생짜

처음에 등장한 빌드 시스템은 uClib 프로젝트에 기원을 둔 빌드루트(buildroot)다.
빌드루트 초기 목표는 테스트로 uclibc 라이브러리 기반의 루트 파일 시스템을 생성하는 것이다.
빌드루트는 설정 도구로 kconfig와 Makefile 구조에 기반을 두고 있다. 빌드하기 전에 여러 소프트웨어 패키지에 
패치를 적용한다. 요즘 빌드루트는 여러 아키텍처를 지원하고 루트 파일 시스템, 커널, 부트로더 이미지를 빌드할 수 있다.


이후에 오픈임베디드(OpenEmbedded)가 나타났다. 리눅스 배포판 빌드를 위한 것이기 때문에 목적이 약간 달랐다. 오픈임베디드는 비트베이크(bitbake)빌드 엔진에 의해 해석한 레시피(recipe)에 기반을 둔다. 비트베이크는 Portage(젠투의 배포 패키지 관리자)에서 파생한 도구다. 오픈임베디드의 특징으로는 패키지들 사이에 의존성을 지정할 수 있고 나중에 비트베이크가 모든 레시피를 파싱하고 의존성을 만족하는 올바른 순서로 태스트( 오픈 임베디드에서 일의 단위) 큐를 생성한다는 점이다. 오픈임베디드로 만든 배포판으로는 Angstrom과 OpenMoko가 있다.

또 다른 오픈임베디드에 기반을 둔 배포판은 포키(Poky)리눅스이다. 포키는 욕토가 배포하는 방식으로 욕토 프로젝트의 레퍼런스 시스템이며, 툴과 메타데이터의 집합으로 구성된다.
포키는 욕토의 빌드 시스템이고 바탕에 오픈임베디드 코어 메타데이터(레시피, 클래스, 설정 파일)와 비트베이크 빌드 엔진을 사용한다.

욕토 프로젝트는 리눅스 기반의 임베디드 시스템 빌드에 도움을 주는 도구를 제공하는 것을 목표로 하는 오픈소스 프로젝트이다. 욕토 프로젝트 아래 포키, 비트베이크 빌드 엔진, 오픈임베디드 코어 같은 여러 소프트웨어 프로젝트가 있다. 

일반적인 리눅스 기준으로 디렉토리 목록을 기술한다.

https://riptutorial.com/qml/example/22330/creating-custom-elements-in-cplusplus

관리자가 좋아하는 직원은?, 한마디로 관리포인트가 적은 직원이다.

일을 시켜 놓고 처음부터 끝까지 진행상황을 지켜봐줘야 하는 직원,

일을 시켜 놨는데 한마디 말도 없다가 결과물을 확인 했을 때 전혀 다른 엉뚱한 것을 들고 오는 사람 등등

관리자 밑에는 한명의 직원만 있는 것이 아니라 여러 사람이 있을 수 있다. 그 모든 사람을 관리하기 때문에 관리자는 관리 포인트가 많은 사람을 싫어한다.

그렇다면 관리 포인트가 적다는 것은 무엇일까?

쉽게 말해 일머리가 있다는 이야기다. 일머리에 대해 정리하자면 개인마다 회사마다 다 다르겠지만 내가 생각하는 일머리는 결국 

1. 일의 선후 또는 관계를 파악하여
2. 문제가 무엇인지 도출한 후
3. 현재 하고 있는 일에 가장 알맞는 답을 찾아내어 해결하는 것을 말한다.

일머리에 중요한 것 중 하나로 눈치도 있어야 하지만 일의 선후 관계를 파악해서 내가 모르는 것을 알기 위해 좋은 질문을 계속 하는 것이다. 

한가지 더 내가 잘 사용하는 Tip을 하나 말하자면 

내가 찾아낸 문제와 그 문제를 해결하는 해결 방향이 맞게 흘려가는 것을 확인 하기 위해 중간중간 관리자에게 comment 해보는 것이다. 여기서 중요한 것은 보고가 아니다. 바로 comment이다. 보고 또는 정식보고 같이 꼭 격식을 차려서 할 필요는 없다. 

사람이란게 다른 이에게 무언가를 시켜 놓으면 진행 상황이란 것이 궁금해지기 마련이다. 생각해보라 내가 다른 사람에게 일을 하나 시켰다. 일의 크기에 따라 달라지겠지만 일 시킨 첫날은 그냥 넘어간다. 둘 째날은 나도 이것저것 하다 보니 잠깐 까먹어서 그냥 넘어가게 되어도 삼일째부터는 내가 시킨 일이 궁금해지기 시작한다.

여기서 어떤 이들은 일정과 기간이 있으니 그 기간이 다할 때까지 입 꾹 다물고 일언반구 없다 마지막날에 결과를 보여주고 대판 깨지는 경우도 허다하게 있다.

사람이란게 다 똑같기 때문에 내가 궁금해질 것 같다고 생각하는 시기가 다른 사람도 궁금해지기 시작하는 시기이다.

그럴때 그냥 지나가다 또는 에레베이터안에서 또는 점심 먹으러 만났다가 가볍게 지나가는 식으로 관리자한테 그때 말씀하셨던 그 문제 현재 이상황까지 진행되고 있다고 간단하게 comment만 하면 된다. 듣고 있던 관리자는 자기가 생각하고 있던 방향으로 잘 흘러가고 있다고 생각하면 아무말 안하고 지나갈 것이요 방법과 방향에 문제가 있다고 판단할 경우에 '어 그래...점심먹고 잠깐 볼까' 라고 할 수가 있다. 주기적으로 관리자가 궁금해할 때쯤 가볍게 지나가는 식으로 진행상황을 말해라 정식보고 없이 확인할 수 있는 방법중 하나다. 

내 경우 생각외로 잘 먹혔던 방법이다.

전 시간에 windows10에 wsl2를 설치해 봤다.

오늘은 wsl에 Docker를 설치해 보자

windows에 Docker를 설치하기 전에 간략하게 '생활코딩' 을 통해 Docker가 무엇인지 알고 넘어가자

https://opentutorials.org/course/128/8657

Docker가 무엇인지 살펴보았다면 Docker 사이트에 접속하여 windows 용 Docker를 다운받자

https://hub.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-windows

링크에 접속하여 빨간 박스의 'Get Docker Desktop' 버튼을 클릭하면‘Docker Desktop Installer.exe’  파일을 다운로드 받을 수 있다.

'Docker Desktio Installer.exe 파일을 실행 시켜 Docker를 설치를 시작하면 아래와 같이 설치 파일들을 다운받기 시작한다.

설치 파일을 다운이 완료되면 설치를 시작한다. 체크박스는 변경하지 않고 'ok' 버튼을 클릭하여 설치를 시작한다.

설치가 끝난 후 'Close and log out' 버튼을 클릭하면 windows를 재시작한다.

windows가 재부팅 한 후 시작 버튼에 Docker가 설치된 것을 확인 할 수 있다.

Docker 설치를 확인 했다면 클릭하여 Docker를 실행 시킨다. Docker가 실행되면 아래와 같이 체크박스를 체크 한 후 'Accept' 버튼을 클릭하여 Docker 엔진을 실행 시킨다.

Docker 엔진 start가 끝나면 간단한 tutorial 시작 화면이 나온다. 이 화면에서 'start' 버튼을 클릭하여 tutorial을 시작할 수도 있고 skip 할 수도 있다. 

만약 'Start' 버튼을 눌러 tutorial을 시작했다면 아래와 같이 몇 개의 tutorial 화면을 볼 수가 있다.

Docker를 실행 시킨 후 우측 상단의 톱니바퀴를 클릭하여 설정을 시작한다.

'General'탭의 밑에서 두번째에 위치한 'Use the WSL 2 based engine' 항목에 체크해주고 다음으로 왼쪽 사이드바에서 Resource > WSL Integration 메뉴로 이동한다. ’Enable Integration with my default WSL distro’에 체크되어있는지 확인후 체크,  'Ubuntu' 항목을 활성화시킨다. 오른쪽 아래의 Apply & Restart 버튼을 클릭해주면 도커 엔진이 재실행된다.

Docker가 제대로 설치 및 설정되었는지 확인해 보자. Windows Terminal을 열어서 간단한 테스트를 진행한다. terminal 탭을 하나 열고 wsl 명령어로 Docker 전용 머신이 실행중인 것을 확인해보자. 

설치된 Docker의 버전을 확인한다.

마지막으로 wsl2를 열고 docker 설치를 확인한다.

모든 과정을 끝내고 wsl2에 docker가 성공적으로 설치되었는지까지 확인하였다. 

아주 잠깐 ( 또는 안할지도 모르지만) YOCTO를 할지도 몰라 미리 공부하기로 했다. 

windows 10 노트북에 wsl2를 설치하고 YOCTO 빌드 시스템을 설정하려고 한다. 타겟은 라즈베리파이 B+ 이다.

wsl2 설치하면서 몇 가지 실수를 했다. 사람은 한번 한 실수를 두, 세 번 반복한다.  

설치하는 방법은 아래 MS 사이트에 잘 나와 있고 

https://docs.microsoft.com/ko-kr/windows/wsl/

몇 가지 다른 사이트도 좀 참고했다.

https://webnautes.tistory.com/1170

https://bebutae.tistory.com/127

https://blog.dalso.org/linux/wsl2/11099

wsl에서 wsl2로 버전하는 이유중 가장 큰 이유는 Docker를 사용할 수 있기 때문이란다.

첫 번째로 할 일은 내 윈도우의 버전을 확인 해야 한다.

Windows 10 버전 2004 이상(빌드 19041 이상) 또는 Windows 11에서 wsl2를 설치 할 수 있다.

다행이도 마지막 업데이트에서 wind10 '19041' 이상 버전으로 업데이트되어 설치할 수 있게 되었다.

그 다음 MS Store에서 'windows terminal' 을 설치한다. 

terminal을 설치했다면 아래 명령어를 순차적으로 실행하고 재부팅 한다.

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

재부팅 후 MS Store에서 Ubuntu를 설치한다. 나는 'Ubuntu 18.04 LTS'를 설치했다.

우부투를 설치 후 ID/PW를 설정한다.

wsl2 커널을 설치하고 wsl를 wsl2로 변경한다.

간략하게 다시 정리하면

1. wsl2를 설치할 수 있는 windows10 버전인지 확인
2. MS store에서 windows terminal 다운로드
3. MS store에서 Ubuntu 다운로드( 사용할 버전 선택 )
4. wsl2 설치
5. ubuntu 실행하여 로그인 정보 설정
6. wsl2로 설정 변경
   1. 이 때 커널 오류가 발생하면 wsl2 커널을 다운받아 설치해야 함

이 과정에서 나의 경우 아래와 같은 몇 가지 오류가 발생했다.

1. MS Store에서 Ubuntu 다운로드 후 실행 시키니 Name / Pass word 설정 화면이 나오지 않았다. 이유는 'windows 10에서 리룩스용 windows 하위 시스템' 을 설정하지 않아서이다. 

아래와 같이 두 부분을 설정하면 된다.

1) 윈도우키 -> 설정 버튼 -> 설정 검색 창에 'windows 기능 켜기/끄기' 검색 -> Linux용 Windows 하위 시스템 체크
2) 윈도우키 -> 설정 버튼 -> 설정 검색 창에 '개발자 기능 사용' 검색 -> 개발자 모드 켬

개발자 모드는 해킹될 가능성도 있기 때문에 wsl2 실행이 다 끝나면 다시 끄는 것이 좋을 듯 하다.

2. wsl과 설치한 Unbuntu를 wsl2 버전으로 변환을 시키는데 오류가 발생했다. 결론적으로 말해 변환할 Ubuntu의 배포 이름을 정확히 기술하지 못해서이다.

현재 설치된 wsl의 버전을 확인한다.

wsl의 기본 버전을 2로 설정한다.

설치한 Ubuntu의 버전을 wsl2로 변경하려고 했는데 배포판 이름을 정확히 기술하지 못해 실패했다. 정확히 기술 후 wsl 버전을 다시 확인하니 2로 잘 나와 있다.

마지막으로 설치된 Ubuntu 실행하는 방법이다.

1. 설치한 windows terminal을 실행한다.
2. 터미널 상단의 아래방향 화살표를 클릭하여 우분투를 실행시켜준다.

정상적으로 실행 된 모습

다음 번엔 설치한 Ubuntu-18.04 에 Docker를 설치해 보겠다.

28~20(~12/30) : Tensorflow Tutorial -> Current

20~10(~2021.01.09): 캐글 문제풀이

10~1(~2021.01.19) : 캐글 문제풀이

오늘 www.udacity.com/ 

까지 완료.

내일은 11장까지 모두 끝내고 

www.coursera.org/professional-certificates/tensorflow-in-practice

강의까지 끝내는 걸로 하자.

일요일 부터는

www.tensorflow.org/tutorials?hl=ko 

와 

developers.google.com/machine-learning/crash-course

과정을 12/29가지 모두 완료하고 디립다 문제만 풀어봐야지

28~20(~12/30) : Tensorflow Tutorial -> Current

20~10(~2021.01.09): 캐글 문제풀이

10~1(~2021.01.19) : 캐글 문제풀이

오늘은 유다시티에서 

이 두 강의 듣고 자는 걸로....

29~20(~12/30) : Tensorflow Tutorial -> Current

20~10(~2021.01.09): 캐글 문제풀이

10~1(~2021.01.19) : 캐글 문제풀이

를 읽기 시작했습니다. 

coursera의 'DeepLearning.AI TensorFlow 개발자 전문 자격증'을 등록해서 1주차 동영상 강의만 들었습니다. Quize를 풀어야 합니다.

1주차 동영상 강의를 들은 소감은 그리 어렵지 않다 입니다.

1주차 동영상은 5분 미만으로 짧은 동영상만 있습니다. 그래서 동영상 듣는 것은 시간이 많이 걸리지 않았습니다.

Quize 푸는 데는 시간이 좀 걸릴 것 같습니다.

coursera 강의 처음 등록하면 목표를 설정하는게 있습니다. 이 강의는 7일 무료이고 7일이 넘어가면 돈을 내야 해서 7일차로 모든 강의를 들을 수 있도록 목표를 정했습니다. ㅡ,.ㅡ

강의를 모두 들은 후 '내 구입' 으로 들어가

구독 취소를 하면 무료입니다

udacity에서 TensorFlow 기본 강의도 듣기 시작했습니다.

앞으로 9일안에 TensorFlow Tutorial 과 Guide를 모두 읽고

udacity의 TensorFlow 기본 강의 모두 듣고

coursera의 TensorFlow 자격증 강의를 모두 들어야 합니다.

그래야 다음 차수부터 실전문제로 들어갑니다. 

앞으로 9일 동안은 좀 빡셀 것 같습니다.

30~20(~12/30) : Tensorflow Tutorial

20~10(~2021.01.09): 캐글 문제풀이

10~1(~2021.01.19) : 캐글 문제풀이

Deep leaning에 대해 경력이 없으니 증명해줄 뭔가가 필요하다고 생각했다.

그래서 시작한다.

오늘 부터 30일동안 공부한 내용을 남겨 놓는다.

첫째날 요약( 자세한 사항은 요약 밑으로 순서에 의해 정리했음)

• tensorflow Certificate 후기 찾아봄 어떻게 준비해야하는지 알아봄
• tensorflow org에 들어가 tensorflow가 뭔지 알아봄, 주로 tutorial 을 기반으로 공부할 예정임
• tensorflow org에 있는 기본 강의 등록함

첫째날은 대체, Tensorflow Developer Certification 시험이 뭔지 어떻게 준비해야 해고 어떻게 시험보는지 알아봤다.

아래 두 개의 블로그를 보면 될 것 같다.

국내 개발자가 취득한 후 적은 후기이다.

yeomko.tistory.com/26?fbclid=IwAR1f9YNlnbjv_2Z-We28nXxeRBtPy_5f0bYf3XVYEBKvo6-S409I_H4kcXg

해외 개발자가 취득한 후 적은 후기를 번역한 내용이다. 좀더 자세히 나와 있다.

doooob.tistory.com/215?fbclid=IwAR1NOtT_5IwQq26cjGOBr0jhMWka3tc6o-VIRw7Vb8130KyaZCdNd2GoD74

이 후로 www.tensorflow.org/ 

싸이트에 들어 안에 있는 내용들을 살펴봤다.

그리고 www.coursera.org/professional-certificates/tensorflow-in-practice

Tensorflow Certificate 무료 강의 과정에 등록했다. 딱 7일간만 무료다. 그 후로는 돈내야 한다.

등록할 때 카드 번호를 인증해야 한다. 7일째 되는날 등록 취소를 하면 된다. 만약 등록 취소를 안하면 등록한 카드를 통해 요금이 붙는다.

tensorflow.org 들 둘러보다 보면 UDACITY에서 하는 가 기본적인 강의도 볼 수 있다 물론 무료다.

www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for-deep-learning--ud187

이것도 등록했다.

tensorflow org에서 먼저 'TensorFlow를 사용해야 하는 이유' 에 대해 읽어봤다.

그 다음 '커뮤니티'는 별 내용이 없다. 

구글 'Colab'을 이용해 작업할 예정이기 때문에 '설치'는 스킵했다.

사이트 맨 상단의 '리소스' 메뉴를 클릭했을 대랑 리소스 메뉴 옆의 삼각형을 클릭했을 때랑 나오는 메뉴가 다르다.

아래 보이는 화면은 리소스 메뉴 옆의 삼각형을 통해 메뉴로 들어갔을 때 나오는 메뉴이다.

'TensorFlow 인증 프로그램' 을 보면 상단에 '응시자 안내서 검토' 라는 버튼이 있는 것을 볼 수 있다.

해당 버튼을 클릭하면 PDF 파일로 넘어간다 시험 보기 전에는 꼭 확인해라.

'TensorFlow 인증 프로그램' 메뉴의 오른쪽에 있는 'ML 알아보기' 메뉴를 클릭하면 TensorFlow 커리큘럼 소개가 나온다.

ML에 대해 TensorFlow에 대해 처음이신 분은 꼭 읽어보기를 권한다. 초보자, 중급 등 교육 순서와 강좌, 책을 소개한다.

유심히 살펴봐야 할 메뉴는 '책임감 있는 AI' 이다.  실제 Tutorial 학습은 모두 여기서 이루어진다.

이 메뉴는 맨 상단의 '리소스' 메뉴를 클릭해도 들어간다.