Monorailcat

• Sonax 03326020 (-20°C après dilution à 50%) :

• Aral Klaresicht Winter (-20°C après dilution à 33%) :

• SMB-Auto 071180100 (-20°C pur) :

• 3L de E85 : 1.89EUR (0.5 L d'essence valant 0.89 EUR ont été récupérés)
• 3.2L d'eau distillée : 0 EUR (récupérée en dégivrant un congélateur)
• 50mL de liquide vaisselle : 0.18 EUR

• Un mélange éthanol-eau autour de 80%, sans restes d'essence fait un bon dégraissant volatile sans résidus.
• Ajouter de l'eau à un volume connu de E85 et mesurer le volume de la phase d'essence permet de mesurer la concentration d'essence dans l'E85 (théoriquement 15% d'essence et 85% d'éthanol en été). Dans mon cas, j'ai mesuré 16.7% d'essence ±1%, dans l'intervalle de la SDS (15~40%).

• Attention aux risques d'incendies avec l'éthanol (même mélangé à l'eau) et l'essence (surtout les vapeurs), manipulez dans un lieu ventilé sans source de chaleur ou d'étincelle/flamme à proximité.
• Attention en pipetant ou en siphonant à la bouche, l'essence est toxique. Il vaut mieux utiliser un tuyau transparent pour aspirer, ou idéalement amorcer le siphon en soufflant avec un second tuyau et un bouchon étanche.
• Ne pas utiliser de récipient pouvant-être confondus avec des récipients alimentaires.
• Lisez bien les MSDS en lien dans cet article avant de manipuler.
• Les seringues et récipients avec des joints butyle se dégradent au contact de l'essence, les seringues prévues pour purger les freins de vélo ont des joints compatibles

• Munich - Wikipedia, Climate
• Sonax 03326020 MSDS
• Aral Klaresicht MSDS
• SMB-Auto 071180100 MSDS
• 1,2-Ethanediol - Wikipedia
• Esso E85 MSDS
• Ethanol Freeze Protected Water Solutions - Engineering Toolbox
• Ethanol-Water Mixtures - Densities vs Temperature - Engineering Toolbox
• Ultimate Making - Retapper sa Merguez de A à Z dans son jardin (Feat. Supercomptesse) - Youtube

Tags de l'article : auto, chimie

01/02/2018, 12:34 - Messages and calls are end-to-end encrypted. No one outside of this chat, not even WhatsApp, can read or listen to them. Tap to learn more.
01/02/2018, 12:34 - ABC created group "XYZ"
01/02/2018, 12:34 - ABC added you
01/02/2018, 12:34 - ABC: <Media omitted>
01/02/2018, 12:34 - ABC: First blood!
01/02/2018, 12:35 - ABC: I dont have DEF's number

DD/MM/YYYY, HH:MM - Name: Message content

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import re
FILE = './WhatsApp Chat with XYZ.txt'

def read_file(filename):
	# basic text file read
	f = open(filename, 'r')
	text = f.read()
	f.close()

	# Regex to account for messages taking up multiple lines and multiple posts
	pattern = re.compile(r'^(\d\d\/\d\d\/\d\d\d\d.*?)(?=^^\d\d\/\d\d\/\d\d\d\d|\Z)', re.S | re.M)
	
	# Sort everything by timestamp, sender and message
	timestamp = []
	sender = []
	message = []
	data = [m.group(1).strip().replace('\n', ' ') for m in pattern.finditer(text)]
	# replace image string to make it easier to sort
	data = [line.replace('<Media omitted>', '<Media_omitted>') for line in data]
	# replace multiple ? or ! to make them easier to count
	data = [re.sub(r'[\?\.\!]+(?=[\?\.\!])', '', line) for line in data]

	for row in data:
		# timestamp is before the first dash
		timestamp.append(row.split(' - ')[0])
		# sender is between dash and colon
		try:
			s = re.search('\ - (.*?):', row).group(1)
			sender.append(s)
		except:
			sender.append('')
		# message content is after the first colon
		try:
			message.append(row.split(': ', 1)[1])
		except:
			message.append('')
	# concatenating all three string arrays into a Pandas DataFrame
	df = pd.DataFrame(zip(timestamp, sender, message), columns=['timestamp', 'sender', 'message'])
	# converts timestamp string into a timestamp object
	df['timestamp'] = pd.to_datetime(df.timestamp, format='%d/%m/%Y, %H:%M')

	# removes events not associated with a sender
	df = df[df.sender != ''].reset_index(drop=True)
	return df
	
if __name__ == "__main__":
	df = read_file(FILE)
	print df

    timestamp              sender    message
0   2018-02-01 12:34:00    ABC       <Media_omitted>
1   2018-02-01 12:34:00    ABC       First blood!
2   2018-02-01 12:35:00    ABC       I dont have DEF's number
[8325 rows x 3 columns]

• date and time
• Number of messages, but this can be misleading since message length seems to vary
• Number of words, seems to be a more realistic index
• Number of messages containing question marks, exclamation marks, links or images, to give a rough idea of the content of the messages
• Number of words by message, to check if the number of messages and number of words correlate

def expand_frame(df):
	# number of messages vs time (absolute date)
	df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.strftime('%Y-%m-%d')
	# number of messages vs day of the week
	df['DoW'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.day_name()
	# number of messages vs time of the day, hh:mm and hour
	df['time'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.time
	df['timeh'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.hour
	# flag a message that contains images, exclamation/question marks or links
	df['q'] = df['message'].str.count('\?')
	df['x'] = df['message'].str.count('!')
	df['link'] = df['message'].str.contains('http')
	df['img'] = df['message'] == '<Media_omitted>'
	# count words for each message
	df['wordcount'] = df.message.apply(lambda x: len(x.split()))
	
	return df

               timestamp  sender                        message
0    2018-02-01 12:34:00    ABC                         <Media_omitted>
1    2018-02-01 12:34:00    ABC                         First blood!
2    2018-02-01 12:35:00    ABC                         I dont have DEF's number
[8325 rows x 12 columns]

2018-02-01 Friday 12:34:00 12 0 0 0 1 1
1 2018-02-01 12:34:00 ABC First blood! 2018-02-01 Friday 12:34:00 12 0 1 0 0 2
2 2018-02-01 12:35:00 ABC I dont have DEF's number 2018-02-01 Friday 12:34:00 12 0 0 0 0 5
[8325 rows x 12 columns]
[/code] We'll come back to it later when we need more data to process.

Sorting data
The next step is to analyze the data and put it into human-readable formats.
We'll start to group this data by sender and by day of the week

DOW = [ 'Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
DOW2 = [ 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
def sort_frames(df):
	# data by sender
	dfsender = pd.DataFrame(zip(
		sorted(df.groupby(['sender'])['sender'].indices.keys()), # list of senders (groupby sorts by alphabetic order)
		df.groupby(['sender'])['message'].count(), # counts number of messages by sender
		df.groupby(['sender'])['img'].sum(), # counts number of images by sender
		df.groupby(['sender'])['q'].sum(),
		df.groupby(['sender'])['x'].sum(),
		df.groupby(['sender'])['link'].sum(),
		df.groupby(['sender'])['wordcount'].sum() # number of words by sender
		),
		columns = ['sender', 'messagecount', 'img', 'q', 'x', 'link', 'wordcount']
	)
	# computes average message length
	dfsender['length'] = dfsender['wordcount'] / dfsender['messagecount']
	
	# data vs timestamp
	dfdate = pd.DataFrame(zip(
		sorted(df.groupby(['date'])['date'].indices.keys()),
		df.groupby(['date'])['message'].count(),
		df.groupby(['date'])['img'].sum(),
		df.groupby(['date'])['q'].sum(),
		df.groupby(['date'])['x'].sum(),
		df.groupby(['date'])['link'].sum(),
		df.groupby(['date'])['wordcount'].sum()
		),
		columns=['date', 'messagecount', 'img', 'q', 'x', 'link', 'wordcount'],
	)
	dfdate['length'] = dfdate['wordcount'] / dfdate['messagecount']

	# filling gaps in index
	dfdate['date'] = pd.to_datetime(dfdate['date'])
	dfdate.set_index('date', inplace=True)
	dfdate = dfdate.resample('1D').mean()
	dfdate.reset_index(inplace=True)
	dfdate.fillna(0, inplace=True)
	
	return dfsender, dfdate

This way we can display the results:

   sender  messagecount    img    q   x   link  wordcount    length
0   AAAAA           681   20.0   45   3   24.0       4401  6.462555
1    BBBB           194   40.0   19  35    2.0        937  4.829897
2    CCCC          1489  297.0  224  86   78.0       7240  4.862324
3    DDDD           179    3.0   22   3    0.0        658  3.675978
4  EEEEEE           512   38.0  139  21    8.0       3119  6.091797
5    FFFF           803  121.0  146  33   88.0       4472  5.569116
6   GGGGG          2491  119.0  365  39   83.0      14876  5.971899
7  HHHHHH           131   12.0   25   4    2.0        720  5.496183
8  IIIIII          1845  300.0  341  74  106.0      11975  6.490515

            messagecount  img     q    x  link  wordcount    length
date                                                               
2018-02-01           4.0  1.0   0.0  1.0   0.0       26.0  6.500000
2018-02-02          10.0  0.0   3.0  0.0   0.0       80.0  8.000000
2018-02-03           5.0  2.0   1.0  0.0   0.0       25.0  5.000000
2018-02-04           0.0  0.0   0.0  0.0   0.0        0.0  0.000000

Plotting data
This is not very convenient to read, we can plot it instead.

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [10.24, 6] # sets plots resolution to 1024*600px

def subplotr(df, axes, index=0):
	if(len(df) < 30): # avoids too dense bar plots
		plkind='bar'
	else:
		plkind='line'
	if(index == 0):
		pass
	else:  #selects X axis
		df.set_index(index, inplace=True)
	df['messagecount'].plot(ax=axes[0, 0], kind=plkind, label='messages')
	df['wordcount'].plot(ax=axes[0, 1], kind=plkind, label='words')
	df[['img', 'q', 'x', 'link']].plot(ax=axes[1, 0], kind=plkind)
	df['length'].plot(ax=axes[1, 1], kind=plkind, label='length')
	axes[0, 0].set_ylabel('Messages')
	axes[0, 1].set_ylabel('Words')
	axes[1, 0].set_ylabel('Counts')
	axes[1, 1].set_ylabel('Length')
	for i in range(2):
		for j in range(2):
			axes[i, j].margins(0)

def generate_plots():
	#fig1 - everything by sender
	fig1, axes1 = plt.subplots(2, 2)
	fig1.suptitle('Data by sender')
	subplotr(dfsender, axes1, 'sender')
	# ...
	#fig3 - everything vs time
	fig3, axes3 = plt.subplots(2, 2)
	fig3.suptitle('Data vs time')
	subplotr(dfdate, axes3, 'date')
	
plt.show()

It looks usable, but we can still do better.

Basic statstics
We can actually extract the peaks and plot them:

def top(dfdate):
	## top 10
	dfdate.set_index('date', inplace=True)
	dftop = pd.concat( # normalized data
		[dfdate.sort_values('messagecount', ascending=False).groupby('date')['messagecount'].head()[:10] / dfdate.sort_values('messagecount', ascending=False).groupby('date')['messagecount'].head()[0],
		dfdate.sort_values('wordcount', ascending=False).groupby('date')['wordcount'].head()[:10] / dfdate.sort_values('wordcount', ascending=False).groupby('date')['wordcount'].head()[0],
		dfdate.sort_values('img', ascending=False).groupby('date')['img'].head()[:10] / dfdate.sort_values('img', ascending=False).groupby('date')['img'].head()[0],
		dfdate.sort_values('link', ascending=False).groupby('date')['link'].head()[:10] / dfdate.sort_values('link', ascending=False).groupby('date')['link'].head()[0],
		dfdate.sort_values('length', ascending=False).groupby('date')['length'].head()[:10] / dfdate.sort_values('length', ascending=False).groupby('date')['length'].head()[0],
		], sort=True, axis=1)
	dfdate.reset_index(inplace=True)
	dftop.fillna(0, inplace=True)
	return dftop
	
def generate_plots():
	# ...
	#fig 10 - Top 10 plots
	fig10, axes10 = plt.subplots()
	axes10.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
	axes10.bar(dftop.index, dftop['messagecount'], label='message', width=10, alpha=0.5)
	axes10.bar(dftop.index, dftop['wordcount'], label='words', width=10, alpha=0.5)
	axes10.bar(dftop.index, dftop['img'], label='images', width=10, alpha=0.5)
	axes10.bar(dftop.index, dftop['link'], label='links', width=10, alpha=0.5)
	axes10.bar(dftop.index, dftop['length'], label='length', width=10, alpha=0.5)
	axes10.legend()
	fig10.suptitle('Top 10 dates (normalized)')

We generate a DataFrame containing all the top ten values from each field, divided by its maximum value to make them readable on the same Y-axis. An alternative would be to use a log scale on the Y-axis.

At this point, we start to have a lots of plots to display, and plt.show() starts making a mess by opening too many windows.
We can comment plt.show() and replace it by the following line, duplicated for each figure we want:

fig10.savefig('Figure_10.png')

This way plots are silently exported to files.



Understanding data
The interesting thing about the plots showing data over time is to look at the log around the dates showing-up to see what happened.

• November 2018, peak number of images, discussing and exchanging memes
• Februrary 2019, unofficial ski event, log also shows lots of questions similar to: "I'm here, where are you guys?"
• 2020, Covid and lockdowns, low activity
• February 2021, something major happened to the company
• May 2022, someone mentioned he might leave the team

Peaks in message length are jokes or copy/pasted text

Going further
The code took roughly one rainy weekend to get to the state where things were working well enough to get usable data, and a few weeks to improve the code based on Pandas' learning curve.
It's a good start to play with Pandas, but we can do more.

Notes and references

• Names and dates have been changed to make the data anonymous.
• Blog from someone who had the same idea
• Python Data Science Handbook, Jake VanderPlas
• Pandas userguide

Tags de l'article : python, soft, stats

• Cet outil n'est pas fait pour forcer (serrage des poulies sur les arbres ou desserrage de vis de vilebrequin), les arbres sont creux et fragiles
• Ne pas faire levier entre les bouchons en bout d'arbre et la culasse, on risque de marquer la surface de joint de la culasse et le joint des bouchons ne survivra pas à un remontage.

• Le vilebrequin a des trous d'équilibrage proches du point de calage. On risque de se tromper et de décaler le vilebrequin.
• Le méplat du vilebrequin côté distribution est dirigé vers le haut quand le moteur est au point de calage.
• En cas de doute, on peut vérifier le calage du vilebrequin en insérant une tige dans le puit de bougie du cylindre 1 ou 4 pour vérifier qu'il soit bien au point-mort-haut.
• La poulie de distribution n'est pas toujours clavetée sur les moteurs à essence. Attention à bien nettoyer et à bien serrer au remontage (la vis est à usage unique)
• On ne peut pas utiliser la pige pour dévisser la poulie de vilebrequin, il faut un second outil ou une personne qui tient un tournevis dans les dents du volant-moteur. Certains engagent la 5ème vitesse et bloquent les freins pour dévisser la poulie de vilebrequin. C'est une idée discutable vu le couple transmis dans l'embrayage et les jeux de la transmission.

• Outil de calage vilebrequin : MOT. 1489
• Outil de calage d'arbres : MOT. 1496
• Outil de blocage de poulies : MOT. 1490
• Clé spécifique : MOT. 1368
• Outil de blocage de volant-moteur
• Bouchon de pige vilebrequin : 77 03 075 340
• Bouchons de calage arbres à cames : 77 00 106 271 et 77 00 274 026
• Vis de poulie de vilebrequin : 82 00 557 644

• NT 3177A : Note technique du moteur K4M-700
• NT 5421A : Manuel d'atelier de changement de distribution des moteurs K4J/K4M
• Mesures et photos à l'échelle des outils originaux, mesures sur le moteur.
• Celui qui m'a aidé à usiner les pièces se reconnaîtra ;)

Tags de l'article : auto, méca, outils

• La documentation recommande de serrer le cône de roulement droit à 40Nm. Ce couple de serrage est important et on peut utiliser du frein-filet en plus, sinon le roulement se dérègle avec les vibrations.
• Les sélecteurs en forme de demi-lune risquent de bouger pendant le montage. Ils sont plus faciles à installer avec beaucoup de graisse qui les "colle" dans leur logement.
• Il est utile de contrôler que l'axe ne soit pas tordu suite à un choc, les contraintes risquent d'user les roulements et d'abimer le train d'engrenages.
• Certaines pièces (satellites, planétaire central) ont été usinées ensembles et leur montage nécessite d'être indenté, en alignant des marques. Ce n'est pas critique mais conseillé pour des raisons de bruit et d'usure.
• La maintenance est indispensable si la transmission a été été exposée à l'eau ou à roulé avec des roulements déréglés.
• Le fait que les palliers de train planétaire soient usés et aient du jeu n'est pas critique.
• Le réglage du jeu des roulements doit se faire du côté gauche avec le frein desserré et le sélecteur de vitesse au repos (4ème vitesse).

• Huile de moteur : on la recommande souvent, mais elle est trop visqueuse par temps froid et ses additifs sont inutiles dans une transmission (Testé : 10W40 ACEA B4 neuve, puis 5W40 ACEA A3/B4 usée).

• Huile de transmission de voiture : fonctionne correctement (Testé : 75W80 API GL5 usée).

• Autres : on lit parfois que l'ATF et l'huile hydraulique (CHF, LHM, HLP) fonctionnenent correctement mais je n'ai pas essayé.

• Huiles fines : les huiles trop fines (chaîne, dégrippant, huile de coupe, diesel, tronçonneuse, silicone ou PTFE) ne sont pas assez visqueuses pour lubrifier correctement et risquent de contaminer les lubrifiants des autres parties.

• Huiles visqueuses : ces huiles risquent de ne pas pénétrer dans les jeux trop faibles et de ne pas lubrifier correctement (huiles pour tondeuses, huiles pour différentiel).

• Graisse spécifique de Sachs : plus fabriquée ni distribuée, alternative recommandée : Hanseline Bremsmantelfett 300945, peu distribuée et relativement chère

• Graisse à roulements : ne fonctionne pas correctement, trop visqueuse et "cuit" à chaud, ou devient trop fluide et se centrifuge (Testé : graisses MoS2 et graphite).

• Graisse cuivrée/aluminium : Supporte bien la température mais doit-être plus fluide que de l'anti-seize (Testé : graisse cuivrée).

• Ancienne gallerie
• Documentation [DE]
• Site amateur [EN]

Tags de l'article : méca, vélo

• Cadran blanc avec 12 graduations épaisses pour les heures et 48 graduations fines pour les minutes
• Aiguille des heures qui tourne de 0.5° par minute, de façon discrète
• Aiguille des minutes qui tourne de 6° par minute, de façon discrète
• Aiguille des secondes qui tourne de 6° par seconde, de façon discrète
• Bulbe ajouté à l'extrémité de l'aiguille des secondes, pour la distinguer facilement

<style>
	/* Code CSS permettant la mise en page des blocs définis plus bas */
</style>

<body>
	<div class="clock">
		<!-- Code HTML définissant tous les blocs utilisés pour afficher une horloge -->
	</div>
</body>

<script>
	// Code Javascript permettant d'animer les aiguilles de l'horloge
</script>

Clock |- Circle - Quarter*4 - Hour*3 - Minute*4
       |- Hands

<div class="clock">
<div class="circle">
	<div class="quarter1">
		<div class="hour12">
			<div class="minute1"></div>
			<div class="minute2"></div>
			<div class="minute3"></div>
			<div class="minute4"></div>
		</div>
		<div class="hour1">
			<div class="minute1"></div>
			<div class="minute2"></div>
			<div class="minute3"></div>
			<div class="minute4"></div>
		</div>
		<div class="hour2">
			<!-- ... -->
		</div>
	</div>
	<div class="quarter2">
		<!-- ... -->
	</div>
	<div class="quarter3">
		<!-- ... -->
	</div>
	<div class="quarter4">
		<!-- ... -->
	</div>
	<div class="hourshand"></div>
	<div class="minuteshand"></div>
	<div class="secondshand"></div>
	<div class="secondsbulb"></div>
</div>

	:root {
		--size: 256px;							/* circle diameter */
		--hwidth: calc(var(--size) / 25);		/* hours marks 10px*/
		--hheight: calc(var(--size) / 8);		/* hours marks 32px*/
		--mwidth: calc(var(--size) / 85);		/* minutes marks 3px*/
		--mheight: calc(var(--size) / 32);		/* minutes marks 8px */
		--hhwidth: calc(var(--size) / 16);		/* hours hand 16px */
		--hmwidth: calc(3 * var(--size) / 64);	/* minutes hand 12px */
		--hswidth: calc(var(--size) / 64);		/* seconds hand 4px */
		--bradius: calc(3 * var(--size) / 32);	/* bulb radius 24px */
	}

	.circle {
		display: block;
		margin-left: auto;
		margin-right: auto;
		/*position: absolute;*/
		top: 0%;
		left: 0%;
		background-color: white;
		width: var(--size);
		height: var(--size);
		border-radius: 50%;
	}

.hour1,
	.hour2,
	.hour12 {
		position: absolute;
		top: calc(var(--hwidth) / 2);
		left: calc(50% - var(--hwidth) / 2);
		background-color: black;
		width: var(--hwidth);
		height: var(--hheight);
		transform-origin: calc(var(--hwidth) / 2) calc( (var(--size) - var(--hwidth) ) / 2);
	}

	.minute1,
	.minute2,
	.minute3,
	.minute4 {
		position: absolute;
		top: 0;
		left: 0;
		background-color: black;
		width: var(--mwidth);
		height: var(--mheight);
		transform-origin: calc(var(--mwidth)) calc( var(--size) / 2 - 2 * var(--mwidth)) 122px;
	}
	.minute1 {transform: rotate(8deg);}
	.minute2 {transform: rotate(14deg);}
	.minute3 {transform: rotate(20deg);}
	.minute4 {transform: rotate(26deg);}

	.quarter1,
	.quarter2,
	.quarter3,
	.quarter4 {transform-origin: 50% calc(var(--size) / 2);}
	.quarter1 {transform: rotate(360deg);}
	.quarter2 {transform: rotate(90deg);}
	.quarter3 {transform: rotate(180deg);}
	.quarter4 {transform: rotate(270deg);}

	.hourshand {
		display: block;
		position: absolute;
		top: calc(3 * var(--size) / 16);
		left: calc(50% - var(--hhwidth) / 2);
		width: var(--hhwidth);
		height: calc(var(--size) / 2 - var(--hhwidth));
		background-color: black;
		transform-origin: calc(var(--hhwidth) / 2) calc(var(--size) / 2 - 3 * var(--size) / 16);
	}
	.minuteshand {
		display: block;
		position: absolute;
		top: var(--hmwidth);
		left: calc(50% - var(--hmwidth) / 2);
		width: var(--hmwidth);
		height: calc( (9/16) * var(--size));
		background-color: black;
		transform-origin: calc(var(--hmwidth) / 2) calc(var(--size) / 2 - var(--hmwidth));
	}
	.secondshand {
		display: block;
		position: absolute;
		top: calc(var(--size) / 8);
		left: calc(50% - var(--hswidth) / 2);
		width: var(--hswidth);
		height: calc(var(--size) / 2);
		background-color: #eb0000;
		transform-origin: calc(var(--hswidth) / 2) calc(var(--size) / 2 - var(--size) / 8);
	}
	.secondsbulb {
		display: block;
		position: absolute;
		top: var(--bradius);
		left: calc(50% - var(--bradius) / 2);
		width: var(--bradius);
		height: var(--bradius);
		background-color: #eb0000;
		border-radius: 50%;
		transform-origin: calc(var(--bradius) / 2) calc(var(--size) / 2 - var(--bradius));
	}

clock()

function clock() {
	// todo
}
setInterval(clock, 1000);

  const date = new Date();
  const seconds = date.getSeconds();
  const minutes = date.getMinutes();
  //const hours = ((date.getHours() + 11) % 12 + 1); // use integers
  const hours = ((date.getHours() + 11) % 12 + 1) + minutes / 60.0; // use floats

  const second = seconds * 6;
  const minute = minutes * 6;
  const hour = hours * 30;

  document.querySelector('.secondshand').style.transform = `rotate(${second}deg)`
  document.querySelector('.secondsbulb').style.transform = `rotate(${second}deg)`
  document.querySelector('.minuteshand').style.transform = `rotate(${minute}deg)`
  document.querySelector('.hourshand').style.transform = `rotate(${hour}deg)`

Tags de l'article : random, soft, web

• Jack audio 3.5mm ☑
• Slot microSD ☑
• Wifi g/n ☑
• Bluetooth LE ☑

• 3GiB RAM > 2GiB RAM ☑
• 32GiB flash > 16GiB flash ☑
• SoC Qualcomm 8-core ("little-big") 12nm < 28nm ☑
• Beidou en plus du GPS et Glonass ☑

• Hauteur : 149mm > 144.3mm ☒
• Batterie non-amovible, à priori accessible ☒
• Écran 720*1520 < 1080*1920, peu dérangeant ☒
• Gyroscope manquant, pas de boussole ☒

• Activation du "Developer mode" (About phone -> 7 taps sur "Build info")
• Activation de ADB
• Reboot au bootloader puis recovery (selection avec les boutons de volume)
• Sideload d'une ancienne mise-à-jour qui permet de flasher
• Débloquage du bootloader avec fastboot
• Flash de l'image de boot/recovery de Lineage avec fastboot
• Reboot en recovery
• Sideload de l'ancienne mise-à-jour (slots a/b)
• Sideload de Lineage OS
• Sideload des Gapps (MindTheGapps ou OpenGapps)
• Reboot et configuration

• Topic XDA-developers
• Mise-à-jour OTA Android 11
• Boot/Recvery image
• LineageOS 18.1
• MindTheGapps
• Magisk
• Titanium Backup

Tags de l'article :

Tags de l'article : info, serveur

• Gamme d'utilisation de 28Nm à 210Nm
• Bras de 400mm
• Carré d'entraînement de 1/2"

Tags de l'article : diy, méca, outils

Tags de l'article : éclairage, elec, teardown

M1Bxxxx/XAVIER MR EU4ABCD LHRMUCBA 0956 040M009F0087
13C>

M1Bxxxx/XAVIER ES9ABC LYSMUCLH 2253 330Mcode0045
35D>

• Format PDF417
• Norme IATA, page 27

Tags de l'article : billets, reverse engineering