Now a days, thousands of database are supporting many kind of Rakuten's services. and it is hard to manage many databases well. especially, backup and restore.
so, we are progressing new backup system for our databases.
I am going to share some know-hows and experiences that have been acquired with you
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
17. 障害時イベントのロストを防止
• Zabbixが動作不能になった場合の対策
– アクティブエージェントはその間のデータをバッファ保持する
• Agentのバッファサイズを拡張
– /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf “BufferSize”
– デフォルト100→65535(最大値)
– 1時間以上のダウンでも問題ないことを確認した
### Option: BufferSize
# Maximum number of values in a memory buffer. The agent will send
# all collected data to Zabbix Server or Proxy if the buffer is full.
#
# Mandatory: no
# Range: 2-65535
# Default:
# BufferSize=100
BufferSize=65535 →バッファサイズを最大に変更
23. 追記:Zabbixでもトレンド情報は
平均値でサンプル感覚を圧縮され
ます。この記述は、「Zabbixでは
生のデータを使って加工できるの
レポート出力 でイイね!という意味合いで捉え
てください。特定の製品をDisる内
容ではありません。
• 他のツールと違い、性能情報はサマリ化せずに蓄積され
る
– あとからレポート加工する際に生データをそのまま加工できるので都
合が良い
• データが圧縮されないので、保存期間の検討は重要
– 今回はSQL抽出する運用と相まって、比較的短期間(90日分)のデー
タ保存とした
mysql -urhogeoot -pwdhogehoge zabbix -e "select concat(substr(from_unixtime(history.clock),1,15),'0') as 時間, hosts.host as 'ホスト名',(100 - min(history.value)) as 'CPU
使用率' from history,items,hosts where history.itemid = items.itemid and hosts.hostid=items.hostid and items.key_ = 'system.cpu.util[,idle,avg1]' and
from_unixtime(history.clock) like 'yyyy-MM-dd%' group by hosts.host,substr(from_unixtime(history.clock),1,15) order by
substr(from_unixtime(history.clock),1,15),hosts.host;" > /home/ad@@@@@@/cpu_yyyy-MM-dd.txt
※@@@@@@・・・自分のユーザーID yyyy-MM-dd・・・前日日付へ置換