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Ubuntu 10.10 64bitでCUDA4.0とPyCUDAをセットアップする方法

2012-01-23T23:41:00.000+09:00

###必要なもの
・Ubuntu 10.10 64bit
・うまくいかなくても泣かない心と根性
・美女に惚れたダサ男のように、CUDAに拒絶されても拒絶されてもついていく精神

###参考サイト
・half an EGG：[Ubuntu][CUDA]Ubuntu及びCUDAの開発環境の構築メモ
・irieめも：Ubuntu 10.10にCUDAをインストールした時のメモ
・PyCUDA@tiker.net

###CUDAのインストール
CUDAの環境構築自体は割りとみんなうまくいくと思うけど、一応メモメモ

1.NVIDIAの最新グラッフィックドライバのインストール

sudo su
add-apt-repository ppa:ubuntu-x-swat/x-updates
apt-get update
apt-get install nvidia-current nvidia-current-modaliases nvidia-settings

でOK、再起動後に

sudo nvidia-xconfig

を実行して、ログアウト→ログイン

2.CUDAのインストールに必要な環境のインストール

sudo apt-get install g++ freeglut3-dev libxi-dev libxmu-dev
sudo apt-get install openmpi-bin openmpi-dev

でOK

3.CUDA関連ツールのダウンロード（取得時点のバージョンは4.0.17）http://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-40
から

cudatoolkit_4.0.17_linux_64_ubuntu10.10.run
cudatools_4.0.17_linux_64.run
gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run
visualprofiler_4.0.51_linux_64_sles11.0.tar.gz

をダウンロードしよう
とりあえずここでは
~/CUDA
フォルダにこれらのファイルを入れるものと仮定
visualprofilerのパッチファイルに関しては今回は触れないけど、コレに関してはおそらくこのドキュメントあたりを参考にすればいけるはず

4.CUDA関連ツールのインストール
4.1.CUDAツールのインストール

chmod a+x cudatoolkit_4.0.17_linux_64_ubuntu10.10.run
sudo ./cudatoolkit_4.0.17_linux_64_ubuntu10.10.run

でインストール完了。
インストール場所を聞かれるけど、基本的にはエンターキーを押すだけでOK。

#設定ファイルなどその１
/etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
に

/usr/local/cuda/lib64
/usr/local/cuda/lib

を書き加えて

sudo ldconfig

その２
/etc/profile.d/cuda.sh
に

export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
export LIBRARY_PATH="/usr/lib/nvidia-current"

を書き加えてログオフ→ログイン
（たぶん大丈夫だと思うけど、僕はzshを使ってるので、.zshrcに同様の内容を追加）

4.1.SDKのインストール

chmod a+x ./gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run
./gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

でOK。
サンプルファイルを

cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C
make

でコンパイル。

cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release
./oceanFFT

で青い波みたいのが表示されたらとりあえず成功。

5.64bit環境向け

cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/lib
for i in `ls *_x86_64.a`; do ln -sv $i ${i%_x86_64.a}.a; done

###PyCUDAのインストールこれが曲者。CUDAのインストールには成功したが、PyCUDAのインストールには何度も挫折。
最終的にどこいじったかわからなくなって再インストールを何度も繰り返したりした。

1.gcc周りの設定PyCUDAにはgcc-4.3が必要なため、updata-alternativesで変更する。
デフォルトではすっからかんの状態のためgccのインストールと設定を行う。ついでにgcc-4.5も入れてしまおう。

sudo apt-get install gcc-4.3 g++-4.3 gcc-4.5 g++-4.5
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.5 45 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.5 --slave /usr/bin/gcov gcov /usr/bin/gcov-4.5
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.4 44 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.4 --slave /usr/bin/gcov gcov /usr/bin/gcov-4.4
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.3 43 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.3 --slave /usr/bin/gcov gcov /usr/bin/gcov-4.3

の後に

sudo update-alternatives --config gcc

でgcc-4.3の番号を選択

2.PyCUDAのセットアップに必要なものをインストール（Boostの他にnumpyも必要なので入れておこう）

sudo apt-get install build-essential python-dev python-numpy python-setuptools libboost-python-dev libboost-thread-dev

3.PyCUDAのダウンロード

sudo apt-get install git
git clone http://git.tiker.net/trees/pycuda.git

でOK

4.PyCUDAのインストール

cd pycuda
./configure.py --cuda-root=/usr/local/cuda --cudadrv-lib-dir=/usr/lib --boost-inc-dir=/usr/include --boost-lib-dir=/usr/lib --boost-python-libname=boost_python-mt-py26
make -j 4

これで問題なくmakeが通れば問題なし。

さて、ここからが一番のはまりどころで、

sudo python setup.py install

とやってもnvccが見つからないYO!と言われて弾き返される。

でもecho $CUDA_ROOTってやるときちんとPATHは通ってるし…ってことで四方八方色々調べてみると、sudoだからCUDA_ROOTのパスを~/root以下に書かなきゃダメだYOってことに気づいて…

sudo su
cd ~

でrootのホームに移動して

vi .zshrc

あたりで

export PATH=/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/bin:$PATH
export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/bin:$CUDA_ROOT
export LIBRARY_PATH=/usr/lib/nvidia-current:$LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH

を記載した後に、

cd ~/CUDA
python setup.py install

でOK

これでCUDA及びPyCUDAのインストールは完了
みなさんもハッピーGPGPUライフをお過ごしください

RでdoMCを使ったお手軽並列計算

2011-10-13T12:09:00.000+09:00

前書き
奥様１「ちょっと奥さん！最近のCPUってマルチコアになってて何でも並列計算とかできるらしいわよ？」
奥様２「え…でも並列計算の計算環境作成ってすごく面倒くさいんでしょう？」
マーク・パンサー「なんで？面倒くさくないよ？」
奥様２「え…でも大して速くならないんでしょ？」
マーク・パンサー「違うよ，全然違うよ」

ということでRでの並列計算のお話です．
以前にも
「LAM/MPIのインストール for MacOSX」
とかいう記事を書きましたが，正直このアプローチは面倒くさすぎるというか設定した私ももう一度やれと言われたら多分無理．
基本的に以前の記事はネットワーク経由での並列計算でしたが，今回はマシン単体での並列計算のお話．
つまり「近頃の若いマシンはマルチコアとかいう大層なものを積んでるんだから，精一杯こき使ってやろうぜい」というお話です．

なんで並列計算やる必要あるの？
さて，まずRでの並列計算についてですが，まずRの欠点として…
・基本的にオンメモリでデータを保持
・マルチCPU環境でも基本的に１コアで計算
・デフォルトで大規模データの処理が苦手（デフォルトでは2^31-1個までしか保持てきない）
など割と言い始めたらキリがないですが，今日のお話は２番目の「マルチCPU環境でも基本的に１コアで計算」です．
Rは基本的に１コアで計算してしまうので，並列計算をしてあげないと計算資源の無駄なわけです．

並列計算のパッケージっていろいろあるけど，どのパッケージを使えばいいの？
さて，Rで並列計算するには，まずどのパッケージを使えばいいの？という話が挙がります．
ちょっと調べただけでもdoNWS・doSNOW・doSMP・doMC・rMPIなど結構出てきます．
この中で最適なパッケージはどれかというと…ココの記事いわく…
http://www.revolutionanalytics.com/subscriptions/docs/RevolutionREnterprise4.0/parRman.pdfの22ページより…

The doNWS and doSNOW packages are parallel backends for clusters of workstations; they can be used on a single multi-core or multi-processor computer, but they are not optimized for such use.
The doSMP and doMC packages are parallel backends for foreach that are intended for parallel processing on a single computer with multiple cores or processors. The doSMP package is available on all platforms, while doMC, which depends on the multicore packages, is currently available only on Mac and Linux systems.

なので
doNWS・doSNOW: マルチコアシステムには最適化されていない
doSMP・doMC: マルチコアシステムに最適化されている
→というわけで、一台のマシンで使う場合はdoSMP・doMCが最適

さて，ここからは個人的な経験談なのですが，Mac版doSMPは経験上どうもうまく動かない傾向にあるので、並列計算を行うにあたってはdoMCを使うのが無難かなぁと思います．
（追記：今さら気づきましたがdoMCはLinuxかMac版しか無い模様．Windowsユーザの方はdoSMPを使うしかないようです…といってもコードの書き方は殆ど変わらなかったはず．）

doMCをインストールしよう
doMCのインストールは簡単．
セオリー通り
install.packages("doMC")
とやるだけです．依存パッケージも同時にインストールしてくれます．

doMCを使ってみよう
まずは参考までにサンプルコードを貼っておきます．とっても簡単です．
何のことはない，N個の正規乱数を発生させて，その和を取るということを1000回くりかえした計算時間を返すという単純なものです．

#計算コア数ベクトル生成（コア数: 1,2,4,6,8）
n_core <- c(1,seq(2,8,by=2))
#正規乱数発生数を設定
N <- 10^6
#計算時間の結果を突っ込む空マトリックスの作成
result.mat <- matrix(0,length(n_core),3)
for(i in 1:length(n_core)){
    registerDoMC(n_core[i])
    result <- system.time(foreach(i = 1:1000,.combine = "cbind") %dopar% {
        sum(rnorm(N))
    })
    core.d <- c(n_core[i],result[3])
    names(core.d) <- c("Cores","ProcTime")
    print(core.d)
    result.mat[i,] <- as.numeric(result)[1:3]
}
return(result.mat)

と言った感じです．ね？簡単でしょ？
普段のコードと違うところと言ったら

registerDoMC(n_core[i])

と

foreach(i = 1:1000,.combine = "cbind") %dopar% {hogehoge}

の所ぐらいです．

さて，それぞれの関数の意味ですが…

registerDoMC(hoge)

で使用するコア数の設定をすることができます，
例えばCore2DuoだったらregisterDoMC(2)，Corei7だったら…これはCPUによって違いますね．
次に

result <- foreach(i = 1:1000,.combine = "cbind") %dopar% {hogehoge}

に並列計算の処理を書きます．
基本的にhogehogeの部分に書く処理内容はfor文と同じですが，結果がresultに保存されるので，その点だけは注意です．
つまり

result <- c()
foreach(i = 1:1000,.combine = "cbind") %dopar% {
result[i] <- mean(rnorm(10000))
}

とか書いてもダメで，

result <- foreach(i = 1:1000,.combine = "cbind") %dopar% {
mean(rnorm(10000))
}

と書いてくださいといいうことです．
返り値はいろいろな形が設定できます．詳しくはヘルプを見てね！って感じですが，cbindにしておけばベクトルで返してくれますし，デフォルトだとそれぞれの計算結果をリストで返してくれたはずです．
注意する点はこれぐらいでしょうか．
これでとっても簡単に計算ができます．

実際どれぐらい早くなるの？
ここまでの記事は正直ほかのサイトさんでも書かれてるので大して新しい情報は無いのですが，実際の効果についてはあまり触れられていないので，記入しておこうかなと思います．
以前機会があって結構大規模なマシンに触れる機会があったので，試しにテストして見ました．

・テスト内容
100,000個の標準正規乱数を1,000回発生させて，それぞれの和をとる計算にかかる時間を計測

・マシン
R for Linux 64bit (Ubuntu Linux 11.04)
CPU: Xeon 2.8GHz *2 (24 core)
RAM: 48GB  

R for Mac OS X 64bit (Mac OS X 10.7.1)
CPU: Core i7 2.3GHz *1 (8 core)
RAM: 8GB
の２台で計測

結果

赤線がXeonのマシン，青線がCore i7のマシンになっています．
計算時間については1コア時の計算時間を１として正規化しています．
計算の内容にも依るのかなと思いますが，どちらも実コア数近辺までは計算速度が早くなっている気がします．
それ以降では計算効率がガクッと落ちてしまっています．
registerDoMC関数で指定するコア数は，実コア数までにしておくのが妥当かもしれません．

以上，これでみなさんもハッピー並列計算ライフをお楽しみください．

RStudio for Mac OS X で日本語のプロットが上手くいかない場合の対処法

2011-05-20T20:48:00.000+09:00

皆さん，RStudio使ってますか？
ようやく日本語を入力できるようになりましたよ！
日本語のディレクトリ以下にあってもファイルを開けるようになりましたよ！
まだBuggyな部分はあるけどデイリービルド
http://www.rstudio.org/download/daily/desktop/
で日々修正されてますよ！
使わない手はありませんよ！

というわけでそんな中，Mac OS Xの環境で日本語をプロットしようとすると↓な感じで文字化けする問題はなかなか解決されていませんでした．

元々，R for Mac OS Xではデフォルトで日本語のプロットが出来ないという難がありましたが，
ココとかココの方々の偉大なTipsのお陰で特に問題なくプロットできていました．
しかし，その問題がRStudioで再発してしまっていて，にっちもさっちも行かない状態になっていたので，つたない英語で質問を投げてみたところ，
ようやく解決法がわかりました，Rstudioのサポートの皆様に感謝感謝（こちらのtypoで迷惑かけて申し訳ない）．

結局原因は，macfontdevsの設定にあったようで
macfontdevs=c("quartz","quartz_off_screen", "RStudio")
とすることでうまくいきました．
北大の久保先生のページに掲載されていた.Rprofileを元にRStudio向け修正版を書くと

setHook(packageEvent("grDevices", "onLoad"),
    function(...){
        if(.Platform$OS.type == "windows")
            grDevices::windowsFonts(sans ="MS Gothic",
                                    serif="MS Mincho",
                                    mono ="FixedFont")
        if(capabilities("aqua"))
            grDevices::quartzFonts(
              sans =grDevices::quartzFont(
                c("Hiragino Kaku Gothic Pro W3",
                  "Hiragino Kaku Gothic Pro W6",
                  "Hiragino Kaku Gothic Pro W3",
                  "Hiragino Kaku Gothic Pro W6")),
              serif=grDevices::quartzFont(
                c("Hiragino Mincho Pro W3",
                  "Hiragino Mincho Pro W6",
                  "Hiragino Mincho Pro W3",
                  "Hiragino Mincho Pro W6")))
        if(capabilities("X11"))
            grDevices::X11.options(
                fonts=c("-kochi-gothic-%s-%s-*-*-%d-*-*-*-*-*-*-*",
                        "-adobe-symbol-medium-r-*-*-%d-*-*-*-*-*-*-*"))
        grDevices::pdf.options(family="Japan1GothicBBB")
        grDevices::ps.options(family="Japan1GothicBBB")
        }
)

attach(NULL, name = "JapanEnv")
assign("familyset_hook",
       function() {
            winfontdevs=c("windows","win.metafile",
                          "png","bmp","jpeg","tiff","RStudio")
            macfontdevs=c("quartz","quartz_off_screen","RStudio")
            devname=strsplit(names(dev.cur()),":")[[1L]][1]
            if ((.Platform$OS.type == "windows") &&
                (devname %in% winfontdevs))
                    par(family="sans")
            if (capabilities("aqua") &&
                devname %in% macfontdevs)
                    par(family="sans")
       },
       pos="JapanEnv")
setHook("plot.new", get("familyset_hook", pos="JapanEnv"))
setHook("persp", get("familyset_hook", pos="JapanEnv"))

で↓な感じで万事うまく行きました（赤色のが新規に書き加えたところ）．

これで日本語をプロットするときもOKです．

やったね！

論文誌名の省略記法

2011-03-02T18:31:00.002+09:00

いつも忘れてしまうのでメモメモ（ココを参考にしました）

#############国名
American: Am.
Japanese: Jpn.
Korean: Kor.
Royal: R.

#############学会とかジャーナルとか
Bulletin: Bull.
Conference: Conf.
Congress: Cong.
Journal: J.
Meeting: Meet.
Proceedings: Proc.
Report: Rep.
Series: Ser.
Society: Soc.
Symposium: Symp.
Transactions: Trans.

#############その他
Acoustical: Acoust.
Advanced: Adv.
Analysis: Anal.
Annals: Ann.
Annual: Annu.
Applied: Appl.
Association: Assoc.
Communication: Commun.
Computing: Comput.
Cybernetics: Cybern.
Engineering: Eng.
Experimental: Exp.
Information: Inf.
Intelligence: Intell.
International: Int'l
Letters: Lett.
Processing: Process.
Recognition: Recognit.
Research: Res.
Science: Sci.
Statistics, Statistical: Statist.
System: Syst.
Technical: Tech.

例）
Journal of American Statistical Association→J. Am. Statist. Assoc.
Journal of Royal Statistical Society Series B→J. R. Statist. Soc. Ser. B.
The Annals of Statistics→Ann. Statist.

Rstudioがリリースされたよ！

2011-03-02T09:58:00.001+09:00

ちょっと奥さん聞きました！？RStudioっていうR用のIDEがあるんですってよ！
ってことでR-bloggersの方で紹介されていたので使ってみました。
ダウンロードは↓から！
http://rstudio.org/

プラットフォームはMac，Linux，Windowsの全てに対応してるらしいので，Macユーザのあなた（というか俺）も安心です！
IDEの画面は↓のような感じ．

うむうむ，なかなかいい感じです．デフォルトではエディタが起動していませんが，起動してあげるときちんと色分けもされます．
コマンド入力途中にTabを押すと

な感じで，候補を出してくれます．すげぇ！
ちなみにエディタから実行するには
行のみの場合：Command+Enter
全体の場合：Command+Shift+Enter
でいけるようです．
EmacsのESSのようにfor文の補完がないのが残念ですが，まだ出たばっかりなのでしょうがないかな．

さて，気になる日本語対応ですが…

ガッデム！まだ対応していないようです…ここさえ治ればほぼパーフェクトなのですが．今後に期待といったところでしょう．
R向けのエディタはESSやTinn-Rなどがありましたが，若干一見さんお断りの雰囲気があったので，こういうのがスタンダードになってくれるとありがたいです．

Mac OS X 10.6 Snow LeopardにOpenCV2.2をインストールする（Pythonでの動画出力問題解決（？）付き）

2011-02-15T23:43:00.001+09:00

皆様、OpenCV2.2がリリースされましたね。
巷では
MacPortsで簡単インストール！これで君も明日からOpenCVユーザー！
って感じで話題になってますね。
嘘を言うな！
…っていうのは冗談で自業自得でした、ハイ。

結局何が原因だったかというと、昨年ソースから頑張ってインストールしたOpenCV。
それが邪魔してMacPortsのインストール時にコケてたみたいです。
というわけで
Mac OS X 10.6 Snow Leopard でMacPortsを使ったOpenCVのセットアップ方法（MacPortsで入れたPythonも使えるようにする）
なんて記事を参考にOpenCVをインストールしてしまったそこのあなた！
まずは頑張っていれたOpenCVをアンインストールしましょう。

cd opencv/build
sudo make uninstall

でアンインストールしましょう。これでさっぱり綺麗になったはずです。

これでようやくMacPortsでのOpenCVのインストールが出来ます。
インストール方法は実に簡単。

sudo port selfupdate（MacPortsのPort情報を最新に）
sudo port install opencv +python26（PythonでOpenCV使わない場合はsudo port install opencvおんりー）

でインストールできるはずです。
いい時代になったもんだ。というか今までの苦労なんだったんだ。

Pythonの動画書き出しで変な動画ファイルが出力される
ナウなヤングにPython大人気じゃないですか。
でOpenCVでも使えるってんだから使わない手はないじゃないですか。
ということで昨年あたりからPythonベースで（Windowsで）OpenCVの色々なものつくってきたんですが、んじゃそろそろメインのMacでもやるべかということでやってみたらハマった。
とりあえずサンプルコードのcamera.pyを改造して、動画の出力をやったら

こんな感じでどうも動画がうまく保存されない。ウィンドウにはきちんと表示されてるので、カメラが原因でもない、さてなんのこっちゃということでOpenCVのメーリングリストに色々と投げてみたんですが、とりあえず自己解決。

Windowsでは必要なかった（はず）なんだけど、

hogeimage = cv.QueryFrame(hoge)

でとってきたイメージを

copyimage = cv.CreateImage(size, cv.IPL_DEPTH_8U, 3)

で作った構造体に

cv.Copy(hogeimage, copyimage)

って感じでコピーしてから

cv.WriteFrame(writer,copyimage)

って感じで書きこまなきゃいかんらしい。
（ここでwriterはcv.CreateVideoWriterで作ったやつ ）
これ解決するのに１週間費やしてしまった…まぁ当然といえば当然なんだけど、むしろなんで今までWindowsで動いてたんだろうか。
とりあえずここを参考にちょっと変えたサンプルコードを載せておく。
（参考元では、上手く動かなかったcv.WriteFrame(writer,hogeimage)でやってるけど、他の人はこれでも動くのかしらん）

import cv

if __name__ == "__main__":
    #カメラの設定
    cam = cv.CaptureFromCAM(0)
    #カメラの情報から解像度取得
    size = (int(cv.GetCaptureProperty(cam, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
        int(cv.GetCaptureProperty(cam, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
    #ビデオライタの作成：出力設定
    writer = cv.CreateVideoWriter(
        "video.avi",
        cv.CV_FOURCC('P','I','M','1'),
        30,
        size)
    #空の画像イメージ作成
    copyimage = cv.CreateImage(size, cv.IPL_DEPTH_8U, 3)
    #録画開始
    while True:
        #カメラから画像を取ってくる
        hogeimage = cv.QueryFrame(cam)
        #hogeimageの内容をcopyimageにコピー
        cv.Copy(hogeimage, copyimage)
        #コピーしたイメージを書き出し
        cv.WriteFrame(writer, copyimage)
        #画像の表示
        cv.ShowImage("Cam", copyimage)
        #ESC押したら終了
        if cv.WaitKey(10) == 27:
            break

とりあえずここ数日喉に引っかかってる骨がとれた感じ。
めでたしめでたし

KinectをMacで使ってみる

2010-11-23T23:55:00.002+09:00

とはいっても本当にデモ動かした程度ですが…

ナウなヤングにKinectが大人気！
ということで触ってみました．
このKinect，何がすごいって深度センサー（センサと対象の大まかな距離がわかる）がある．
とりあえずインストールはココを参考にしてやりました．
いちおう日本語にまとめておくと，

１．前もってgitとcmakeをインストールしておきます．
私の場合はmacportsを使って

sudo port install git-core
sudo port install cmake

でやっちゃいました．

２．適当なフォルダを作り，そこに移動します．
私の場合はユーザ以下のSourcesというディレクトリで作業を行っているので

mkdir Sources（既にある人は必要なし）
cd Sources

といった形で移動します．

３． libfreenectをGitで持ってきます．
ここは

git clone https://github.com/snicholls/libfreenect.git

と打ってやればOK
するとSourcesフォルダ以下にlibfreenectというディレクトリが出来ます．

４．インストールします
イケメンたちが自動インストールのシェルスクリプトをつくってくれたみたいです．
というわけでここは

cd libfreenect/platform/osx/ chmod +x osx-setup.sh sudo ./osx-setup.sh

でOK．スゴーイ
（もし↑ダメだったらココを参考にやってみるといいかも）

というわけで実際に実行してみましょう．

cd ../../
cd c/build/examples
./build

で実行出来るはずです（↓こんな感じ）．

ちなみに後ろの汚い部屋については突っ込みはない方向で…はぁ片付けなきゃ…
実行の際に

GL thread Failed to submit xfer 1: -99 Failed to submit xfer 2: -99 Failed to submit xfer 3: -99 Xfer error: 1 Failed to submit xfer 1: -99 Failed to submit xfer 2: -99 Failed to submit xfer 3: -99 Xfer error: 1

とかいうエラーが出て実行できない場合は，一度ココに置いてあるサンプルアプリを実行してからもう一度やってみると，うまく動くかもしれません．
というか私はそれでした，なんのこっちゃ．

ちなみに実行結果を見てみるとTerminal上に加速度データがでてるんですが，Kinectって据え置きセンサーだったよね？
なんか意味あるのかしら？
カッコイイだろう！！(ｷﾞｬｷｨｯ)
ってだけで付けたのなら面白いけど．

さて，ソースを見てみるとなんかPythonのサンプルコードもあります．
実行してみるとfreenect.pyの段階でコケてしまいますが，OpenCVとも連携していてこれは使えそう．
今後に期待のツールですね．

全てのiPhone・iPadアプリの値段を調べてみたよ

2010-10-08T02:45:00.002+09:00

AppleのAppStoreのアプリは群雄割拠．
高いアプリから無料アプリまで幅広く存在しています．

でもそのお値段の分布ってどないなもんなんだろってのは調べた限りあまり載っていません．
うちのボスからお値段一覧調べられない？と聞かれまして，ちょいとばかし調べてみました（うちのボスが書いた内容が大学HPに掲載されました！…というかこの公開をまってこの記事を公開したのですが）．

【注意事項】
データ参照元：iPhoneアプリ一覧検索【CatchApp For iPhone and iPod touch】おすすめアプリランキング
データ取得日：2010年9月16日近辺
取得・プロット方法：データの取得にはPythonを，プロットにはRを用いています．
みんながやると参照先に迷惑かかるのでスクリプトは公開はしません．

【取得したデータ】
※データはRのワークスペース形式であるRdataにして保存してあります．データを読み込むためにはRをインストールしてください．
※上にも書いてある通りデータは2010年9月16日近辺のものです．
※ワークスペース内の変数とストアカテゴリー対応表は以下のとおり
#全て：price_all
#ゲーム：game
#ブック：book
#ビジネス：busi
#教育：edu
#ファイナンス：fina
#健康＆フィットネス：heal
#ライフスタイル：life
#メディカル：medi
#ミュージック：musi
#ナビゲーション：navi
#ニュース：news
#写真：phot
#仕事効率化：work
#レファレンス：refe
#スポーツ：spor
#旅行：trav
#ユーティリティ：util
#天気：weat
#エンターテインメント：ente
#ソーシャルネットワーキング：soci
iPhone・iPadアプリ価格データ
iPad専用アプリ価格データ

【結果】
んで結果は以下のような感じ．うーむ，いい形をしていますねぇ…
細かい考察は後日やるとして（データがどんな分布に従ってるか調べるだけでも面白そう），今回はiPhone・iPadの全価格データのヒストグラムを以下に表示してみました．
お値段高めの3000円以上のアプリは表示してません（対数変換って手もありましたが価格のイメージが掴みづらいと思いますし今回はこうしました）がデータにはきちんと入ってますヨ！
最近はiPhoneやiPadを持ってる学生も多いし，授業とかに使うと面白いかも？

Mac OS X 10.6 Snow Leopard でMacPortsを使ったOpenCVのセットアップ方法（MacPortsで入れたPythonも使えるようにする）

2010-07-11T15:32:00.008+09:00

####MacPortsを用いたOpenCV 2.2のインストールに関する記事をまとめてあります．コチラへどうぞ####

##参考サイト
・Setup von OpenCV und den Python-Bindings unter Mac OS X（ドイツ語注意）

##必要なもの
・最新版のXcode
・MacPorts（執筆時点最新版：1.9.1）
・何度失敗しても折れない心

##1.MacPortsのインストール
これに関しては過去の記事を参照．
きちんとセットアップ後に

sudo port -d selfupdate
sudo port -d sync

を実行しておくこと

##2.必要なライブラリのインストール
これは全部MacPortsにお任せ
・Subversionのインストール

sudo port install subversion

・Cmake-Toolsのインストール

sudo port install cmake

・pkg-configのインストール

sudo port install pkgconfig

・libjpeg, libtiff, libjasper, libpng, zlibのインストール

sudo port install jpeg tiff jasper libpng zlib

・ffmpeg, gstreamer, libdc1394のインストール

sudo port install ffmpeg gstreamer libdc1394

##3.OpenCVのダウンロード
適当なディレクトリhogeで

svn co https://code.ros.org/svn/opencv/trunk opencv

とするとダウンロード可能
svnの段階で「サーバー証明書でエラー出てるけどほんまにダウンロードしまっか？セキュリティとか大丈夫でっか？」的なことを聞かれるので「p」を押してでダウンロード
するとディレクトリにopencvというフォルダが出来，その中には「opencv」と「opencv_extra」という二種類のフォルダが出来る．

##4.PythonのMacPortsでのインストール
MacPortsでPython2.6とデフォルトのPythonの選択ツールであるpython_selectのインストール

sudo port install python26
sudo port install python_select

インストールが完了したら，

sudo python_select python26

として，MacPortsでインストールしたPython26を設定する．
設定後に

which python

として，

/opt/local/bin/python

が帰ってくればOK

##5.OpenCVのセットアップ
ダウンロードしたopencv内のopencvフォルダにbuildディレクトリを構築する

cd opencv
mkdir opencv/build
cd opencv/build

そこでCMakeを実行

sudo cmake -G "Unix Makefiles" ..

実行終了したら，ccmakeで設定ファイルの編集を行う

sudo ccmake .

設定画面に写ったら（↓みたいな感じ），まず「t」キーを押して，アドバンスドモードに移行する．

そして以下の項目を設定する（該当項目でReturn（Enter）キーを押して，：より右側の項目を入力すればOK）

BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT：ON
CMAKE_BUILD_TYPE：Release
CMAKE_INSTALL_PREFIX：/opt/local
PYTHON_EXECUTABLE：/opt/local/bin/python2.6
PYTHON_INCLUDE_DIR：/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Headers
PYTHON_LIBRARY：/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Python

入力が完了したら一度「c」キーを押してConfigureし，終了したら「g」キーを押して設定ファイルを生成する．．
ccmakeの設定が終了したら，

sudo make -j8

でmakeし，終了したら

sudo make install

でインストール

##6.終了後の設定
#設定ファイルにOpenCVの設定を追加
まず，使用しているシェルの設定ファイルに以下の項目を書き加える．

export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PYTHONPATH=/opt/local/lib/python2.6/site-packages:$PYTHONPATH

上記の設定を加えることによって，MacPortsのPythonでもOpenCVのサンプルファイルが実行可能．

#Cのサンプルファイルのコンパイル
Cのサンプルファイルはopencv/samples/c以下に入っているので

cd opencv/samples/c

で移動し

sh build_all.sh

でコンパイル可能．

./lkdemo

とかすることによってサンプルを実行可能．

#Pythonのサンプルファイルの実行
Pythonのサンプルファイルはopencv/sample/python以下に入っているので

cd opencv/samples/python

で移動し

python lkdemo.py

とかすることによってサンプルを実行可能．

以上でとりあえずMac OS X 10.6 Snow Leopard でMacPortsを使ったOpenCVの環境構築を完了．
めでたしめでたし．

Mac OS XでのEmacs, ESSの環境構築

2010-04-19T20:43:00.007+09:00

###まえがき（長いので飛ばしてOK）
ちょっと前（というよりも先週末あたり）に研究室で，Rのエディタについての話題が上がりました（といっても私とボスの間だけですが）．
んで，jEditというJavaベースのエディタが話題になったのですが，どうも調べてみるとあんまり資料が無いご様子．
んじゃEmacsでESS環境構築しちゃうかと思い立って色々やってみたら思いのほかドツボにハマってしまったのでメモ．

###注意
とりあえずEmacsの右も左もわからないド素人の私（←ここ重要）が個人的に使い易い俺仕様の環境をゲットするためのメモです．
（特に.emacs.elは人の設定を切り貼りしているので無駄なところとか多々あると思います）
こんなんじゃだめだYO！という人はこれをベースにするも良し，自分で作るもよしです．

###個人的環境設定
##設置場所
今回のに必要なファイル（ESS最新版・auto-complete・auto-complete-acrなどなど）について，私は全て
~/Sources
フォルダ以下に置いています（R・CarbonEmacs・.emacs.el・.Rprofile除く）．
Emacsの設定ファイルである.emacs.elもそういうふうに記載していますので，
必要に応じて変更してください．
##Emacs・ESS俺仕様
・Mac特有のCommand+cとかは有効になってます
・メタキーはOptionキーに割り振ってます
・M（メタキー）-x RでRとか起動します（ついでに三画面分割したりします）
・ESSモードでは_を入力するとかってに<-に補完される機能を切ってあります
・あとなんかイロイロ設定した記憶がありますが忘れました
・勝手に背景透過にしたりしてます．
・ここらへんの設定変更も適当にググってください
##仕様？
・最初にM-x Rで起動すると，関数のauto-completeが起動しなかったりします．最初に.Rのファイルを開いてからM-x Rしましょう．

###参考にしたページ
##ESSとかそこら辺の設定
・ありえるえりあ
・Sheephead
##.Rprofileまわりの設定
・つぶやき〜
##その他
・いっぱい（いろいろ試行錯誤したので覚えていないページ多数）

###用意するもの（いろいろ試行錯誤したので必要ないものもあるかも）
・R
・CarbonEmacs
→CocoaEmacsが良い人はそっち使ってください（いくつか.emacs.elを修正する必要があるので注意）
・ESSの最新版
・auto-complete
・auto-complete-acr
・ess-R-object-popup.el（多分必要？）
・↑のを作ってくれた方々に対する深い感謝マインド
・俺仕様.emacs.el（継ぎ接ぎだらけで無駄が多いので要改良）
・俺仕様.Rprofile
・うまくいかなくても泣かない心
・自分の心理的安定を支えるためのコーヒー等々

###レシピ
##RとCarbonEmacsのインストール
Rはここらへんを参照．ちなみに最新版はR-2.10.1なので注意．
CarbonEmacsに関してはそのままApplicationフォルダにつっこみませう．

##.emacs.elと.Rprofileの設置
まず下準備ということで，上の俺仕様.emacs.elと.Rprofileをユーザ以下に設置します．
ファイル名はdotemacs.elとdotRprofileとなっていると思うので

cd ダウンロードしたディレクトリ
cp ./dotemacs.el ~/.emacs.el
cp ./dotRprofile ~/.Rprofile

で設置が完了します．

##ESS・auto-complete・auto-complete-acr・ess-R-object-popup.elの設置
上記の「用意するもの」からダウンロードしてきた
ESS・auto-complete・auto-complete-acr・ess-R-object-popup.el
を~/Sources以下に展開します
ちなみに各フォルダ名などは

ESS→ess-5.8
auto-complete→auto-complete
auto-complete-acr→auto-complete-a
ess-R-object-popup.el→~/Sources/R_Emacsフォルダ内

って感じにしてます
（↓こんな感じ（LIBSVMとかは気にしないでください））．

こんなん気にくわないYOって人は適当に俺仕様に変更した後に，.emacs.el内の最初に書いてある

(setq load-path (append (list
(expand-file-name "~/Sources/R_Emacs")
(expand-file-name "~/Sources/auto-complete")
(expand-file-name "~/Sources/auto-complete-a")
) load-path))

や

(load "~/Sources/ess-5.8/lisp/ess-site")

の部分を書き直しちゃってください．

これでEmacsを起動して，適当な.Rファイルを突っ込み，M-x Rすればそれっぽいのが動くと思います．

こんな感じ

Gmailってお利口さん：添付機能で指摘してくれた

2010-03-17T16:23:00.002+09:00

所要でGmailからメールを送ったときにペケしてしまって，添付ファイルをつけ忘れてしまいました．
そしたらGmailが
「ファイルを添付しましたか？
メッセージに「添付」と書かれていますが、ファイルが添付されていません。このまま送信しますか？」
だってさ．
本文中の添付って文字をきちんと見てるんだ
ちょうお利口さんじゃないっすか．
　
この調子で間違った文章を誤って送ってしまったときに指摘してくれる機能も欲しい！
判定難しいけど．

Rでメモリが足りなくて大変だよ！助けてドラえもん！

2010-02-16T17:37:00.008+09:00

最近Rで結構大規模なデータを扱っており，読み込むのも一苦労な代物なんですが，色々データをいじくっているとMacの4GBのメモリがいい感じにゴリゴリと削れていき，あまり心臓に良いものではないです．
特に帰る前にプログラムを動かして，朝仕事場に来たら強制終了していたときは泣きたくなります．

というわけで色々なところから抜粋

・gc()を使おう，それも２回
RjpWikiの「知っているといつか役にたつ (?)関数達」より

「Rの基礎とプログラミング技法」、U. Ligges 著、石田基広訳、によるとガベージコレクション関数 gc() は二度続けて行なう方が良いそうである。理由はもっともで、直近の計算結果を保存する .Last.value というオブジェクトが気づかぬままに巨大になっていることがあるが、一度目の gc() でこれが消え、二度目の gc() 実行で解放されたメモリーが整頓される、からだそうです。効果はしばしば劇的だそうですから、お試しあれ。

はじめて知ったんですが（よくよく考えるとあって当然ですが），Rにはgc()というガベージコレクション用の関数があり，それを使おうというお話
Rは直近の計算結果も保存してしまうのですが，gc()を２回繰り返すとそれも消してくれるそうです
ということで

invisible({rm(list=c("hoge"));gc();gc()})

でメモリの節約ができます

・Libera Memory Resident を使おう
Lifehackerの「Macの動作が遅くなったら再起動の前に『Libera Memory』！」より
これは別にRでなくてもMac全体に使えるソフトですが，気がつけば結構占有しているMacのメモリの非使用領域を開放してくれるソフトです．
手動でやるLibera Memoryと自動でやるLibera Memory Residentがありますが，継続的に計算する場合は後者のほうがいいかも．

・コードを見直そう
RjpWikiの「メモリについて」より
アイディアをその都度追加・削除していったコードは気がつけば無駄が多かったりするものです（俺だけ？）．
RjpWikiでも

考えられる原因をメモしてみます。rm(...) で開放されたメモリは必ずしもそのあと再使用できないことが有る(特に、細切れに使っている場合)ようです．こうした場合はガベージコレクション　 gc() を実行して空きメモリの強制回収をします。ただし、これはそれなりに時間を喰いますから、頻繁に行うと実行時間が極端に低下する恐れが有ります。もう一つ考えられるのは、プログラムのまずいメモリ管理のせいでメモリを浪費することも有るようです．さらに留意すべきは、R 関数は基本的に「値渡し(引数オブジェクトのコピーをそのつど新規に作る)」ですから、巨大なオブジェクトを引数に与えるとその分メモリは消費されます。もしこれが原因なら、永続付値　<<- 等を使い、ある環境中に置かれたオブジェクトを直接操作することにより「参照渡し」にすべきです．なにかおもいあたることがありますか。

と書いてあります．
幾つか工夫をすると，意外と消費量は大きくなりません，基礎中の基礎だけど大事だよね，こういうの．
（関係ないけどこの記事見てて思ったのが，たまにRjpWikiって殺伐としてるところありますよね…）

以上の方法で幾分ましになってきました．
え？いい計算結果は出ているのかって？
そういう事は聞かないでください．

（追記）

上記の方法を使ってもメモリがヒーヒーいっているというあなた！（というか俺，データ量が増えたらアウトでしたー！）
Rのバッチ処理を使うっていう手がありますわよ奥さん！
分割可能な処理を出来る限り分解して処理させれば，私の処理の場合，メモリが悲鳴をあげることもなくなりました（もちろん計算の内容などによっては改善しにくい場合もあります）

バッチモードとRscriptの二つがあるみたいですが，私の環境の場合，なぜか前者では引数の値を受け取ってくれなかったので，ここではRscriptを使った簡単な例をご紹介

基本的には

Rscript --vanilla hogehoge.R arg1 arg2

でバッチ処理が実行できます．
ここで，計算の内容をhogehoge.Rに書いておくわけです．
arg1やarg2はhogehoge.Rで使う引数です．
引数は

commandArgs()[7]

で第１引数をとってくることができます．commandArgs()[8]とすれば第２引数です．

以下，簡単なtipsとして…

（１）バッチ処理中でバイナリファイルを読み込む
これはいつもどおりに

load("hoge.Rdata")

とプログラム中に書き込んでおけば読み込んでくれます．
MacOSXでの場合，実行したディレクトリが作業ディレクトリになるので注意（Windowsはしりましぇん）．

（２）バッチ処理中で他のRプログラムを読み込む
これも同様に

source("hoge.R")

とプログラム中に書き込んでおけば読み込んでくれます．
大体の処理を別のファイルに書いておいて読み込ませると楽かもしれません．

（３）バッチ処理の引数を利用する
例えば，第１引数argの値を，myhogeという関数で計算しarg_rという変数に格納したい場合，

nam <- commandArgs()[7]
eval(parse(text=paste(nam,"_r","<- myhoge(",nam,")",sep="")))

とすれば実行できます．
ここで引数のargは，Rの中ではただの文字列として扱われていることに注意しましょう．
つまり，argという変数を最初に用意しておく（あるいは用意する）必要があります．

（４）計算結果を出力する
例えば，（３）の計算結果arg_rを第１引数argに「R」をつけたargR.Rdataを結果として保存したいとします．その場合，

an <- paste(nam,"_r",sep="")
sn <- paste(nam,"R.Rdata",sep="")
eval(parse(text=paste("save(",an,",file=\"",sn,"\")",sep="")))

とすることによって，作業ディレクトリにargR.Rdataというファイルが出来ます．

（５）いろいろなバッチ処理を連続しておこないたい
コレを行う場合，私のMacOSXの環境ではシェルスクリプトを用いました．

#!/bin/sh
echo 'Start\n'
# 確認メッセージ。"yes"の入力でスタート
echo 'Begin Training and Transforming? yes or no'
read INPUTSTRING

if [ $INPUTSTRING == yes ]
then
    echo 'START'
else
    echo 'CANCEL'
    exit 0
fi

echo 'Processing Start\n'
Rscript --vanilla hogehoge.R arg1
Rscript --vanilla hogehoge2.R arg2
echo 'Processing Finish\n'

というような感じのシェルスクリプトを作り，ターミナル上で実行することによって連続したバッチ処理を行えました．
Windowsの場合も似たようなのがあると思うので，頑張って探してください．

以上，コレで少なくとも私の研究内容では，メモリの残量に悲鳴をあげることがなくなりました．
それ，計算コスト的にどうなのよとか，色々突っ込み入るかもしれませんが，これが私にとっての現状ベストな方法です．
他にも良い方法などがあるかもしれませんので，見つけた人はご一報くだされば幸いでございます．
ではでは

IE8でページを表示すると白紙で何もないページが表示される問題の解決策

2010-02-08T16:24:00.004+09:00

長いこと頭抱えていた問題の原因が分かりました．
頑張って作った研究室の新しいサイトをIE8でページを表示すると，白紙で何もないページが表示される問題の解決策

使用していたJavaScriptがまずかったのかなぁ…とかDreamWeaverCS3の不具合かなぁ…とか色々原因を考えてしまいましたが，結局IE8のHTMLコード読み取りの問題（？）だということが分かりました．

参考にしたサイトは以下の通り：
ＳＯＨＯの備忘録

空白ページになる原因ですがどうやら
1) 文字コードがUTF-8になっている場合に、
2) 文字コード指定(5行目)より前(4行目)に、日本語を入れてしまった
のがいけなかったようです。
文字コードを指定する前に日本語を入れた　→　文字化けした　→　HTMLが正しく記述されていないとIE8が解釈し、ページを表示しなくなった。
と考えられます。

とのこと．
結局，UTF-8だよと宣言する前に日本語を使ってしまい，IE8がこりゃだめだと判断してしまったのが原因のようです．

というわけで，研究室のサイトもUTF-8の宣言の前にあった日本語の部分を，後に書き直しただけで解決しました．
なんのこっちゃ

おしまい

Parallels Desktop for Mac 4.0 で Cmd(Command)+Spaceで日本語入力のON/OFFを実現する方法

2009-10-07T21:51:00.007+09:00

Macの２大仮想マシンソフトといえばParallels DesktopかVMWareなわけですが，私はParallels
Desktopのほうを使ってます（というよりも最初に使い始めたのがParallels
Desktopだったので環境移動が面倒くさいだけなんですが…）．

で，やはりMacユーザーとしては，仮想マシン環境上でもCmd(Command)+Spaceで日本語入力のON/OFFを実現したいわけです．
というわけでそれを実現する方法をメモメモ

#1　まずParallels Desktop上のMacのショートカットを無効にする
Parallels Desktopを起動した状態で，メニューバーの
Parallels Desktop -> Preferences -> Keyboard & Mousu
にある
Enable Mac OS X system shortcuts
のチェックを外します．
（英語環境で使ってますんで，日本語でどうなってるかは不明…たぶん
Parallels Desktop -> 環境設定 -> キーボードとマウス
の中の
Mac OS Xのシステムショートカットを有効にする
って感じだと思います．）

これでParallels Desktop上でCmd+Spaceをしても，OS XのIMEが切り替わることはありません．

#2　Parallels Desktop上でWindowsキーが割り当てられているCmdキーにCtrlキーを割り当てる
まずKeyCtrlをダウンロードします．
次に，KeyCtrlを起動して，以下のような形でCmdキーにCtrlキーを割り当てます．

これで，再起動をすることによって，Parallels Desktop上でのCmdキーの割り当てをWindowsキーからCtrlキーに変更できます．

#3 IMEの日本語入力ON/OFFの設定を変更する
これはIMEによって変わってくるので，各自変更してください．
たぶんIMEの環境設定とかで出来るかと思います．
ちなみに私が使ってるATOK（といってもATOK 2005とちょっと古い代物ですが）では，
プロパティ（環境設定）-> キー・ローマ字・色 -> キーカスタマイズ
に移動して
機能を選択 -> 機能操作 -> 日本語入力ON/OFF
に移動し，

こんな感じの設定にすることで，Cmd+Spaceで日本語入力ON/OFFが実現できます．
ちなみにコピー＆ペーストとかは元々Ctrlキーに割り当てられてるので，Cmd+cとかCmd+vとかで実行できます．

めでたしめでたし

（追記）

Google日本語入力でも同様の方法で行けるみたいです。
キー設定の選択からカスタム設定にし、IMEを有効化・無効化の項目をCtrl+Spaceに切り替えてください

Parallels Desktop for Mac 4.0 でUbuntuをインストールすると解像度の設定がが1024x768以上でない問題の解決策

2009-10-07T21:50:00.003+09:00

意外な盲点でした。
前回の記事で、Parallels DesktopにUbuntuを導入したのはいいものの、解像度が1024x768以上にならなくてなんのこっちゃだったんですが、原因が判明しました。
最初は色々xorg.confをいじったりとかしたんですが、結局どうにもならず。
結局、意外なところに原因がありました。
というわけでParallels Desktop for Mac 4.0のUbuntuで解像度を1024x768以上に設定する方法。
やり方はとても簡単。
Parallels Desktop for MacのConfigure画面で、VRAMの量を増やしてあげるだけです。

私は32MBに設定しました。とりあえず解像度の問題は解決。
おしまい（なんのこっちゃ）

Mac OS X 10.6 Snow LeopardでMX Revolutionを使った場合にサムホイールでExposeができない場合の解決法

2009-10-07T21:49:00.002+09:00

最新版ドライバが公開されたようです。Exposeが動かない問題も解決してます。

解決法というか対応ドライバが出るまでの応急処置という感じですが…
（SnowLeopard対応でないLogicool Control Centerを無理矢理入れる方法はココとかを参照。）
（というかExposeもしょっちゅう固まるんですが、Appleさんはやくなんとかして…）

とりあえずまず何が問題かというと、上記のドライバを無理矢理インストールしますと、サムホイールに割り当ててあるExposeが使えなくなってしまいます。

←この親指部分にあるホイールがサムホイール

で、この問題を解決する応急処置法なんですが、私は以下の方法をとりました。
まず、環境設定のExposeとSpacesの項目で、Expose関連のキーを全て解除します（デフォルトではF9・F10・F11）

##2
次
に、Logicool Control
Centerを開いて、サムホイールの割り当てるアクションを「Expose・DashboardおよびSpaces」から「キーストローク」に変更し
て、それぞれに「F9・F10・F11（これはデフォルトのExpose設定場合→必要に応じて変更してください）」キーを割り当てます。

##3
最後に、環境設定のExposeとSpacesの項目に戻って、Expose関連のキーを全て元に戻します。

これで一応は従来通りサムホイールを使ったExposeが出来るはずです。
完全に応急処置的な感じですが…

Logicoolさんに早く対応して欲しいですね。

Mac OS X 10.6 Snow LeopardでTerminalを開くと"dyld: shared cached file was build against a different libSystem.dylib, ignoring cache"というメッセージが出る場合の解決策

2009-10-07T21:48:00.002+09:00

Mac OS X 10.6 Snow LeopardでTerminalを開くと

"dyld: shared cached file was build against a different libSystem.dylib, ignoring cache"

と表示される時の解決策
ココによるとTerminalで
sudo update_dyld_shared_cache

と入力し、その後にパスワードを聞かれるので、パスワードを入力すれば解決するらしい。
めでたしめでたし。

Mac OS X 10.6 Snow LeopardでCarbon Copy ClonerでバックアップをとったHDDで起動できない問題の解決方法

2009-10-07T21:46:00.002+09:00

職場と自宅の間で複数のMacを運用したりしていると、作業環境の同期なんかが割と気になったりします。
そんな問題に対して僕なんかは外付けのFW800HDDにOSを入れて作業環境を持ち歩くという方法をとっています。
この方法をとれば、持ち歩くのは外付けHDDだけで済みますし、マシンにつなぐたびにバックアップをとっておけば、もし外付けHDDがクラッシュしても大丈夫だからです。
同じようなやり方をしている人にMITの石井裕先生がいらっしゃいますが、何を隠そう私のやり方も先生の方法にならっています。

さて、今まではMac OS X 10.5 Leopardでこの方法をとってきました。
当然Mac OS X 10.6 Snow Leopardでも同じ方法が通用するかと思ったのですが、どうも今まで通りのバックアップでブートディスクにして起動すると、起動途中で止まってしまって上手くいきません。
で、試行錯誤の結果、解決法がわかったのでメモメモ（たぶんCarbon Copy ClonerかOS Xのアップデートでいずれ解決すると思いますが）

++++++++++++++++++++++++
用意するもの
・Carbon Copy Cloner
・外付けHDD

１．まず素直にブートディスクのクローンを作る
これはCarbon Copy Clonerを使えば一発です。だいたい１時間ぐらいで終わるかな。
使い方はここら辺を参考

２．Carbon Copy Clonerで差分バックアップを取る
１．の方法だけでは、残念ながらSnoｗLeopardではブートディスクとして起動できません。
この問題の解決のために、Carbon Copy Clonerで差分バックアップを取ります（理由は不明…なんでだろ？）。

３．２．で作ったディスクを使って外付けブートディスクとして起動する
これはもう書いてあるとおりです。
これで自宅でも研究室でも旅先でもMacと外付けHDDがあれば環境を統一することができます。

めでたしめでたし

Vistaのネットワークが不安定な原因を解決

2009-02-11T22:58:00.002+09:00

ようやく完結編

～前回までのあらすじ～
友人から格安でVAIO Type-Tを譲ってもらった0093は、Vistaのパフォーマンスのアレさ加減にげんなりしていた。
とりあえず不便だと感じるところをパフォーマンスの調整をかさねて何とか回避したものの、唯一どうしようもなかったのが、ネットワークの不安定さだった。
Vistaが64Bitなのが原因か、それともSONY謹製の何かが凄いアホなのか原因が分からないまま試行錯誤して数週間、ようやく原因が判明する。
ネットワークの不安定さに影響を与えていたのはVistaでもなんでもなく、Intel謹製の無線機器であるWiFi Link 5100だったのである。
試しに家のルータのアドレスである192.168.1.1にPingを送ってみたところ数十秒に一回「Pingが届かない」というメッセージが流れ通信が切れる、0093はその不安定さにうんざりしてしまったのだ。
そしてドライバのアップデートを行い、一件落着かと思ったそのとき、MS-DOSコマンドプロンプトのPing画面には、映っているはずのない「Pingが届かない」というメッセージが書かれていたのだった。

なんかすげぇ長ったらしく書いてしまいましたが気分的には洋画とか漫画で主人公連中が敵に集中攻撃して「やったか！？」と台詞を言ったら全然敵がピンピンしてたような、そんな気分です（←わかりにくい）。

んでとりあえず解決できたのでメモメモ。
結局の所原因は通信に802.11nを使ってたのが原因でした。まだドラフト版とはいえ、我が家のMacでは正常に動いていたのでコレが原因ではないだろうとタカをくくっていたのが悪かったようです。
WiFi Link 5100の設定メニューで802.11n通信をしない設定にしたら一件落着でした。
Pingも安定してルータに届きます。

はぁ…今までの苦労は何だったんだろ…

VistaのSP1でインターネットが馬鹿みたいに重い件の解決策　その3

2009-02-07T10:23:00.002+09:00

もうやだ。
何度目だ「VistaのSP1でインターネットが馬鹿みたいに重い件の解決策」って感じですが、今までの経緯をおはなしすると

「なんでネットワークがこんなに不安定なんだよ！」→「グーグル先生に聞いてみよう！」→「おっもしかしたら直ったかもしれない」→「記事にする」→「やっぱりダメジャン！」

の繰り返しだったわけです。
もう死んだ魚のような目をしながら色々調べてみましたが、ようやく原因は特定できました。
解決はしてないけどね。

今回の問題の原因になっていたのはVistaでもなんでもなく（間接的に関わっているのかもしれないけど）、Intel謹製の無線機器であるWiFi Link 5100。
こいつがなんか知らないけどやけに不安定なのが原因でした。

とりあえず見つけた経緯としては、
「有線LANはきちんと動くジャン」→「無線LANだけが不安定だな」→「つーことはVistaが原因ではない？」
って感じだったわけですが、決め手となったのはこの記事でした。
ナイトメアのブログ ThinkPad SL500で802.11n通信
この記事の場合はドライバの更新でなんか改善しているみたいですが、こっちのほうはダメダメな感じです。
ただ動かしていて思うことは、CPUに重い処理をさせると途切れる傾向がある気がするって感じでしょうか。
ルーターにpingしてみると、結構な割合でエラーが返ってきます。

これ割と致命的な気がするんですが、あんまり問題になっていないのかなぁ？
早めの解決を望みますわ。

VistaのSP1でインターネットが馬鹿みたいに重い件の解決策　その２

2009-02-02T13:40:00.000+09:00

先日の記事でVistaのインターネットを改善するうんぬん書いていましたが，なんのかんので細かいところは改善しませんでした．
んで色々いじってたんですが，ようやく原因っぽいところが判明．
どうやら「インターネットオプション」のセキュリティレベルが「中高」になってたのが原因のようです．
これを「中」に直すと，今までブツブツ切れていたネットワークが安定してつながるようになりました．
ちなみにネットワークの設定は「パブリック」に直しても大丈夫そうですね．

Vistaのネットワーク設定はマジ魔物だわ…

VistaのSP1でインターネットが馬鹿みたいに重い件の解決策

2009-01-18T04:56:00.002+09:00

ひょんなことから、というか前々から狙ってたんですが、友人からVAIOのType-Tを超格安でゲットしました。
で今日いろいろとセットアップしてたんですが、なんか知らんけどインターネットが馬鹿みたいに重い。
たかがGoogleを表示するだけで十数秒かかる始末。
これはVistaのお節介さん設定が悪さしているに違いないと思い、いろいろ調べてみたのですが解決策は見つからず。
で結局自分で試行錯誤してみた結果、ようやく原因が判明しました。

結局原因はVistaのネットワーク設定がパブリックになっていたのが原因のご様子。
コントロールパネル→ネットワークとインターネット→ネットワークと共有センター
で接続しているネットワークの「カスタマイズ」を押し、「パブリック」から「プライベート」に変更したら解決。
インターネットも他のマシンと同程度には早くなりました。

めでたしめでたし

Office2008って再インストールする場合のプロダクトキーの扱いってどうなるの？　サポートに電話してみたよ

2008-10-17T20:02:00.003+09:00

マシンの再インストールとかする場合に気になるのがプロダクトキーの扱いです．
特にMicrosoftのプロダクトキーの扱いは，結構厳しかった記憶があり，WindowsXPの再インストールでヒーヒーいわされた記憶があります．

Office 2008はプロダクトキーが３つ付属しており，最大で３台までのマシンへのインストールが許されてます．
でも，たとえばマシンが壊れたりとか，今のマシンを売りに出して別のマシンにインストールをしたいときに，別のプロダクトキーを入れるっていうのはちょっと勿体ない話です．
かといってOffice 2008にはパッと見ライセンスの解除みたいなメニューは存在していないのも事実．
ということでそこら辺の扱いがどうなってるのかとMicrosoftのサポートさんに電話してみました．

（2008年8月ぐらいに電話したので，最新の見解ではないかもしれませんが）
結論は
「使用するのが３台なら別にライセンスどうこうを気にしなくていい」
ということらしいです．
つまり，Microsoftのライセンスのところに電話しなくても，気にせずインストールが出来るということらしいです．
たとえば今まで使用していたマシンを売りに出して，別のマシンに同じライセンスキーでインストールしても，今まで使用していたマシンでOfficeを使用しないのであれば，ライセンス上は問題ないとのことです．

もっと厳しいライセンス体制かと思ってたんですが，意外に~~ゆるい~~ユーザー視点でビックリ．
こういうのは嬉しいですね．
素晴らしい．

あと余談ですが，サポートの人がイマイチ自社の製品のラインナップを把握していないのにビックリしました．
そんなに何度も「Mac版ですよね？」って聞かないでください．
結局結論をもらうまでに２回たらい回しにされ，１時間ぐらい電話をする羽目に．
Mac版はマイノリティとはいえ，ライセンスは基礎なんだから把握しておこうよMicrosoftさん．

でもきちんと誠実に対応してくれたのは嬉しい限り．
感謝感謝

MacOSXでMacPortsを使ったOpenCVのセットアップ方法（ついてにffmpegも）

2008-10-01T21:58:00.004+09:00

#最新のMac OS X 10.6 Snow LeopardでOpenCV2.1をセットアップする方法をこちらに掲載しました．
#MacPortsで入れたPythonで使えるようにしてあります．

FinkからMacPortsに宗旨替えしたけど，MacPortsを用いたOpenCVのインストールで色々つまづいたのでメモ
というかOSXでOpenCVやる場合は直接的には関係ないんだけどffmpegの所でハマりまくった．

MacPortsはめちゃくちゃ便利でありがたいんだけど，たまに挙動不審だったりするのが玉に瑕．
でもそれ以外は満足して使ってます．

参考サイト
#1 Debian GNU/Linux 3.1 on PowerMac G4
　　-1 ffmpeg
　　-2 OpenCV
#2 聖アンドレアスの失敗
　　-1 ffmpeg on MacOS X
#3 METAREAL
　　-1 OpenCV 1.0.0 を Mac OS X 10.4 にインストール

今回の教訓：欲を出して色々入れようとすると痛い目を見る

--------------------------------------
###1 準備するもの
・MacPorts
これがないとこの記事に関しては何も出来ない．
セットアップ法に関してはこの記事を参考にしよう．
・OpenCVのソースファイル
2008/10/01の時点での最新版は1.0.0（長いことこのまんまだよね）
ココからソースファイルをダウンロードして，適当な場所に置いておこう．
・太らない程度の糖分とカルシウム
一回ハマるとかなり長期戦になるので，脳みそに糖分とカルシウムを補給しておきましょう

（以下の話はMacPortsがすでにセットアップ済みという前提で進めていきます）

###2 ffmpegをインストールしよう
後で気づいたけどffmpegってMacOSXのOpenCVには必須じゃないんだよね．
でもとりあえずインストールしてみよう．
まず必要なパッケージを表示します（太字のところが入力する所ね）．

port search ffmpeg
ffmpeg multimedia/ffmpeg 0.4.9-pre1 Digital VCR and streaming server
port variants ffmpeg
ffmpeg has the variants:
universal
darwin_i386
mmx: enable mmx support, experimental; does not build in gcc-4.2 or xcode 3.0 gcc-4.0
gpl: allow use of GPL code, the resulting libav* and ffmpeg will be under GPL
postproc: enable GPLed postprocessing support
lame: enable MP3 encoding via libmp3lame
extvorbis: enable Vorbis encoding via libvorbis, native implementation exists
theora: enable Theora encoding via libtheora
faac: enable FAAC support via libfaac
faad: enable FAAD support via libfaad
xvid: enable Xvid encoding via xvidcore, native MPEG-4/Xvid encoder exists
x264: enable H.264 encoding via x264
a52: enable GPLed liba52 support
avfilter: video filter support (replaces vhook)

そうするとまぁ出るわ出るわ，必要なパッケージが大量に出てきます．
環境によって表示される内容が違うと思うけど，だいたいこんな感じのはず．
全部が全部必要な訳じゃないから，必要なものだけを入れればいいんだけど，人間やっぱり欲が出るもの．
欲を出して全部入れようとすると，インストールの段階でコケます（体験談）．
解決法（？）は上の#2の記事に書いてあるとおり，

sudo port install ffmpeg +gpl +lame +extvorbis +faac +faad +xvid +x264 +a52

と入力するとうまくインストール出来るみたいです．
僕の個人的な印象だとavifilterでコケている感じがしました．
解決法っぽいことが書いてあるサイトも幾つかありましたが，正直そんな体力残ってなかったというか，あきらめました．
解決法見つけた方がいらっしゃったらコメントかメール頂けると助かりますm(_ _)m
まぁとりあえず先人が成功している構成が一番安全だよねってことで，インストール時の指定は上のをお薦めします．

結局諦めたのかとわらわば笑え．
正直言って数日試行錯誤した結果の結論がこれなんです．

とりあえずこれでffmpegのセットアップは終わったはず．
ターミナル上でffmpegと入力すると，色々オプションが表示されるはずです．

###3 OpenCVに必要なもの一式をインストール．
本当はMacPortsにOpenCVも入ってるんですが，何度やってもコケるので，とりあえず必要なものだけどインストールします．
僕は不安なんで前に書いた記事でインストールの際にFinkで入れたパッケージを片っ端から入れましたが．とりあえず参考にしたサイトによると以下のものだけで大丈夫みたいです．

sudo port install pkgconfig
sudo port install jpeg libpng tiff

とりあえず前準備はこれで完了．
あとはOpenCVのインストールです．

###4 ソースからOpenCVをインストールしませう
ここから先は前に書いたFinkの記事と殆ど同じですが，注意する点が１点．
私の環境限定かもしれませんが，インストールの際に--with-pythonのオプションをつける場合は，MacOSXのPythonはデフォルトのままにしておいてください．
MacPythonなどでPyhonのバージョンを最新にしていた場合は，直接パスを指定しても私の環境ではインストール時にコケました．
どなたか解決法ご存じの方がいらっしゃいましたらコメントかメール頂けると助かりますm(_ _)m

さて，肝心のインストール方法ですが，まずOpenCVのソースファイルがあるディレクトリに移動して，tar.gzファイルを解凍して，そのフォルダに移動します．

cd /hoge
tar -zxvf opencv-1.0.0.tar.gz
cd opencv-1.0.0

まぁここまではセオリー通りです．解凍したフォルダに移動したら，ここからもセオリー通りに./configureなんですが，少しオプションが必要になります．

./configure --without-python --without-swig CPPFLAGS="-I/opt/local/include" LDFLAGS="-L/opt/local/lib"
make
sudo make install

と--without-pythonのオプションを入力して，OpenCVのPython版はインストールしないようにしてください．
これを--with-pythonとかでインストールすると，"_cv.la"とかいうところでエラーが出てしまいます．

上記の通りやっていけば多分無事インストールが出来るはず．
あとは環境変数の設定で

export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig

と入力．よく使う場合は.bashrcに書き込んでしまってもいいかも．
これでOpenCVの使用環境は整いました．

デモプログラムとかは

cd samples/c
sh build_all.sh

でコンパイル可能なはず．

色々遊んでみましょう．

gfortranのインストール　その２

2008-10-01T20:45:00.002+09:00

かなり前の記事でgfortranのインストールというのを書かせて頂いたんですが，バイナリが置いてあったリンク先のHigh Performance Computing for Mac OS Xって所を見たら，バイナリが無くなってるじゃん．
どうするんじゃん．
ってことでMac OS Xへのgfortranのインストール方法をメモメモ．

といっても別に難しくもなく方法は簡単．
ココにgfortranのインストールパッケージが置いてあるので，ダウンロードしてインストールしましょう．

統計解析言語Rにはgfortranが半分必須みたいなもんなので，こういうのを用意してくれてます．
ありがたいですね．感謝感謝．

前の記事に書いたときよりずっと楽になってますな．
これで普通ならgfortranが使えるようになるはず．