セクターあたりのバイト数=論理セクターサイズ 物理セクターあたりのバイト数=物理セクターサイズ
論理セクターは、物理セクターに内包しており、OSからは物理セクターが見えている。一部の論理セクターだけを書き換えることは出来ない。
物理セクターサイズは、一部のSSDでは変更可能。最近の主流は4KiBらしい?
https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/support/articles/000006392/memory-and-storage.html
クラスターあたりのバイト数=アロケーションユニットサイズ=クラスターサイズ
クラスターサイズは、ファイル管理の際の最小単位。ディスクをフォーマットするときに、アロケーションユニットサイズとして設定可能。 SSDにおいてこれを変えるメリットはないと思う。
NTFSの場合は、クラスターサイズ×232-1の上限があるため、大容量ディスクでクラスターサイズを小さくしすぎることは出来ない。
133.6.0.0と133.6.0.1の、外向きのアクセスをブロックしたい場合は、以下のように設定する。本設定でLAN2はWAN側
ip lan2 secure filter out 1 2 1000 ip filter 1 reject * 133.6.0.0 * * * ip filter 2 reject * 133.6.0.1 * * * ip filter 1000 pass * * * * *
最も重要なのは 1000番のフィルターで、これを設定しないと、条件に一致しない全てのパケットが破棄されてしまう。外向きはまだしも、LAN側で設定を間違えてしまうと、ルーターそのものへのアクセスができなくなり詰むので気をつけて欲しい。
ログを見るには、SYSLOGのNOTICEをONにする。
https://ワークスペース名.slack.com/admin
に行くと、全メンバーをExportできる。管理者だけかも。
出力はcsvファイル
username,email,status,billing-active,has-2fa,has-sso,userid,fullname,displayname,expiration-timestamp physics,physics@station.station,Owner,1,0,0,U0000000000,PHST,"Physics Station",
みたいな形式になってる。重要なのはstatusとuseridで、statusがBotのは招待しないので弾く。userid一覧を出力させる。生成にはPythonを使ったが、Excelでも良いだろう。
with open("slack-ワークスペース名-members.csv", encoding="utf_8") as f: lines = f.readlines() for line in lines[1:]: if line.split(',')[2] == "Bot" or line.split(',')[2] == "Deactivated": continue print(line.split(',')[6])
WindowsのSlack クライアントからメンバーの追加画面に行く
この3番に出力したuserid一覧を入力する。Doneで全メンバーを招待できる。既に招待してるメンバーを入力しても問題ない。
(全メンバーと書いたが、試したのは約170人で、それ以上、例えば1000人とかでうまくいくかは分からない)
後から来たメンバーも追加されるように、
https://ワークスペース名.slack.com/admin/settings#default_channels
に追加するのを忘れないように。
諸事情で複数の画像を簡易的に1つのファイルに統合したいことがあり、またそのファイルをPythonから読み込みたい需要があった。
Numpyを使ったバイナリファイルの読み込み方、OpenCVを使ったデコードの仕方などの知識を使う。
V00000001_L0_VX0001_VY0000_mat0_080.spng&8&426991 とJSONに書いてある場合、データ範囲は8バイト目から426991バイト分なので、以下のように読む。
import cv2 import numpy as np f = open("V00000001_L0_VX0001_VY0000_mat0_080.spng", "rb") data = np.fromfile(f, np.uint8, 426991, "", 8) dst = cv2.imdecode(data, -1) cv2.imshow("window", dst) cv2.waitKey(0)
データ範囲の指定がないSPNGから全ての画像を読む方法は以下の通り。最初の8バイトは画像のデータサイズ(unsigned long long = uint64_t)を意味する。
import os import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import struct filename = "ImageFilterWithStream_GPU_0_00000000_0_024_bin.spng" size = os.path.getsize(filename) f = open(filename, "rb") while True: if f.tell() == size:break n_bytes = struct.unpack('Q', f.read(8))[0] data = np.fromfile(f, np.uint8, n_bytes, "", 0) dst = cv2.imdecode(data, -1) plt.imshow(dst) plt.show()
サンプルデータ
https://1drv.ms/u/s!Ap9xAxIuzM0xvIwQ3C62NhsqgRoDfA
画像データのリスト images がある状態で、SPNGファイルとして出力する方法
import numpy as np import cv2 import struct filename = "test.spng" f = open(filename, "wb") for frame in images: ret, encoded = cv2.imencode(".png",frame) f.write(struct.pack("Q", len(encoded))) encoded.tofile(f)
