Kittinan

ตรวจสอบแอพ "หมอชนะ" เบื้องต้น

2020-04-11T18:38:00.000+07:00

เมื่อวันที่ 10 เมษายน 2563 ได้มีการเปิดตัวแอพ หมอชนะ เพื่อเก็บประวัติการเดินทางของประชาชน และประเมินว่าบริเวณนั้นมีผู้ป่วย COVID-19 หรือไม่ ผมจึงทำการตรวจสอบว่ามีการส่งข้อมูลอะไรบ้างไปยัง Server

รูปจาก https://www.prachachat.net/ict/news-447255

วิธีการตรวจสอบเบื้องต้นคือการทำ Man In The Middle (MITM)

โดยมีการเรียก API ต่างๆดังนี้

1. /registerDevice

โดยมีการส่งข้อมูลเป็น JSON ดังนี้

Request:

{"deviceId":"XXXXXXXXXX"}

โดยค่าใน deviceId น่าจะเป็นค่า hash จากอะไรบางอย่าง

Response:

{"userId":"XXXXXXXXXX","anonymousId":"XXXXXXXXXX"}

2. /userdata

มีการเรียกใช้เมื่อทำแบบทดสอบ

Request:

{"data":{"questionaire":{"one_uri_symp":["none"],"travel_risk_country":false,"covid19_contact":["none"],"int_contact":false}}}

3. /qr

เรียกเพื่อโหลด QRCode ของเรา โดยมีการส่ง anonymousId แนบไปกับ header ด้วย

4. /location

อันนี้จะส่งข้อมูลพิกัดที่เราอยู่ไปยัง Server

Request:

{"locations":[{"is_moving":false,"uuid":"XXXX","timestamp":"2020-04-11T10:50:50.482Z","odometer":0,"coords":{"latitude":13,"longitude":100,"accuracy":25.9,"speed":-1,"heading":-1,"altitude":-23.5},"activity":{"type":"still","confidence":100},"battery":{"is_charging":true,"level":0.38},"extras":{"triggerType":"appState"}}]}

5. /scan

หากพบ device อื่นๆผ่าน Bluetooth หรือการ scan QRCode ก็จะส่ง API อันนี้

{"meetId":"XXXX","timestamp":"2020-04-11T11:06:53.777Z","meetWithIds":["XXXX"],"location":{"latitude":13,"longitude":100,"accuracy":24.2},"type":"bluetooth"}

6. https://raw.githubusercontent.com/codeforpublic/morchana-core/master/available

เป็น API Kill-Switch เอาไว้เมื่อเลิกเก็บข้อมูลผู้ใช้แล้ว ก็จะใช้งานแอพไมไ่ด้ ชอบตรงที่เก็บไว้บน Github

สรุป
- ไม่พบว่ามีการส่งรูปที่เราถ่ายขึ้นไปยังบน Server
- ไม่พบว่ามีการส่งข้อมูลอื่นๆนอกเหนือจากที่ประกาศไว้
- งั้นเรามาใช้แอพ หมอชนะ กันเถอะ
Appstore: https://apps.apple.com/th/app/allthaialert/id1505185420
Play Store: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.thaialert.app

เปลี่ยนมือถือ Android ให้เป็น Webcam

2020-04-03T20:59:00.000+07:00

เราสามารถเปลี่ยนมือถือ Android ของเราให้เป็น Webcam ง่ายๆได้ด้วยโปรแกรมที่ชื่อว่า DroidCam โดยในตัวอย่างการติดตั้งผมจะทำบนเครื่อง PC ที่ติดตั้งระบบปฏิบัติการ Ubuntu 18.04 สำหรับบน Windows ก็น่าจะติดตั้งคล้ายๆกัน

สิ่งที่ต้องการ
- โทรศัพท์มือ Android
- เครื่องคอมพิวเตอร์
- ระบบ Network

1. ติดตั้ง App บนมือถือ

สามารถ Download ผ่าน Playstore ได้ที่

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.dev47apps.droidcam&hl=th

2. ติดตั้งโปรแกรมที่เครื่องคอม

สามารถ Download โปรแกรมได้ที่

https://www.dev47apps.com/

มีทั้ง Windows และ Linux

เปิด terminal รันคำสั่งดังนี้

sudo apt install linux-headers-`uname -r`
cd tmp
wget https://www.dev47apps.com/files/linux/droidcam_latest.zip
unzip droidcam_latest.zip -d droidcam && cd droidcam
sudo ./install

ดูว่าติดตั้งสำเร็จไหมด้วยคำสั่ง
lsmod | grep v4l2loopback_dc

3. เชื่อมต่อ Droidcam PC กับ มือถือ

PC กับ มือถือ ต้องอยู่ใน Wifi network เดียวกัน

เปิดโปรแกรมบน terminal ด้วยคำสั่ง

droidcam

- เปิดโปรแกรม Droidcam บน Android เพื่อดู IP Address

- นำ Wifi IP: มาใส่ในโปรแกรม Droidcam บนเครื่องคอม แล้วกด Connect

เสร็จสิ้นเรียบร้อย

ทดสอบ Code Highlight

2020-03-28T23:16:00.000+07:00

ทดสอบ

import time
for i in range(10):
    print('Hello World')
    time.sleep(1)

Ubuntu 16.04 Mate Desktop Disable F12 drop-down terminal

2019-01-26T07:06:00.001+07:00

Ubuntu 16.04 Mate Desktop Disable F12 drop-down terminal

killall tilda

- Remove tilda via apt

sudo apt-get remove tilda

F12 drop-downterminal

รีวิว KingSpec SSD 256GB mSATA Half size 256GB

2018-09-16T09:25:00.000+07:00

ห่างหายจากการเขียน Blog ไปนาน วันนี้ผมจะมารีวิว SSD ยี่ห้อ KingSpec ขนาด 256GB แบบ Half size mSATA

เนื่องจาก Harddisk SSD (24GB) ใน Notebook ที่ผมใช้งานมันกำลังจะเต็มจึงอยากจะเปลี่ยนให้มีขนาดที่ใหญ่ขึ้น ตอนแรกคิดว่า Notebook ใช้แบบ M2 แต่เพื่อความชัวจึงได้แกะเครื่อง (แกะยากมากต้องเอาการ์ดคอยกรีดคอยแงะ) ออกมาเผื่อดูว่าเป็นแบบไหน สรุปแล้วคือใช้แบบ mSATA Half size

ซึ่งพอไปหาดูราคา SSD ชนิดนี้ก็ค่อนข้างสูง จึงได้ลองไปค้นใน Aliexpress แล้วก็เจอยี่ห้อ KingSpec ซึ่งราคานั้นถูกมากเมื่อเทียบกับยี่ห้ออื่นจึงได้ลองจัดซื้อมาลองดู สำหรับเจ้าตัว 256GB แบบ mSATA Half size นั้นผมได้มาในราคา 50 USD หรือประมาณ 1,650 บาทเท่านั้น

ทำการเปลี่ยนจากของเดิม 24GB เป็น 256GB

ความเร็วในการเขียนข้อมูล

โดยผมลองสั่งให้เขียนไฟล์ขนาดประมาณ 10GB ความเร็วในการเขียนไฟล์จะอยู่ที่ 560 MB/s

ความเร็วในการอ่านข้อมูล

หลังจากได้ทดสอบความเร็วในการเขียนข้อมูลไปแล้วก็มาถึงตาของการอ่านไฟล์ข้อมูลบ้าง ซึ่งผลทดสอบความเร็วในการอ่านก็จะอยู่ที่ 614 MB/s

ทดสอบด้วย hdparm

สรุป

โดยรวมความเร็วในการอ่าน-เขียนไฟล์ถือว่าเร็วมาก ประกอบกับราคาที่ถูกกว่าชาวบ้านแบบครึ่งต่อครึ่งก็ถือว่าคุ้มค่ามาก ส่วนระยะเวลาการใช้งานก็ต้องรอดูกันยาวๆว่าจะทนขนาดไหนตามสเปคในเวปของ Kingspec บอกว่าความอึดในการเขียนนั้นอยู่ที่ 8 ปี หากเขียนไฟล์ 100GB ต่อวัน

Ref:
https://www.aliexpress.com/item/KingSpec-SSD-256GB-Msata-Half-size-256GB-mSATA-Mini-SATAIII-SSD-Hard-Drive-for-ASUS-DELL/32827636951.html

http://www.kingspec.com/products_detail/productId=86.html

Python matplotlib Invalid DISPLAY variable

2017-12-11T23:36:00.002+07:00

Fixed by

matplotlib.pyplot as plt
plt.switch_backend('agg')

Ref:
https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/3466/#issuecomment-195899517

[Google Colab] ติดตั้ง Python Package เพิ่มแบบแฮกหน่อยๆ

2017-11-07T22:42:00.001+07:00

หลังจากที่ได้ทดลองใช้งาน Google Colab (Jupyter Notebook ฟรีจาก Google) ตั้งแต่วันที่ 27 ตุลาคม เป็นต้นมา ก็ได้พบวิธีที่จะติดตั้ง Python Package เพิ่มแบบแฮกหน่อยๆ

หลักการ
1. Reverse Shell
2. pip install PACKAGE

สิ่งที่ต้องการ
1. Public Server ของเราเองเอาไว้ reverse shell

วิธีการ
1. Remote ไปยัง Public Server ของเรา
2. รันคำสั่ง netcat

nc -lv 13337

3. สร้าง Google Colab ใหม่มา 1 อัน นำคำสั่ง reverse shell ไปรัน (อย่าลืมแก้ IP Address กับ Port ให้ตรงกับ Server เรา และที่ netcat กำลัง listen อยู่)

4. เมื่อได้ Shell ก็สั่งติดตั้ง Package ที่ต้องการ

pip install PACKAGE

Proof of concept

1. ทดลอง import keras แต่ว่าไม่พบ module

2. เมื่อรันคำสั่ง Reverse Shell เพื่อที่ให้ Google Colab connect กลับมายัง Server ของเราที่ตั้ง netcat รอไว้ก็จะได้ Shell

3. สั่งติดตั้ง package keras ผ่าน pip เมื่อลองรันคำสั่ง import keras ใน Colab อีกครั้งก็จะสามารถ import ได้

4. ทดลองใช้งาน keras package โดยการ Train MNIST CNN

Video

ตัว Google Colab นั้นจะสร้าง Docker container ขึ้นมาเพื่อให้แต่ละคนใช้งานโดยจะได้สเปคคือ RAM 12 GB และ CPU Xeon 2.2 GHz 2 core เมื่อเราไม่ได้ใช้งานตัว Container ก็จะถูกทำลายทิ้ง พอเรากลับมาใช้งานใหม่อีกครั้งก็จะสร้าง Container ใหม่ขึ้นมา

ปล. เราสามารถติดตั้งโปรแกรมอื่นๆใน Container ได้ด้วยนะ อิอิ
ปล2. ไม่ใช่ Google Security Bug

Follow me on Github: https://github.com/kittinan

Circle CI กับ Python

2017-10-15T11:39:00.000+07:00

วันนี้จะเป็นบันทึกการทดลองเล่น Circle CI โดยจะให้เจ้า Circle CI นั้นเชื่อมต่อกับ Gtihub ในการรัน Test ซึ่ง Circle CI ก็จะมี Plan ต่างๆดังนี้ https://circleci.com/pricing/ ในที่นี้เราก็จะใช้ Free Plan

สิ่งที่ต้องการ
- Github Public Repo ที่มี Test อยู่แล้ว (ถ้าไม่มีก็เริ่มเขียน Test ซะตั้งแต่วันนี้)
- Circle CI (แค่ Login ด้วย Github User)

ทำการ Setup Project กับ Circle CI

- ทำการเพิ่ม Project ในเวป Circle CI จากเมนู Add Project ทางด้านซ้าย

- เลือก Operating System และ Platform ในที่นี้จะใช้เป็น Linux และ Platform version 2.0 (version 2.0 เราสามารถใช้ Docker image ในการรันได้)

- เลือก ภาษา ที่ใช้ ในที่นี้ผมลองใช้ Python ในการรัน

- เมื่อเลื่อนลงมาด้านล่างจะมีคำแนะนำให้สร้าง Folder .circleci และ ไฟล์ config.yml โดยจะมี Config เบื้องต้นให้เรานำไปใส่ในไฟล์ config.yml ได้เลย

- โดยผมมีการปรับแก้เล็กน้อยตรงคำสั่งในการรัน Test โดยผมแก้เป็น

python -m unittest discover ./tests/

ตัวอย่างไฟล์ .circleci/config.yaml

- ทำการ commit และ Push

- กดปุ่ม Start Building ใน Circle CI

- ระบบ Circle CI ก็จะทำการ Setup Envoriment และตั้งค่าต่างๆตาม config.yaml ของเรา เมื่อมาดู Result ในการ run test ก็จะเห็นว่าสำเร็จเรียบร้อยดี

- เมื่อเรามีการแก้ไข code ของเราและ Push code เข้าไปใน github ระบบก็จะทำ Build และ Test ให้อัตโนมัติ พร้อมมี Email แจ้งเตือนอย่างสวยงาม

เป็นอันเสร็จสิ้นการทดลองเล่น Circle CI ในเบื้องต้น

เราสามารถนำ Badge การ Build & Test มาแปะในหน้าเวปของเราได้โดยเข้าไปที่ Setting ของ Project ใน Circle CI และเลือก Status Badges

สรุป

จากความรู้สึกในการเล่น Circle CI ครั้งแรก มีความรู้สึกว่าระบบของ Circle CI build ได้รวดเร็วกว่าของทาง Travis CI สามารถดู Code ตัวอย่างได้ที่ https://github.com/kittinan/my-learn-circleci

Ref:

https://circleci.com

https://circleci.com/docs/2.0/

Train Model บน Cloud ด้วย Google Cloud Machine Learning Engine

2017-08-13T12:06:00.000+07:00

สวัสดีครับผมจะมาเล่าประสบการณ์ การทดลองใช้งาน Google Cloud Machine Learning Engine หรือเรียกสั้นๆ Cloud ML Engine โดยความสามารถของมันก็คือ การนำ Model Machine Learning ที่เราสร้างขึ้นมาโดย Tensorflow หรือ Keras (Tensorflow Backend) ไป Train บน Cloud ของ Google นั่นเอง ซึ่งการใช้งาน Cloud ML Engine นั้นมีค่าใช้จ่ายคร่าวๆดังนี้

วิธีการคำนวนราคาโดยละเอียดจะคิดเป็น ML training unit ซึ่งสามารถตรวจสอบได้ที่ https://cloud.google.com/ml-engine/pricing

สำหรับ Account Google Cloud ใหม่ Google จะให้ Credit 300 USD ใช้ได้ 12 เดือน ดูรายละเอียดได้ที่ https://cloud.google.com/free/ (ผมก็ใช้ไอตัว Free Credit เนี่ยแหละมาลองเล่น)

สิ่งที่ต้องการ

- Account Google Cloud ที่ผูกบัตรเครดิตเรียบร้อย
- เครื่องที่ติดตั้ง Google Cloud SDK เสร็จเรียบร้อย (วิธีการติดตั้งดูที่ https://cloud.google.com/sdk/downloads)
- Code Model ที่ต้องการ Train (ในที่นี้ผมจะ Train โดยใช้ Keras ที่มี Tensorflow เป็น Backend โดยใช้โปรเจค thai-handwriting-number)

สร้างโปรเจค

- ทำการสร้างโปรเจคใหม่หรือจะใช้โปรเจคเดิมที่มีอยู่แล้วก็ได้

สร้างโปรจคใหม่โดยใช้ชื่อ test-cloud-ml

- รันคำสั่งในเครื่องเราเอง

gcloud projects list

ก็จะขึ้นโปรเจคใหม่ที่เราสร้างขึ้นมาดังภาพ

ตั้งให้โปรเจค test-cloud-ml เป็นโปรเจคหลัก (ใช้ PROJECT_ID)

gcloud config set project test-cloud-ml-176413

เปิดการใช้งาน Google Cloud Machine Learning Engine ให้กับโปรเจคของเรา โดยเข้าไปที่ APIs & services > Library

เลือก Machine Learning Engine API

กด Enable

สิ่งที่ควรรู้ก่อนการปรับปรุง Code เพื่อนำไป Train บน Cloud

- Cloud ML Runtime นั้นใช้ Python 2.7 สามารถตรวจสอบ Package ต่างๆและ Version ของ Cloud ML Runtime ได้ที่ https://cloud.google.com/ml-engine/docs/concepts/runtime-version-list

- ข้อมูลที่เรา Read / Write ทั้งหมดนั้นต้องผ่าน Google Cloud Storage (เราควรจัดการ Dataset ที่จะใช้ Train ให้สะดวกในการใช้งาน ในที่นี้จะจัดการ Dataset ให้อยู่ใน format ของ pickle ซึ่งต้องใช้ protocol version 2)

ปรับปรุง Code สำหรับ Train บน Cloud

1. จัดการอัพโหลด Dataset ที่ใช้ในการ Train อัพโหลดขึ้น Google Cloud Stroage เสียก่อน ในที่นี้ผม Serialize ข้อมูลด้วย pickle แล้วเซฟเป็นไฟล์ไว้ โดยต้องใช้ protolcol version 2

pickle.dump(DATASET_VARIABLE, open("dataset.pkl", "wb"), protocol = 2)

1.1 จัดการสร้าง bucket ของ Google Cloud Storage โดยในที่นี้จะตั้งชื่อ bucket ว่า kittinan (bucket เปรียบเสมือนตู้คอนเทนเนอร์อันนึงที่เอาไว้จัดเก็บข้อมูลของเรา https://cloud.google.com/storage/docs/key-terms#buckets) โดยสร้าง bucket ด้วยคำสั่ง

gsutil mb gs://kittinan/

หรือเราสามารถสร้างในหน้าเวปก็ได้

1.2 อัพโหลดไฟล์ Dataset เข้า Google Cloud Storage ด้วยคำสั่ง

gsutil cp SOURCE gs:://BUCKET_NAME/

ตัวอย่าง

gsutil cp src/thainumber_28.pkl gs://kittinan/

ภาพเมื่ออัพโหลดไฟล์เสร็จ

ลองเข้าไปดูในหน้าเวป Google Cloud Storage ก็จะเจอไฟล์ที่เราเพิ่งอัพโหลดเพิ่มขึ้นมา

2. สร้าง Folder ชื่ออะไรก็ได้ (ในที่นี้จะใช้ชื่อ Folder ว่า cloud-ml-engine) โดยมีโครงสร้างไฟล์ดังนี้

setup.py
ระบุข้อมูลต่างๆ และ require package ต่างๆ
https://cloud.google.com/ml-engine/docs/how-tos/packaging-trainer#recommended_project_structure

config.yml
ระบุค่า parameter ต่างๆของการ Train ครั้งนี้ ในที่นี้ระบุว่าให้ใช้ scaleTiear ที่เป็น BASIC_GPU
https://cloud.google.com/ml-engine/reference/rest/v1/projects.jobs#traininginput

trainer > __init__.py
ไฟล์เปล่าๆ ใช้สำหรับ setuptools ที่อยู่ในไฟล์ setup.py

trainer > model.py
- ใช้ argparse module ในการ parse argument ต่างๆ โดยใน code นี้จะทำการ parse argument ของ training data และ job directory (Google Cloud Storage Path)

- Read / Write File ต่างๆ ด้วย tensorflow.python.lib.io.file_io แทน

ทดสอบรันบนเครื่องตัวเองก่อนด้วยคำสั่ง

gcloud ml-engine local train \
--job-dir ./ \
--module-name trainer.model \
--package-path ./trainer \
-- \
--train-file ../thainumber_28.pkl

--job-dir : directory หรือ Google Cloud Storage ที่ใช้ในการ Package ไฟล์ (ML Engine จะส่ง argument job-dir ไปยัง script โปรแกรมเราด้วย)
--module-name : module ที่เราต้องการรัน
--package-path : path ของ module ที่เราจะรัน
option ที่อยู่หลัง -- \ : คือ argument สำหรับ script โปรแกรมเรา

ภาพการรันบนเครื่องตัวเอง

รันบน Cloud ML Engine
ผมสร้าง Shell Script ขึ้นมาชื่อไฟล์ start_train.sh เพื่อความสะดวกในการแก้ไขค่าต่างๆและการรัน โดยมีคำสั่งดังนี้

export environment variables ต่างๆดังนี้
BUCKET_NAME - ชื่อ Bucket Google Cloud Storage ที่เราใช้
JOB_NAME - ชื่อ job ของเรา
JOB_DIR - Path Bucket Google Cloud Storage
REGION - จะใช้ region ไหนในการรัน (ในที่นี้ใช้ US เพราะถูกกว่า)

Option ต่างๆของ command gcloud ก็จะคล้ายๆกับการรันแบบ Local โดยที่มีเพิ่มเติมขึ้นมาดังนี้

--runtime-version : จะใช้ runtime version ไหน (https://cloud.google.com/ml-engine/docs/concepts/runtime-version-list)
--region : จะใช้ region ไหน
--config : config yaml ไฟล์ ที่ระบุ training input ต่างๆ
--train-file : Argument ของ script ที่ระบุ Path Training Data ที่อยู่บน Google Cloud Storage

ลองรัน ./start_train.sh กันเลย

เมื่อเรารันสำเร็จ gcloud command จะแนะนำคำสั่งในการ stream log ให้เรา เมื่อลองรันดูก็จะเห็น log ในการรันบน cloud ต่างๆดังภาพ

เราสามารถเข้าไปดู Log ในเวปได้ด้วยนะ

https://console.cloud.google.com/mlengine/jobs

หลังจากรันเสร็จลองเข้าไปดูใน Bucket ของเราก็จะพบกับ folder ที่มีชื่อ job name ของเรา

เมื่อเข้าไปใน folder ก็จะพบ model_weight.h5 ที่เราสั่งเซฟไว้ใน Code ของเราหลัง Train เสร็จ

เป็นอันเสร็จสิ้นการทดลองเล่น Google Cloud Machine Learning Engine ครับผม

เพิ่มเติม

ทดลอง Download weight model มาลองรัน predict ดู

สามารถดู Code ทั้งหมดได้ที่
https://github.com/kittinan/thai-handwriting-number
https://github.com/kittinan/thai-handwriting-number/tree/master/src/cloud-ml-engine

อ้างอิง
https://cloud.google.com/ml-engine
https://github.com/clintonreece/keras-cloud-ml-engine

Ubuntu VLC 3.0 Fix subtitle not display

2017-07-24T21:04:00.003+07:00

Solution

Tools > Preferences > Video > change the output field from Default to x11 video output (XCB).

Reference:
https://askubuntu.com/a/907164

Ubuntu 14.04 Connect Android Using MTP

2017-07-22T08:54:00.003+07:00

STEP 1
Firstly we're going to need to install some of the common MTP apps that will be needed. Open up a terminal and type the following two lines one after the other.

sudo apt-get install libmtp-common mtp-tools libmtp-dev libmtp-runtime libmtp9

sudo apt-get dist-upgrade

STEP 2
Then we're going to amend the fuse.conf file. FUSE is an application that aims to provide a secure method for non privileged users to create and mount their own file system implementations. This option overrides the security measure restricting file access to the user mounting the file system. So all users (including root) can access the files. This option is by default only allowed to root, but this restriction can be removed with a change to the aforementioned fuse.conf file as follows:

At the terminal type

sudo nano /etc/fuse.conf

We want to remove the # from the below line of code for user_allow_other, like so...

#/etc/fuse.conf - Configuration file for Filesystem in Userspace (FUSE)

#Set the maximum number of FUSE mounts allowed to non-root users.
#The default is 1000.
#mount_max = 1000

# Allow non-root users to specify the allow_other or allow_root mount options.
user_allow_other

Now save the file by pressing Ctrl+x, press Y and then Enter.

STEP 3

We now need to set up some rules for our device that we plan on connecting, but before we do that we need to find out both the vendor and product id

Connect your device via an available usb port and from terminal enter

lsusb
This should bring up an output similar to the following

Bus 002 Device 003: ID 0fce:01b1 Sony Ericsson Mobile Communications AB
Bus 002 Device 002: ID 8087:0024 Intel Corp. Integrated Rate Matching Hub
Bus 002 Device 001: ID 1d6b:0002 Linux Foundation 2.0 root hub
Bus 004 Device 001: ID 1d6b:0003 Linux Foundation 3.0 root hub
Bus 003 Device 001: ID 1d6b:0002 Linux Foundation 2.0 root hub
Bus 001 Device 006: ID 0461:4d65 Primax Electronics, Ltd
Bus 001 Device 005: ID 0846:9020 NetGear, Inc. WNA3100(v1) Wireless-N 300

You need to look for your device, in this instance my Sony Tablet is at the top of the list, the vendor id is 0fce and product id is 01b1

STEP 4
We're then going to amend the mtp udev rules as follows, from a terminal type

sudo nano /lib/udev/rules.d/69-mtp.rules

Then add the below line of code

# Sony Xperia Z2 Tablet
ATTR{idVendor}=="0fce", ATTR{idProduct}=="01b1", SYMLINK+="libmtp-%k", ENV{ID_MTP_DEVICE}="1", ENV{ID_MEDIA_PLAYER}="1"

Remember what you're changing here is the device name next to the #, this can be whatever you want, the # comments out the code, but for clarity and reference later I would choose the name of your tablet/phone and also the vendor id and product id, they should match what was seen when you issued the lsusb command earlier.

Once done, save the file.

STEP 5
The next step would also be to add a line of code to the 51 android rules file, again from a terminal type

sudo nano /etc/udev/rules.d/51-android.rules

Then add the following line of code

ATTR{idVendor}=="0fce", ATTR{idProduct}=="01b1", MODE=”0666"

Remember what I have highlighted in red needs to be changed to your device product id and vendor id.

Once that is done and the file is saved, remove any usb device currently connected and issue the following commands

[B]STEP 6

sudo service udev restart

Then save any other remaining work you may have open and reboot the system.

STEP 7

sudo reboot

Source: https://ubuntuforums.org/archive/index.php/t-2226702.html

Linux 11 log file should know

2017-06-20T09:21:00.001+07:00

/var/log/messages : General message and system related stuff
/var/log/boot.log : Services success/failures at boot
/var/log/secure or /var/log/auth.log : Authentication log
/var/log/utmp or /var/log/wtmp : Login records
/var/log/btmp : Failed login records
/var/log/cron : Scheduler log file
/var/log/maillog : Mail logs
/var/log/xferlog : File transfer logs
/var/log/lastlog : Last login details
dmesg : Device driver messages
/var/crash logs : System crash dump

Ref: https://kerneltalks.com/errors/11-log-files-you-should-see-on-your-linux-system/

Linux record audio command for Google Cloud Speech API

2017-03-26T20:15:00.001+07:00

Command:

arecord -f S16_LE -V mono -r 8000 record.wav

API Request:

{
"config": {
"sampleRate": 8000,
"encoding": "LINEAR16",
"languageCode": "th"
},
"audio": {
"content": "CONTENT_BASE64"
}
}

https://cloud.google.com/speech/docs/sync-recognize#speech-sync-recognize-protocol

Ubuntu 14.04 Yubikey 4 U2F not work

2017-02-02T21:29:00.003+07:00

I got Yubikey 4 today but U2F Feature not work on my Chrome.

Fix by

cd /etc/udev/rules.d
sudo wget https://raw.githubusercontent.com/Yubico/yubikey-personalization/master/69-yubikey.rules
sudo wget https://raw.githubusercontent.com/Yubico/yubikey-personalization/master/70-yubikey.rules

Unplug and insert Yubikey again

U2F will work

ส่ง Notification ผ่าน Line Notify ด้วย PHP

2017-01-16T00:25:00.000+07:00

วันนี้จะมาแนะนำการส่ง Notification ผ่าน Line Notify ด้วยภาษา PHP กันครับ

โดย Line Notify นั้นมีความสามารถดังนี้

- ส่ง Notification มายังตัวเราเอง

- ส่ง Notification ไปยัง Line Group ที่เราอยู่ (เราต้องเพิ่ม Line Notify เข้ามาใน Line Group นั้นด้วย)

- ส่ง ข้อความ Text, รูปภาพ และ Sticker ได้

Add Line Notify เป็นเพื่อนเราก่อน

ก่อนอื่นเราต้องแอด Line Notify มาเป็นเพื่อนเราก่อน โดยค้นหาคำว่า Line Notify แล้วแอดเป็นเพื่อนดังภาพ

สร้าง Token สำหรับการ Notify

- ให้เรา Login เข้าในเวป https://notify-bot.line.me

- เมื่อ Login เสร็จเรียบร้อย ให้เข้า https://notify-bot.line.me/my/

- เลื่อนลงมาด้านล่างคลิกที่ Generate Token

คลิก Generate token

- ให้เราตั้งชื่อ Notify (ชื่อนี้จะไปแสดงตอนส่งข้อความ)

เลือกตัวเราเองหรือ Line Group ที่ต้องการ

1-on-1 chat with LINE Notify คือจะส่งข้อความมาหาตัวเราเอง

นอกนั้นจะเป็น List ของ Line Group ที่เราอยู่ หากต้องการให้ส่งเข้า Line Group เราต้อง Invite Line Notify เข้าไปใน Line Group นั้นด้วย

- คลิก Generate token เราก็จะได้ Token เอาไว้ในการส่ง Notify ให้เราเซฟไว้ให้ดี เพราะเราจะเห็น Token อันนี้เพียงครั้งเดียว

Token จะแสดงใน Popup นี้เพียงครั้งเดียวเท่านั้น

ส่ง Notification ด้วย PHP

ในที่นี้เราจะใช้ PHP ในการส่ง Notification กันนะครับ หากต้องการส่งด้วยภาษาอื่นสามารถดู API ได้ที่เอกสารนี้ https://notify-bot.line.me/doc/en/

โดยผมได้สร้าง PHP Library ง่ายๆ สำหรับที่ใช้ในการส่ง Line Notify ไว้ที่ https://github.com/kittinan/php-line-notify โดยมี Requirement ดังนี้

- PHP 5.5+

- guzzlehttp

เริ่มกันเลย

- โหลด Library ผ่าน composer

composer require kittinan/php-line-notify

- ทดสอบส่ง Text Message ตาม Code ด้านล่าง

- ข้อความก็จะถูกส่งไปยังตัวเราหรือ Line Group ที่เรา Generate Token มา

- ทดลองส่งรูปภาพ ตาม Code ด้านล่าง

- รูปภาพก็จะถูกส่งไปยังตัวเราหรือ Line Group ที่เรา Generate Token มา

จบแล้วค้าบบ

ปล. ไว้มีเวลาจะอัพเดท Library ให้สามารถส่ง Sticker ได้นะครับ
ปล. API Line Notify มี Rate Limit อยู่นะครับ โดย Rate Limit จะอยู่ที่ 1,000 ต่อชั่วโมง

แงะแอพ QuizClash แบบบังเอิญ

2016-11-17T22:08:00.001+07:00

ช่วงนี้แอพ QuizClash กำลังเป็นที่นิยมในหมู่เพื่อนฝูงจึงได้มีโอกาสโหลดมาเล่นบ้าง ด้วยความบังเอิญขณะนั่งทำ MITM โทรศัพท์ตัวเองอยู่เพื่อที่จะดูว่าแอพ Facebook มันยังใช้ Certificate Pinning อยู่รึเปล่า ปรากฎว่าแอพ Facebook ยังใช้ Certificate Pinning อยู่ แต่มีบางโดเมนที่ไม่ได้ใช้ (Facebook เริ่มใช้ Certificate Pinning ประมาณเดือนตุลาคมปี 2015) ซึ่งขณะที่นั่งทำ MITM อยู่ก็ได้กดเข้าไปเล่นเกมส์ QuizClash และก็ได้พบอะไรบางอย่างเกิดขึ้น . . .

ย้อนกลับไปเมื่อตอนโหลดแอพ QuizClash มาเล่นในทีแรกก็เกิดข้อสงสัยคือทำไมแอพมันโคตรใหญ่จังเลยวะ

Android ~58 MB
IOS ~99 MB

ในทีแรกก็คิดว่ามันคงยัดพวกคำถามกับพวกรูปภาพลงไปในแอพเลย ปรากฎว่าไม่ใช่ มันโหลดคำถามและรูปภาพจาก Network ดังภาพ

จากภาพก็จะเห็นว่ามีการใช้ Facebook SDK สำหรับการ Login (เพราะผม Login ด้วย Facebook ในการเล่น)

ตัวเกมส์ก็จะทำการ Login ด้วย Token ของตัวเองด้วยดังภาพ

ที่น่าสนใจคือมีการใช้ HMAC ด้วย น่าจะใช้สำหรับเชคความถูกต้อง Request พูดถึง HMAC แล้วก็คิดถึง Ragnarok

และที่น่าสนใจที่สุดคือ Request นี้

มันคือ Request ในการโหลดคำถามและคำตอบของเกมส์ที่เราเล่นกับเพื่อนคนใดคนหนึ่ง ซึ่ง Response เป็น JSON มีขนาดประมาณ 75KB ตัวอย่าง JSON ก็ดังภาพด้านล่าง

ซึ่งคำถาม - คำตอบจะไม่มีการเปลี่ยนแปลง ถ้าได้ JSON ไฟล์นี้มาก็จะสามารถตอบคำถามได้ทุกข้อล่ะ 555+

ส่วนแอพที่มีขนาดใหญ่นั้นเมื่อได้ลองแกะดูเบื้องต้นน่าจะมาจาก Resource ไฟล์ภาพนั่นเอง ซึ่งตัวแอพ support หลาย locale เลยต้องมีภาพเยอะตามแต่ละ locale ไปด้วย

จบแล้วครับ

ปล. เพื่อการศึกษาเท่านั้น

Fix Genymotion 2.8 Ubuntu 14.04

2016-11-08T10:19:00.001+07:00

Genymotion 2.8.0 thrown error on Ubuntu 14.04

Error:

CXXABI_1.3.8 not found

Solution to solve this problem

LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc-4.9 g++-4.9

Reference
http://stackoverflow.com/questions/37817792/how-to-fix-genymotion-in-linux-elementaryos-with-error-cxxabi-1-3-8-not-found

Ubuntu 14.04 Bluetooth Headset problem

2016-10-29T12:05:00.002+07:00

Connect blutetooth headset with "Headset Service" after than run

pactl load-module module-bluetooth-discover

If sound on headset not work perfectly change the profile of headset like in the picture below

ทดลองสร้าง Line @ Bot แบบมั่วๆ

2016-10-09T21:21:00.000+07:00

Line ได้ออก API สำหรับ Line @ และ Line Official มาได้สักพักนึงแล้วโดยใช้ชื่อว่า Messaging Api ซึ่งวันนี้เพิ่งมีโอกาสได้ลองเล่น API แบบจริงจังเลยมาเขียนบล็อกแชร์ประสบการณ์การใช้งาน API ของ Line ในการสร้าง Chat Bot แบบขำๆขึ้นมา

สิ่งที่ต้องการในการสร้าง Bot

- Server 1 ตัว (ใช้ Ubuntu 14.04)
- Nginx (ใช้อะไรก็ได้แล้วแต่ถนัด)
- HTTPS ที่ valid cert อันนี้ต้องมีไม่งั้นใช้ไม่ได้ ในที่นี้ใช้ Let's Encrypt (ลองใช้ Cloudflare ที่ใช้ค่า - Default แล้วโดนบล็อกข้อมูลที่ส่งมาจาก Line เลยขี้เกียจหาวิธีแก้)
- PHP 5
- Python 3
- ChatterBot (เอาไว้สร้าง Bot Chat)
- MongoDB (เอาไว้เก็บข้อมูลของ ChatterBot)
- Sample-Line-Bot (https://github.com/kittinan/Sample-Line-Bot)

ติดตั้ง Nginx, php และ config https ไว้ให้พร้อมใช้งาน

Line Messaging API Architecture

ขออนุญาติก็อบรูปใน Line Developer มาให้ดู ซึ่งการทำงานก็ไม่มีไรมาก
เมื่อผู้ใช้ส่งข้อความมาที่ Line @ เรา Line ก็จะส่งข้อความนั้นมายัง Server ที่เราเซตเอาไว้

สมัครใช้งาน Line Messaging API

ตาม Link นี้เลย https://developers.line.me/messaging-api/getting-started ค่อยๆอ่าน แล้วทำตามอย่าข้ามขั้นตอนเด็ดขาด ไม่งั้นปวดหัวสุดๆ

สร้าง Chat Bot ด้วย ChatterBot

Install MongoDB

วิธีการตาม Link นี้เลย https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-install-mongodb-on-ubuntu-14-04

sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 7F0CEB10
sudo echo "deb http://repo.mongodb.org/apt/ubuntu "$(lsb_release -sc)"/mongodb-org/3.0 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-3.0.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y mongodb-org

เสร็จสิ้นการลง MongoDB

Install Python 3

ใน Ubuntu 14.04 นั้นลง Python 3 มาไว้อยู่แล้ว โดยแค่ลงเพิ่มอีก 2 package คือ python pip กับ python levenshtein

sudo apt-get install python3-pip python3-levenshtein python3-nltk python3-setuptools

Install ChatterBot ผ่าน python pip

sudo pip3 install chatterbot

sudo python3 -m nltk.downloader -d /usr/local/share/nltk_data brown movie_reviews conll2000 punkt averaged_perceptron_tagger

เมื่อลง Package ที่ต้องการต่างๆเรียบร้อยแล้วให้ clone https://github.com/kittinan/Sample-Line-Bot มายังเครื่อง เพื่อที่เราจะเริ่มทำการ train bot ให้ตอบแชทได้

เมื่อ clone มาเสร็จแล้วให้ไปยัง folder python แล้วรัน

python3 trainer.py sample_conversation.json

โดย sample_conversation.json นั้นเป็นตัวอย่างข้อมูลการสนทนา ถาม-ตอบ ซึ่งอยู่ใน format json array โดยส่วนตัวผมใช้ข้อมูลการ Chat กับเพื่อนใน Facebook ในการ train model ของ chat bot

เมื่อ train model เสร็จแล้วให้ทดสอบว่า chat bot ทำงานได้ถูกต้องโดยการรัน

python3 chat.py "ดีครับ"
python3 chat.py "ชื่อไร"

Bot ก็จะตอบมาดังภาพ

ดูรายละเอียด ChatterBot เพิ่มเติม ได้ที่ http://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/

ประกอบร่าง Line API กับ ChatterBot

เข้าไป Line Business Center แล้วเข้า Messaging API Developer

ตั้งค่า Webhook URL ให้ชี้มายัง Domain Server ของเรา (Line บังคับให้ใช้ได้เฉพาะ https ที่ valid เท่านั้น) ดังภาพ

แล้ว Copy Channel Access Token มาใส่ในไฟล์ config.yml

แล้ว Install Dependencies ของ code php ให้เรียบร้อย ผ่านทาง composer

composer install

ลองไปคุยกับ bot ใน Line bot ก็จะตอบข้อความเราตาม model ที่ train ไว้ดังภาพ

ปล.
- กราบขออภัยที่ไม่ได้ลงลึกในรายละเอียดการติดตั้งในส่วนต่างๆ
- คราวหน้าเราจะมาสร้าง model ของ chatbot จาก ข้อความที่เราเคย chat กับเพื่อนใน facebook กัน

วิธีเปิดบอท Rag บนโทรศัพท์ Android

2016-09-18T00:18:00.000+07:00

วันนี้จะมาเล่าวิธีการเปิดบอท Rag ในโทรศัพท์นะครับ

สิ่งที่ต้องการ

- เครื่อง Android ที่ลง Linux เรียบร้อย วิธีลงดูได้จากบทความนี้ (วิธีการรัน Linux บนโทรศัพท์ Android)

- Bot Openkore ที่สามารถรันได้ตามปกติบนคอมอยู่แล้ว ในที่นี้ผมใช้ของท่าน Unstle (https://github.com/DunstleOS/openkore/) และใช้ Key ที่ท่าน unknown-item แจกใน tRO Mega Thread

- Firezilla (เอาไว้อัพไฟล์ Bot เข้า Android) หรือถ้าใครใช้ git เป็นก็อัพผ่าน git ก็ได้สะดวกดี

การติดตั้ง

ในที่นี้เลือกใช้ Linux Distribution : Debian Jessie นะครับ

เปิดโปรแกรม JuiceSSH (ที่ได้ลงไว้ในบทความ วิธีการรัน Linux บนโทรศัพท์ Android) และเชื่อมต่อให้เรียบร้อย

เริ่มการติดตั้ง Package ที่ Bot ต้องการ โดยสามารถดูได้จาก http://openkore.com/index.php/How_to_run_OpenKore โดยผมได้รวบรวมเป็นคำสั่งเดียวดังนี้

sudo apt-get install g++ libreadline6-dev libcurl4-gnutls-dev unzip make libncurses5-dev -y

ภาพเมื่อลง Package ที่ Bot ต้องการเสร็จ

เมื่อติดตั้งเสร็จแล้วเราจะอัพ Bot เข้า Android

วิธีการอัพไฟล์ด้วย Filezilla

เราจะใช้ Filezilla อัพ Bot เข้า Android โดยไปที่ File > Site Manager กด New Site แล้วตั้งชื่อไรก็ได้ในที่นี้ตั้งว่า Android

Host: ใส่ ip ของ Android
Port: 22
Protocol: SFTP
Logon Type: Normal
Username: android
Password: changeme (หรือตามที่ท่านตั้งไว้)

เมื่อใส่ข้อมูลเรียบร้อยแล้วกด Connect แล้วจะมี dialog เด้งขึ้นมา ให้ติ๊ก Always trust this host แล้วกด OK แล้วให้เข้า Edit > Setting > Transfers ใส่ Maximum simultaneous transers เป็น 10 เพื่อเพิ่มความเร็วในการอัพโหลด

เสร็จแล้วลาก Folder Bot ฝั่งซ้ายมือไปยังฝั่งขวามือดังภาพ

เมื่ออัพไฟล์ Bot เสร็จแล้วให้กลับมาที่โทรศัพท์ เพื่อสั่งรันบอท

ls -l <<< ดู ไฟล์ใน Folder ที่อยู่ปัจจุบัน
cd opk-unstle <<< เปลี่ยน Folder ไปยัง Bot ในที่นี้ชื่อ folder คือ opk-unstle
perl openkore.pl <<< รันบอท รันครั้งแรกบอทจะ compile code ก่อน ก็รอสักพัก

ภาพ Bot ขณะ Compile

เมื่อ Compile บอทเรียบร้อย Bot ก็จะทำงานแล้วดังภาพ

เสร็จสิ้นการ Bot บน Android

วิธีการรัน Linux บนโทรศัพท์ Android

2016-09-17T13:20:00.002+07:00

สิ่งที่ต้องมี

- โทรศัพท์ Android ที่ root แล้ว (ซึ่งแต่ละรุ่นวิธีการ root ไม่เหมือนกันต้องไปหาวิธีกันเอง)

- พื้นที่เหลือในเครื่องสักประมาณ 4 GB

วิธีการติดตั้ง

- ติดตั้ง แอพ Linux Deploy (https://play.google.com/store/apps/details?id=ru.meefik.linuxdeploy)

- ติดตั้ง แอพ BusyBox (https://play.google.com/store/apps/details?id=ru.meefik.busybox) ต้องเป็น BusyBox ตัวนี้นะ ตัวอื่นจะใช้ไม่ได้ครับ

- ติดตั้ง แอพ JuiceSSH (https://play.google.com/store/apps/details?id=com.sonelli.juicessh) ไว้สำหรับ Remote เข้า Linux

หลังจากติดตั้งแอพด้านบนครบแล้ว

ติดตั้ง BusyBox

- เปิดแอพ BusyBox กด Install แอพ BusyBox มันจะขอ สิทธิ์ root ก็ให้มันไป

ติดตั้ง Linux

- เปิดแอพ Linux Deploy แล้วกดตรงรูป Download ตามรูป

- เลือก Distribution ที่ต้องการ ในที่นี้เลือกใช้ Debian ครับ Distribution suite ก็คือ version ของ Distribution นั้นๆ ผมเลือกใช้ Debian Jessie ส่วน Architecture ก็เลือกเป็น armhf ดังรูป

- กด Install แล้วก็รอสักพักใหญ่ ตัวแอพมันจะไปโหลด Package ต่างๆมาลงให้ (รอนานมาก ขึ้นอยู่กับเน็ตและความเร็วเครื่องแต่ละคน)

- ถ้าเกิด Error แล้วลงไม่สำเร็จต้องลงใหม่ โดยการกด STOP แล้วเข้ารูป Download ไปกด Install ใหม่ครับ

ภาพโหลดไฟล์ไม่สำเร็จ ต้องกดลงใหม่

- เมื่อติดตั้งเสร็จแล้วให้กด START เป็นอันเสร็จสิ้นแล้ว เราก็สามารถ remote ไปยังตัว Linux ที่เราลงได้ผ่านทาง SSH หรือ VNC ครับ

การ Remote SSH บนมือถือ

ผมใช้แอพ JuiceSSH ในการเชื่อมต่อครับ วิธีการใช้งาน JuiceSSH ก็ง่ายมากแค่เซต host, user, password มาเริ่มกันเลย

- เปิดแอพ JuiceSSH เข้า Connections แล้วกด ปุ่ม + ขวาล่าง

Nickname : แล้วแต่เราจะตั้ง
Type: SSH
Address: localhost
Identity: จิ้มเข้าไปกด New
Nickname: แล้วแต่เราจะตั้ง
Username: android
Password: changeme

เมื่อจิ้มไปที่ Identity เลือก New

ภาพเซต Identity เสร็จ (ในภาพพิมพ์ localhost ผิดนะ)

กด เครื่องหมายถูกขวาบนเพื่อเซฟ แล้วก็สามารถ Connect เข้าไปยัง Linux ที่เราลงไว้ได้เลยดังภาพ

How to install Ubuntu 14.04 on Asus K401UB

2016-04-03T16:07:00.000+07:00

I lost a few days for install Ubuntu 14.04 on my new laptop Asus K401UB.

Asus K401UB have Hard drive 1 TB and 24 GB SSD, So i install partition like this

/dev/sda is 1 TB Hard drive
/dev/sdb is 24 GB SSD

mount /boot on SSD (256MB)
mount / on SSD (Remain SSD)
mount /home on 1TB Hard drive (200 GB)
mount /var on 1TB Hard drive (50GB)

After i installed Ubuntu 14.04 i got many problem out of the box

Problem:

- Audio not work
- Touchpad not work
- Wifi not work (Network Manager show locked by hardware lock)
- Some of Function Key not work (Airplane mode, Brightness, Touchpad Enable/Disable) not work
- Hybridge Video Graphic Card (Intel & Geforce 940M)

Solve the problem:

Audio & Touchpad

Audio & Touchpad solved by install newer kernel (https://wiki.ubuntu.com/Kernel/LTSEnablementStack)

sudo apt-get install --install-recommends linux-generic-lts-wily xserver-xorg-core-lts-wily xserver-xorg-lts-wily xserver-xorg-video-all-lts-wily xserver-xorg-input-all-lts-wily libwayland-egl1-mesa-lts-wily

After install & reboot Audio and Touchpad work fine.

Wifi
I found 2 choice to solved wifi work.

1. fn + F1 to sleep laptop, when laptop wake up wifi will work
2. Uninstall Network Manager and install wicd instead

sudo apt-get install wicd-gtk
sudo apt-get purge network-manager-gnome network-manager

reboot your laptop, wifi will work

Function key
i can't solve this problem but i found shell script to disable and enable Touchpad

- Find Device id from command (in this case device is ELAN1000:00 04F3:0401)

xinput list

id = 12

Download this shell script

Replace id with your Touchpad id in this case is 12, this script will toggle your Touchpad Enable/Disable

Video Graphic

I try many solution to solve VGA swiching but nothing work. I decided to use Bumblebee to run Geforce 940M when i need it

https://wiki.ubuntu.com/Bumblebee

Update 2016-04-06
fn key + brighness down/up (F5 & F6) will work when edit config grub

Edit this file /etc/default/grub

Find this line:
GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash"

Change to

GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash pcie_aspm=force acpi_osi="

Ref:
https://wiki.ubuntu.com/Kernel/LTSEnablementStack
http://ubuntuforums.org/showthread.php?t=2141992
http://askubuntu.com/
https://wiki.ubuntu.com/Bumblebee

PS. I'm using Mate Desktop for Desktop Environment.

Hopefully this blog can help you.

How to compile aircrack Ubuntu 14.04

2016-04-03T13:33:00.000+07:00

Install Dependencies

sudo apt-get install build-essential libssl-dev libnl-3-dev libnl-genl-3-dev dpkg-dev g++ g++-4.8 libc-dev-bin libc6-dev libstdc++-4.8-dev zlib1g-dev debian-keyring g++-multilib g++-4.8-multilib gcc-4.8-doc libstdc++6-4.8-dbg glibc-doc libstdc++-4.8-doc libalgorithm-merge-perl libssl-doc libalgorithm-diff-xs-perl

Download and compile

cd /tmp
wget http://download.aircrack-ng.org/aircrack-ng-1.2-rc4.tar.gz
tar xfz aircrack-ng-1.2-rc4.tar.gz
cd aircrack-ng-1.2-rc4/
make
sudo make install
sudo airodump-ng-oui-update

Install Raspbian packages directly from Ubuntu with chroot to Raspbian file system (on SD card)

2016-03-12T19:57:00.000+07:00

update or install package directly from ubuntu on raspbian sd card

sudo apt-get install qemu proot
sudo proot -q qemu-arm -B -r /mnt/path/to/raspbian/

source : http://raspberrypi.stackexchange.com/questions/23675/install-raspbian-packages-directly-from-ubuntu-with-chroot-to-raspbian-file-syst

[GIT] Specify git author and email

2016-03-06T18:36:00.002+07:00

go to your project path

git config user.name "YOUR_NAME_ON_PROJECT"
git config user.email "YOUR_EMAIL_ON_PROJECT"

Done.