코딩소년 - 기술블로그

REST (Representational state transfer) API의 줄임말 

Representational = 구상주의적인 

네이버 사전적 정의에 따르면,

확장성 생성 언어 (XML eXtensible Markup Language) 파일로 된 웹 페이지를 읽어 원하는 정보를 수집하는 기능. 웹 페이지를 만드는 사람은 주기적으로 내용을 개정하고 사용자는 그 페이지의 URL만 알면 웹 브라우저로 읽어 정보를 얻을 수 있다. 하이퍼텍스트 전송규약(HTTP)와 XML을 포함한 웹 기술 및 프로토콜을 사용하는 구조적 형태로서 단순 객체 접근 프로토콜(SOAP)보다 사용이 간편하고, 사이트 내용을 기술하는 RSS(RDF Site Summary)의 정보 편집 기능과 유사하다.

생활코딩에서는

인터넷과 웹을 통해서 나의 컴퓨터를 제어할 때의 해결책 그리고,

http의 최대 잠재력을 이용하기 위해 사용하는 것 = Rest API라고 함.

Resource로는 URI(Uniform Resource Identifier)를 사용하고,

(Request)Method로는 CRUD(Create, Read, Update, Delete) post, get ,put | patch, delete

결과(Result)로는 응답코드 ex) 201,404 등등 

사용하는 것이라고 한다. 

Jetson Xavier AGX (Fan) 명령어 

** 아래 명령어 경로를 이걸로 바꿔야함.

/sys/devices/pwm-fan/target-pwm

팬을 수동으로 끈다

echo 0 | sudo tee /sys/kernel/debug/teg로ra_fan/target_pwm

팬을 수동으 최대 속도로 실행한다.

echo 255 | sudo tee /sys/kernel/debug/tegra_fan/target_pwm

현재 팬 속도를 검색한다.

cat /sys/kernel/debug/tegra_fan/cur_pwm

(관련 링크 : https://forums.developer.nvidia.com/t/fan-management-xavier/70166) =============================================

jtop 지금 자비어의 정보를 보여준다.

git clone https://github.com/jetsonhacks/jetsonUtilities

$ python jetsonInfo.py (관련 링크 :

https://github.com/jetsonhacks/jetsonUtilities)

팬 모드 설정하기

sudo /usr/sbin/nvpmodel -d # quiet mode or cool mode sudo /usr/sbin/nvpmodel -d cool

팬 모드 검색하기

sudo /usr/sbin/nvpmodel -q 자비어를 풀스펙으로 돌린다.

(기본은 2번 모드로 돌아가게 되어 있음)

sudo /usr/sbin/nvpmodel -m 0

(관련 링크: https://bit.ly/3izhCSk)

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Cuda && Cudnn 이란 무엇인가?

이 2가지를 이해하려면 기본적으로 GPU(Graphic Processing Unit)의 작동원리를 알아야한다. 

CPU는 다양한 시스템자원을 제어해야하고 복잡한 명령을 처리해야한다.

GPU는 원래 그래픽 처리를 위해 고안된 장치였고, 단순한 연산들을 병렬로 고속처리가 가능했다.

GPU는 단독으로 시스템 자원ㅇ르 활용할 수 없어 CPU의 제어를 받아야 한다.

1) Cuda (Compute Unified  Device Architecture)

- 

2) Cudnn (CUda Deep Neural Network)

- 딥러닝 관련 연산을 빠르게 할 수 있도록 도와주는 라이브러리 

참고하기 좋은 글 

https://89douner.tistory.com/158

https://kaen2891.tistory.com/20

1. Yolo Algorithm (욜로 알고리즘)

- YOLO는 신경망을 사용하여 실시간 객체 감지를 제공하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 속도와 정확성 때문에 인기가 있습니다. 교통 신호, 사람, 주차 미터기 및 동물을 감지하기 위해 다양한 애플리케이션에서 사용되었습니다.

2. Darknet (다크넷)

-Darknet은 Joseph Redmon이 독자적으로 개발한 신경망 프레임워크(neural network framework)로서 dnn(deep neural network)들을 학습시키고 실행시킬 수 있는 틀(framework)이다. 그리고 yolo는 학습된 신경망(결과물) 중 하나이다. Darknet을 이용하면 yolo 뿐만 아니라 AlexNet, VGG-16, Resnet, Densenet 등 기존의 정통 주류의 dnn(deep neural network)들도 돌려 볼 수 있다.