codice di calcolo

Nel dettaglio sono stati scelti

Actinolite

s07HYPRN_Actinolite_HS22.1B_ASDFRb_AREF
s07HYPRN_Actinolite_HS22.2B_ASDFRb_AREF
s07HYPRN_Actinolite_HS22.3B_ASDFRb_AREF
s07HYPRN_Actinolite_HS22.4B_ASDFRb_AREF
s07HYPRN_Actinolite_HS116.1B_ASDFRb_AREF
s07HYPRN_Actinolite_HS116.2B_ASDFRb_AREF
s07HYPRN_Actinolite_HS116.3B_ASDFRb_AREF
s07HYPRN_Actinolite_HS116.4B_ASDFRb_AREF
s07HYPRN_Actinolite_HS315.1B_ASDFRb_AREF
s07HYPRN_Actinolite_HS315.2B_ASDFRb_AREF

Tremolite

s07HYPRN_Tremolite_HS18.1B_ASDFRc_AREF
s07HYPRN_Tremolite_HS18.2B_ASDFRc_AREF
s07HYPRN_Tremolite_HS18.3_BECKc_AREF
s07HYPRN_Tremolite_HS18.3B_ASDFRc_AREF
s07HYPRN_Tremolite_HS18.3B_NIC4ccc_RREF
s07HYPRN_Tremolite_HS18.4B_ASDFRc_AREF
s07HYPRN_Tremolite_NMNH117611.HCl_BECKb_AREF
s07HYPRN_Tremolite_NMNH117611.HCL_NIC4bb_RREF

Serpentino

s07HYPRN_Serpentine_HS8.2B_ASDFRc_AREF
s07HYPRN_Serpentine_HS8.3B_ASDFRc_AREF
s07HYPRN_Serpentine_HS8.3B_BECKc_AREF
s07HYPRN_Serpentine_HS8.4B_ASDFRc_AREF
s07HYPRN_Serpentine_HS8.6_ASDFRc_AREF
s07HYPRN_Serpentine_HS318.1B_ASDFRc_AREF
s07HYPRN_Serpentine_HS318.2B_ASDFRc_AREF
s07HYPRN_Serpentine_HS318.3B_ASDFRc_AREF
s07HYPRN_Serpentine_HS318.4B_ASDFRc_AREF
s07HYPRN_Serpentine_HS318.4B_BECKc_AREF
s07HYPRN_Serpentine_HS318.6_ASDFRc_AREF



Ho provato ad usare TensorFlow per il calcolo ma mi e' decisamente ostico. Ho trovato che l'analisi del dataset Iris era stato trattato in questo post trattato con la libreria SkLearn,  con associate le librerie esterne Pandas e NumPy. I data sono tutti contenuti in un file, sia il training che il test dataset; il dataset sara' diviso in due dalla funzione train_test_split (in questo caso su 23 campioni viene scelto il 20% dei dati come parte di test del modello)

La prima riga del file all_data.txt e' costituito da un header con i nome delle 234 bande e un campo finale del nome (quindi la tabella e' di 235x24 celle)

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import pandas as pd
import numpy as np

dataset = pd.read_csv("all_data.txt")

X = dataset.iloc[:,:233].values
y = dataset['classe'].values

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.20, random_state = 82)

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# Fitting Multiclass Logistic Classification to the Training set
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

logisticregression = LogisticRegression()
logisticregression.fit(X_train, y_train)

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1,
penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear', tol=0.0001,
verbose=0, warm_start=False)

# Predicting the Test set results
y_pred = logisticregression.predict(X_test)
print(y_pred)

#lets see the actual and predicted value side by side
y_compare = np.vstack((y_test,y_pred)).T

#actual value on the left side and predicted value on the right hand side
#printing the top 5 values
y_compare[:5,:]

# Making the Confusion Matrix
from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)

#finding accuracy from the confusion matrix.
a = cm.shape
corrPred = 0
falsePred = 0

for row in range(a[0]):
for c in range(a[1]):
if row == c:
corrPred +=cm[row,c]
else:
falsePred += cm[row,c]
print('Correct predictions: ', corrPred)
print('False predictions', falsePred)
print ('Accuracy of the multiclass logistic classification is: ', corrPred/(cm.sum()))
------------------------------

Il risultato finale e' seguente

[[2 0 0]

 [0 2 0]

 [0 0 1]]

('Correct predictions: ', 5)

('False predictions', 0)

('Accuracy of the multiclass logistic classification is: ', 1)

Per prova ho deliberatamente messo nel test dataset uno spettro con una classificazione sbagliata. Il risultato e' che l'algoritmo mi ha riportato un errore di classificazione...quindi direi che funziona

Il dataset e' sicuramente modesto e si possono fare miglioramenti ma direi che lo scopo e' stato raggiunto. La cosa interessante sarebbe ripetere questa esperienza con TensorFlow

Evadere da un proxy server (definitivo)

Tempo fa (un bel po') avevo provato ad aprire una sessione SSH attraverso il proxy aziendale fallendo miseramente

Adesso mi sono rimesso a studiare il problema con un po' piu' di attenzione.

Con poca fatica ho scoperto che il prxy aziendale e' uno Squid che di default tiene aperte queste porte

L'intuizione di usare la porta 443 per configurare un server SSH esterno come ponte era giusta ma mancavano un po' di dettagli. 

Prima di tutto ho scoperto che un server SSH su Linux puo' essere messo in ascolto su piu' porte..basta aggiungere nella configurazione del demone SSHD /etc/ssh/sshd_config una porta aggiuntiva alla 22 (altrimenti tutti gli altri servizi gia' attivi li perdevo) ovvero la 443

Port 22

Port 443

si ricarica la configurazione ed il server SSH risponde alle due porte (ovviamente il web server non ha la necessita' di https)

la macchina di ufficio e' un Windows e di solito uso Putty. Si deve configurare oltre alla connessione anche il proxy spuntando HTTP ed inserendo IP e porta del proxy

e come direbbe Joe Dalton ... LIBERO!!