Ubuntu 18.10 備忘録

はじめに

Ubuntu 18.10（Cosmic Cuttlefish）がリリースされました。インストール直後の設定や躓いたポイントなど備忘のために残しておきます。

備忘録

不完全な言語サポートの修正

Proxy 環境下では GUI の言語サポートがうまく機能しません。GUI の Network で設定した Proxy 設定が効かず、パッケージをインストール（ダウンロード）できないようです。そんなときは CUI で済ましてしまいます。 check-language-support コマンドで不足しているパッケージをリストできるのでこれを利用します。

$ sudo -E apt install $(check-language-support) 

Papirus アイコン

18.04 で導入された「Yaru」テーマも悪くありませんが、個人的には抜けの良い Papirus アイコンが好きなので変更します。

$ sudo add-apt-repository ppa:papirus/papirus $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install papirus-icon-theme 

Papirus icon theme for Linux

アイコン（テーマ）の変更は gnome-tweaks を使いました。以下のコマンドで 2 つのパッケージをインストール後、いったんログアウトします。

$ sudo apt install gnome-tweak-tool $ sudo apt install gnome-shell-extensions 

ログイン後、gnome-tweaks を起動し、

• Extensions

  • User themes -> ON

• Appearance

  • Themes
    • Icons -> Papirus

とします。Dock のアイコンサイズは 22 が良いなー。

open-vm-tools

VM 上で利用するときは open-vm-tools をインストールします。ホストとクリップボードの同期ができたり、ファイルのコピー&ペーストができたりして便利です。

$ sudo apt install open-vm-tools open-vm-tools-desktop 

さらに open-vm-tools にはホストのウィンドウにフィットするようにゲストの解像度が自動的に調整される機能があるのですが、18.10 ではうまく動かないことがあります。そんなときは open-vm-tools のサービスを再スタートすると直ります。

$ sudo systemctl restart open-vm-tools.service 

Docker

cosmic（18.10）のリポジトリは存在しません。bionic（18.04）のリポジトリからインストールして hello-world までは確認できました。LTS のリポジトリしか提供されないの？

$ sudo add-apt-repository \ "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ bionic \ stable" 

Get Docker CE for Ubuntu

Visual Studio Code

オフィシャルの手順どおりでインストールできます。「Markdown Preview Github Styling」と呼ばれる Extension は忘れずに入れます。Markdown プレビューの見た目が GitHub 風になります。

Visual Studio Code on Linux

カーネル情報

ubuntu-18.10-desktop-amd64 インストール直後のカーネルバージョンです。

$ uname -rv 4.18.0-10-generic #11-Ubuntu SMP Thu Oct 1115:13:55 UTC 2018 $ cat /proc/version_signature Ubuntu 4.18.0-10.11-generic 4.18.12 

さいごに

なにか気づいたら適宜追記します。

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データ分析手法（アソシエーション分析

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、膨大なデータから意味のある関連性（アソシエーションルール）を抽出する分析手法です。
ECサイトやPOSの取引データから「商品Aを買うと、商品Bも買う確率が高い」というようなルールを見つけ出す方法になります。

評価指標

アソシエーションの強さは以下の3つの値で評価します。
・支持度（Support）
・信頼度（Confidence）
・リフト値（Lift）

「架空の購入データ」

購入明細ID	購入商品
1	弁当、バナナ、たばこ
2	パン、コーヒー、チョコレート
3	弁当、ビール、たばこ
4	雑誌、コーヒー、チョコレート
5	ビール、たばこ、コーヒー
…

⇒アソシエーションルールに変換

条件部(A)		結論部(B)	支持度	信頼度	リフト値
弁当	⇒	たばこ	0.55	0.63	1.21
コーヒー	⇒	チョコレート	0.50	0.55	1.32
ビール	⇒	たばこ	0.49	0.50	1.45
…

A・Bを事象として「Aという条件の時にBが起こる」を、「A⇒B」と表します。
（Aを条件部、Bを結論部という）

１．支持度
支持度（A⇒B）　＝　条件部（A）と結論部（B）をともに含むデータ数　÷　全データ数

全データの中で、「商品Aを購入するときに、商品Bも一緒に購入する」というルールが出現する割合です。
この指標が高いほど、全体の中でそのルールが出現する割合が高くなります。

２．信頼度
信頼度（A⇒B）　＝　条件部（A）と結論部（B）をともに含むデータ数　÷　条件部（A）を含むデータ数

条件部（A）の項目が出現する割合の中で、条件部（A）と結論部（B）が同時に出現する割合です。
この指標が高いほど、AとBの商品は関連が強いということになります。

３．リフト値
リフト値　＝　確信度（A⇒B）　÷　結論部（B）を含むデータ数

条件部（A）と一緒に結論部（B）を購入した顧客の割合が、全データの中で結論部（B）を購入した顧客の割合よりどのくらい多いかを示したものです。
この指標が低いほど、Bの商品は単独でよく売れているということになります。

 

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Audactyで周波数分析

 

前回「Audacity」を紹介しましたが、周波数の波形表示を使ってみました。

 

Audacity

https://www.audacityteam.org/

Audacityの周波数の波形表示には２つの方法があります。

【ファイル名】メニューから【 スペクトログラム】、もう一つは、【解析】➞【 スペクトラム表示】です。

時間軸の波形

デフォルトでは時間軸の波形です。

スペクトログラム

【ファイル名】➞【 スペクトログラム】
表示波形のファイル名のところを、プルダウンするとメニューが出てきます。スペクトログラムを選択すると、縦軸が周波数、横軸が時間で、周波数成分のレベルは色で表されます。「Audacity」では、青→赤→白の順にレベルが上がっています。時間軸の波形（上の図の波形）で4.5秒～6.5秒くらいで振幅が大きい（信号のレベルが大きい）部分がありますが、次の波形で見ると、約1kHzまでの低域が白く表示されています。この区間の信号の周波数成分は1kHz以下に集中していることが分かります。

スペクトラム

【解析】➞【 スペクトラム表示】
次の波形は、信号の大きい4.5秒～6.5秒くらいの範囲を選択したものです。

対数周波数軸

前の図の波形のスペクトログラムで白くなっている0Hz～1kHz位のレベルが高く、特に600Hz, 880Hz付近が大きいことが分かります。また、スペクトログラムで赤くなっている3kHz付近も少しレベルがあることが分かります。

リニア周波数軸

こちらでも、0Hz～1kHz（特に600Hz, 880Hz）, そのあとの3kHz付近のレベル高い特性が分かります。

「サイズ」とは周波数解析するフレームサイズで、FFT（高速フーリエ変換）のサイズ（サンプル数）です。一般的には２のべき乗だと都合が良いので、512とか1024とか大きい方が品質が良くなります。PCのスペックが低く時間がかかる場合は小さくすると品質は下がりますが早くなります。
48kHzの場合、サイズ＝1024サンプルとは約21msになります。

• 1/48000(Hz) × 1024 = 0.21(ms)

「軸」は、横軸のサンプリング周波数です。例えば48kHzの場合0～24kHzになります。表現できる周波数はサンプリング周波数の半分です（サンプリング定理）。対数とリニアは表示方法なのでどちらでも。

• <var id="internallink-13" class="internallink">#13</var> サンプリング周波数とビットレート

「関数」とは窓関数のことです。参考(https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%AA%93%E9%96%A2%E6%95%B0)

スペクトラム表示	設定	説明
アルゴリズム：	スペクトラム表示	周波数成分の表示
関数：	Hanningウィンドウ	窓関数
サイズ：	128～65,536（※）	FFTのサイズ
軸：	対数周波数軸 or リニア周波数軸	表示方法なのでどちらでも

（※）「Audacity」では、最大65,553まであり、大きい方が精度が高いです。

トーン信号の生成

【ジェネレーター】➞【 トーン】
信号を生成する場合は、ジェネレーターです。今回はトーン信号を生成してみました。
サイン波で周波数は適当に1000(Hz)です。

トーン	設定	説明
波形：	サイン波	波形の種類
周波数（Hz）：	1000	とりあえず1kHz
振幅（0-1）：	0.8	0～1.0の値で、今回はデフォルトのままです。

カーソルを波形の上に置き、Ctrl+スクロールで波形が拡大されます。

これを、スペクトラム表示すると、1000Hzのところのとんがっているのが分かります。

 

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Raspberry Pi3 で xilinx-tiny-cnn

目標

Raspberry Pi3 で xilinx-tiny-cnn の example をビルドします。

ネタ元

xilinx-tiny-cnn
https://github.com/Xilinx/xilinx-tiny-cnn

opencv
https://github.com/opencv/opencv

環境

Raspberry Pi 3 Model B

$ lsb_release -a No LSB modules are available. Distributor ID: Raspbian Description: Raspbian GNU/Linux 8.0 (jessie) Release: 8.0 Codename: jessie 

$ uname -a Linux raspberrypi 4.9.35-v7+ #1014 SMP Fri Jun 3014:47:43 BST 2017 armv7l GNU/Linux 

手順

OpenCV のインストール

xilinx-tiny-cnn のビルドに必要なのでインストールします。

OpenCV: Installation in Linux
http://docs.opencv.org/master/d7/d9f/tutorial_linux_install.html

パッケージのインストールは required のみで。

$ sudo apt install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 

clone して、

$ git clone https://github.com/opencv/opencv.git $ git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git 

cmake/make します。

$ cd opencv $ mkdir Build $ cd Build $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. $ make -j4 # runs 4 jobs in parallel 

そこそこ時間がかかります。ドキュメントの make は optional なので省略します。

インストールします。

$ sudo make install 

xilinx-tiny-cnn のビルド

clone します。

$ git clone https://github.com/Xilinx/xilinx-tiny-cnn.git 

このままだとビルドできません。 CNN_LOG_VECTOR() の実体（実装）が無いためです。これはデバッグ用途のログ出力メソッドと思われるので無効化します。 util.h に宣言があります。

//void CNN_LOG_VECTOR(const vec_t& vec, const std::string& name); #define CNN_LOG_VECTOR(vec, name) 

もちろん、ダンプするような実装を追加しても良いです。

cmake/make します。 Intel SSE 、 Intel AVX を無効にする必要があるので、

$ cmake -DUSE_SSE=OFF -DUSE_AVX=OFF -DBUILD_EXAMPLES=ON .. $ make -j4 # runs 4 jobs in parallel 

とします。

example_cifar_train 、 example_mnist_test 、 example_mnist_train ができました。

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