Alpine Linux 2024 su IBM A31

Ho provato a far resuscitare un IBM A31 destinato alla discarica. La macchina ha processore P4, 256 Mb di RAM, la batteria CMOS morta ed e' data 2002 (ps non ha trackpad)

La scelta e' caduta su Alpine Linux. Si puo' fare il boot direttamente da USB ed ho installato l'opzione SYS

l'idea era di avere una macchina con GCC ed X con I3 (attenzione che la tastiera del portatile non ha il tasto Windows quindi quando si configura I3 si deve fare la giusta scelta come tasto modificatore)

Questi sono i comandi per la configurazione

apk add --update alpine-sdk

setup-xorg-base

apk add emacs mc

apk add xf86-video-fbdev xf86-video-vesa font-terminus dbus

dbus-uuidgen > /var/lib/dbus/machine-id

rc-update add dbus

apk add i3wm i3status xterm

addgroup luca input

addgroup luca video

startx /usr/bin/i3

il sistema con la sola consolle occupa circa 159 Mb di RAM, il disco fisso da 20 Gb e' occupato per circa il 5%

alla fine e' ancora una macchina usabile

Dockerizza Flask

Un esempio semplice per inserire in un container Docker una applicazione Flask

Partiamo da una semplice applicazione che ha un file app.py ed un requirements.txt

Si crea nello stesso folder dei due files precedenti il Dockerfile

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FROM python:3.8-slim-buster

WORKDIR /python-docker

COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip3 install -r requirements.txt

COPY . .

CMD [ "python3", "-m" , "flask", "run", "--host=0.0.0.0"]

---------------------------------------------------------------------------------------------

e si effettua la build con

docker build --tag flask-docker .

terminata la build del container

docker run -d -p 5000:5000 flask-docker

la applicazione sara' visibile su localhost:5000

Misuratore di torbidita' TS-300B

Gia' siamo partiti male....ordinato su Aliexpress (costato 1/3 rispetto ad Amazon) ed il cavo di collegamento ha 3 pin....

 

 mentre il connettore sulla scheda ha 4 pin (ed ovviamente il cavo non entra)

 

Il problema e' dal lato scheda ... sulla scheda i pin sono nominati ADVG (dall'alto verso il basso) per l'ingresso del TS-300B e GTV per il lato di connessione verso Arduino

 

incrociando le informazioni con altre schede simili il pinout e'

A = analog input

D = soglia digitale level output

V = Power Positive

G = GND

mentre per il lato arduino

G = GND

T = segnale

V = Vcc  (e' un sensore che deve essere alimentato a 5 V)

Il sensore ha due led L2 che mostra la presenza di alimentazione ed il led L1 che si illumina quando si raggiunge la soglia di tordibita'

Il funzionamento e' semplice...da un lato c'e' un led IR e dall'altro un ricevitore...a seconda di quanta luce arriva al ricevitore viene stimata la torbidita'...visto cio' il sensore e' sensibile alla luce ambientale (deve quindi lavorare al buio ancora meglio dentro ad un tubo)

Leggendo ho trovato che questo tipo di sensori vengono usati in lavastoviglie

 

 

 

 

 

Polarita' Lipo e JST

Ho imparato a mie spese che non tutte le batterie LiPo hanno la polarita' connessa nello stesso modo al connettore JST

Come si vede nella foto sottostante una LiPo e' connessa in modo corretto ad una Arduino MKR (positivo a sinistra) Nella stessa foto si vede il connettore di un'altra batteria con positivo a destra ...e meno male che non si' bruciata la scheda

In ogni caso i connettori JST con un po' di pazienza di possono smontare ed invertire i cavi

Change detection monocular metric

Ho provato ad usare la rete di neurale a questo indirizzo https://github.com/apple/ml-depth-pro per ottenere una mappa di profondita' da un unico jpg

 Questa l'immagine di partenza

con una NVidia 4070 l'elaborazione e' inferiore al secondo e questo il risultato
 

La rete viene definita metrica ma i risultati sono lontanissimi dalle misure reali degli oggetti fotografati

Se si prendono due immagini distanti nel tempo

 si puo' calcolare la differenza delle distanze ed eventuali cambiamenti

 Una volta ottenuta la mappa di profondita' e' possibile avere anche la nuvola dei punti utilizzando il seguente programmino in Python

import open3d as o3d

import sys

a23 = np.load("agosto23.npz")

a24 = np.load("agosto24.npz")

dd = a24['depth']-a23['depth']

plt.imshow(dd, interpolation='nearest',cmap='plasma')

plt.colorbar()

#plt.show()

plt.savefig('grafico.png',dpi=600)

#versione O3D

depth = o3d.geometry.Image(a23['depth'])

print("Prof"+str(np.shape(depth)))

color = o3d.io.read_image("rgb.jpg")

print(np.shape(color))

rgbd = o3d.geometry.RGBDImage.create_from_color_and_depth(color, depth,convert_rgb_to_intensity = False)

intrinsic = o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic(width=3840, height=2160, fx=2520.7, fy=2518.2, cx=1918, cy=1022)

pcd = o3d.geometry.PointCloud.create_from_rgbd_image(rgbd, intrinsic)

pcd.transform([[1,0,0,0],[0,-1,0,0],[0,0,-1,0],[0,0,0,1]])

o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

o3d.io.write_point_cloud("nuvola2.ply", pcd)

questo il risultato

 

 

 

 

 

Arduino 2009 dal passato

 Aprendo un cassetto e' saltato fuori questo progetto del 2010

Non si vede benissimo ma e' una Arduino 2009 (probabilmente un clone)

Inner Join con Pandas

 Avevo la necessita' di unire due file csv (misura di tempo; misura del sensore) ma i due sensori hanno avuto dei fermi per cui non era sufficiente mettere le colonne affiancate ed era necessaria una inner join (ma sulla macchine di lavoro non ho accesso un sql server) ..sono oltre 85000 dati quindi e' escluso fare a mano

La libreria Pandas e' venuta in aiuto

CSV Portata

tempo;valore
38923.54;37
38923.58;36
38923.63;36
38923.67;36

CSV Tordibita

tempo;valore
38923.54;0
38923.58;0

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

por = pd.read_csv('portata.csv',sep=';')
tor = pd.read_csv('torbidita.csv',sep=';')
por['tempo'] = por['tempo'].astype(str)
tor['tempo'] = tor['tempo'].astype(str)

unione = por.merge(tor, on="tempo", how='inner')
unione.plot(
   x='valore_x',
   xlabel='Portata',
   y='valore_y',
   ylabel='Torbidita',
   title= '25/07/06 - 27/02/2017',
   kind='scatter'
)
plt.show()
#unione.to_csv("unione.csv", sep=';')