臺北大縱走尋寶石任務，一生一次的壯遊趣
「是時候回歸登山健行的日常」
疫情趨緩，許多戶外健行景點都陸續開放，繼上一次中級山健行都是上半年的事情，這次很榮幸有機會和 Ricky 一起開縱走健行團，很多參與的夥伴們都 Work From Home (WFH) 太久，想找機會來健行步道上體會自然景色，並在揮灑汗水過程中受登山健行的魅力。
所以我們思考很久，要能有一般平緩好走路線，要能適合新手針對手腳練習多樣地形，所以選擇這次臺北大縱走系列首段，並準備詳細的說明與系列介紹，踏上這趟 GPS 寶石尋寶旅程。
本篇整理一日臺北大縱走第一段山岳紀實，如果你正想計畫一趟親近自然的郊山健行，就跟著我們一起透過照片欣賞，這趟健行旅途中的景色。
一日行程:
捷運關渡站2號出口(集合)→忠義山步道口→貴子坑拓印亭→清天宮(午餐)→面天坪涼亭→二子坪遊客服務站(公車下山)
大夥們 9:15 起登
舉世獨立的秘境 ，湖上迷幻的視覺饗宴
「走吧， 一起去爬山嗎?」
原訂5月一夥人想來趟眠月線鐵道健走路線，但因為提前得知阿里山國家森林遊樂區內塔山步道施工封閉需延期，所以我們改走阿溪縱走的「水漾森林」路線，起點從南投的「杉林溪遊樂園區」，因為大部分夥伴是第一次參加野營，所以在沒有經驗的狀況下選擇台灣三六八包團出發夜宿水樣森林。
本篇整理兩天一夜 — 水漾森林旅程山岳紀實，如果你正想計畫一趟親近自然的健行，或是想參考這條登山路線的朋友，就跟著我們一起透過照片欣賞，這趟旅途中的所有景色。
水樣森林簡介:
二日行程:
Day1: 仁亭登山口→林道叉口→工寮→林道叉口→水漾森林入水口營地
Day2: 水漾森林入水口營地→林道叉口→工寮→仁亭登山口
此次旅行是包團報名-台灣三六八行程，大夥集合台中高鐵後包車出發，約 10:00 抵達往杉林溪森林遊樂區，入園需收付費與從園區門口到仁亭登山口這個路段接駁車車費都包含在團費裡，本次協助我們的嚮導Martin利用空檔時間幫大家整裝與拍攝大合照。
剛好這次挑選檔期是連續假期，杉林溪接駁車也是一車一車滿滿的遊客，並在沿路上聽下山山友說昨日晚上營地人數爆滿，大家都有可能爬山路上塞車的預期。
台灣三六八嚮導: Martin
苗栗南庄秘境
經過上次久違健行這初登中級山經驗，這次來爬加里山，但是體會到熱門登山路線真的要排隊，啟登的路上就持續開始飄雨沿路泥濘的路線，大夥們還是維持步伐，不忘記自己內心對於大自然探索的動力繼續前進。
我想來健行中級山都秉持著一個心態，「登山不只是為了攻頂，更要享受深山健行當下的每一刻」，或許旅途夥伴交流與未知探索的時光，更是添加登山追尋美的堆疊。
行程安排
鹿場登山口一避難小屋→鹿場、大坪登山口岔路→加里山原路來回
這次加里山挑戰一樣是為了訓練體能，大夥多加一位時間管理大師兼攝影師夥伴，希望有機會練習照表準時下山，但是最後還是因為攝影記錄時間慢下來，延遲預期下山時間。
新竹尖石秘境．杉木林步道．迷霧森林
「走吧，一起去登山，享受深山健行當下的每一刻」
今年一月開始計畫，重拾自己對山岳攝影的熱情，由於現在疫情的關係無法出國，現在人開始選擇登山/露營相關的戶外出遊，正好在這個時間點與一群夥伴訂好目標，要去《消失的森林鐵道》眠月線 紮營健行體驗。
為確保大家體力狀態，開行前訓練適合練腳力的郊山或中級山，順便推坑登山養成計畫，夥伴一步步成為山系人！
「太美了！說不出來的話，就讓照片替我敘述吧！」
行程安排
高台山第一登山口 →高台山 →小島田山→中島田山→大島田山→廢棄工寮 →高台山→ 高台山第二登山口（完成 P 型縱走）
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想到去年寫回顧時，才看到同事到處出國飛滑雪，從今年上半年開始疫情擴大，屬於完全不能出國的期間。
這一年，正是我們好好重新探索遍佈台灣遺珠景點，重拾自己攝影魂，記錄台灣這片土地之美最好的時機。
雖然我整年都被問「買新相機沒」，但榮幸自己有機會在疫情肆虐全球時，還能帶著相機去旅行。
台灣逐步解封防疫措施大約是 六月
今年嘗試了很多「第一次」，像是深潛、夜觀、玩Sup、空拍機、煮溫泉蛋等等，都是過去幾年沒有過的特別體驗！這種深度旅遊的型態，讓旅遊更加有溫度和記憶。
最近在測試keepalived實作，遇到一些Linux基礎觀念，查一下單主機網卡要如何去掛多個IP，就記錄一下過程，然後發現Ubuntu 16.04 網卡名稱不在是傳統 eth0 目前環境是 enp0s25 (版本不同可能名稱也不太依樣: enp3s0、ens33) 。
舉簡單的例子
我們在Linux環境設定網路時，會透過/etc/network …
NVIDIA 推出的Jetson TX2嵌入式模組，大小跟Raspberry Pi差不多，卻有相似GPU的運算能力，所以就來寫一下TX2上安裝tensorflow採坑的紀錄。
詳細安裝可以參照之前寫的一篇
由於NVIDIA TX2硬體環境是屬於arm版本，在安裝過程中較容易碰壁。故皆使用自行編譯的方式，雖然編譯時間較長，但較不容易出錯。
這裡提供兩個安裝方式，讓大家選擇使用。
別人編譯好的Tensorflow1.6.0-rc1
https://github.com/openzeka/Tensorflow-for-Jetson-TX2
依照自己JetPack刷機版本決定，但由於這是這位作者編譯。故不確定內容是否符合每個人刷機需求。
編譯時間約3小時
編譯過程中需要耗費大量的記憶體空間，若是記憶體不足就會直接
命令列模式下測試
git clone https://github.com/tensorflow/models.git
git reset --hard 490813bdb3499290633919a9867eb0bb6d346d87
cd models/research
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim
python3 setup.py install
python3 object_detection/trainer_test.pyjupyter notebook 模式下測試
pip3 install jupyter matplotlib
jupyter notebook --allow-root
或
~/.local/bin/jupyter-notebook選擇model/research/object_detection/object_detection_tutorial/ipynb並執行
Mac 預設的 shell 為 bash ， 但由於我有修改自己的 theme 與相關開發工具所以採用轉變為使用 zsh 。
剛好一段時間沒用在Mac環境使用zsh，可能先前沒有處理各項開發工具的 環境變數 的 path，所以在使用終端機時 zsh時command 就會出現 :
zsh: command not found:xxx表示Mac環境變數沒設定好
查看整體環境變數
printenv傳統掛載硬碟教學參考，但預設使用 fdisk分割，硬碟最多只能切割到 2T。
參考：替 Linux 新增硬碟（磁碟分割、格式化與掛載）
最近剛好手邊有伺服器需要掛載新硬碟(4TB)，但之前傳統經驗都是使用fdisk，所以掛載完後才知道要用另外的方式去分割。
所以查了一下使用Parted
「用 Parted 切割 2TB 以上的硬碟 」，並提到2TB 以上的硬碟需要採用 GPT 格式，Parted 就支援這種格式。
能了解更多關於目前Disk相關資訊，但不知道為什麼在我的環境使用時還是沒辦法把4TB硬碟掛載起來，可能先前使用fdisk分割的部分沒有完全被刷掉。
後來找到「Debian Linux 2Tb 以上的硬碟分割」的教學，快速使用GPT (GUID Partition Table)分割方式讓我的硬碟掛載起來
gdisk - GPT fdisk text-mode partitioning toolgdisk (sgdisk) 就是跟 fdisk 界面和語法都一樣，支援 GPT，可以直接輕易切 4T 出來使用。
