自動キノコの栽培の耕作は美味しい揚げ物

[プルトニウムバニー]は、YouTubeのホーム生育錫クリスタルを見ました。成長した。以前に銅の結晶を扱っていた、彼は錫とまったく同じ手順を使用しました。 140mlの乳児用食品瓶から始めて、塩化スズのオプション、1リットルあたり90グラムのオプションで、電解質として少量のHClを含む。ジャーの底部のケーブルは、陽極として働いているだけでなく、陰極のループ、錫のループ、上から突き出ている。溶液を用いて流れる電力を処理するために、LM317ベースの調整可能電圧調整回路を利用した。 [プルトニウム・バニー]の方法では、極度が低い日数または数週間が含まれているため、6つのダイオードを使用して回路の電圧を1.5 Vから0.25 Vに短くし、13 MA程度にします。 彼の最初の試みは、彼がいくつかの素晴らしい光沢のあるクリスタルの顔を手に入れただけでなく、彼は錫が堆積していなかったという点に落ちることなく現在のベローズを10 mAにすることができなかった。実験をリセットするのではなく、彼はプロジェクトにいくつかの修正を加えた：彼は電解質30mlを排除することによってその選択肢を変更し、それを水で倒した。彼は同様に、PENからの平らなプラスチックチューブから穏やかな攪拌機を作り出し、それをもう1つの低電圧LM317回路で電力を供給するので、最低のRPMを得ることができる。 この新しい構成で[プリトニウム・バニー]がはるかに優れた結果を得始め、低濃度のSN2 +が存在する彼の仮説が大きな結晶成長のためのチケットであることを証明しました。彼が明らかに大きな進歩を遂げているだけでなく、昨年彼の銅の水晶実験を特徴としました！休憩後のビデオ。

ニューラルネットワークは現在、ハッカーの数、学生、研究者、そして企業の数が増えています。最後の復活は、World Wide WebやNo Leural Network Toolsがほとんどまたはまったくなかった場合、80年代、90秒にありました。現在の復活は2006年頃に始まりました。ハッカーの観点から、他のリソースと他のリソースと同様に提供されたのは、今すぐ申し出されていますか。私自身のために、ラズベリーPIのGPUはいいでしょう。 80年代と90年代 ニューラルネットワーク80S / 90年代の本だけでなく、MAGS ヤングズのために、米国が世界的な幅広いウェブの前に何もすることができたのだろうか、ハードコピー雑誌は私たちが新しいことを意識させるのに巨大な部分を演じました。それほどそれは科学系誌の1992年9月の特別な問題であり、神経学的ネットワークに紹介された脳、生物学的および人工的な種類の両方を紹介しました。 それからあなたは自分のニューラルネットワークをスクラッチから書くか、または他の誰かからのソースコードを順序付けることができます。私はその科学的アメリカの問題のアマチュア科学者列からフロッピーを秩序だった。あなたはあなたのためにすべての低レベル、複雑な数学をするニューラルネットワークライブラリを同様に購入するかもしれません。トロント大学からのXERIONと呼ばれる無料シミュレータも同様でした。 本屋の科学のセクションに目を向けておくことは、被験者の時折の本を上げました。伝統的なものは、Rumelhart、McClelland et al。鉱山の好ましいものは、神経計算であり、自己組織化マップ：ロボットアームを制御するニューラルネットワークに興味を持っていた場合に有用である。 あなたが参加するかもしれない会議と同様に短いコースと同様に短いコースがありました。 1994年に参加したセミナーは、その後、Geoffrey Hinton、Toronto大学、そして今でも現場のリーダーです。当時の最善の年次セミナーは、今日はまだ強くなっている神経情報処理システム会議でした。 そして最後に、私は公開された論文のためにライブラリを命じることを思い出します。私のセミナー論文のスタック、プログラム配布資料、コピー記事、およびその期間からの手書きノートは約3インチの厚さです。 それから物事は比較的静かになった。ニューラルネットワークはいくつかのアプリケーションで使用を発見したが、彼らは限られた研究界の外で、世界の視点と同様に彼らの誇大宣伝に住んでいなかった、彼らは問題を止めた。いくつかのブレークスルーとともに、そしてそれから最後に2006年頃には、再び世界中で展開されたので、物事は静かに残った。 現在が届きます 私たちはここでのツールに焦点を当てていますが、これは主に行われました。 3層以上の深さを超えるネットワークのための新しいテクニック、今や深いニューラルネットワークと呼ばれる トレーニングをスピードアップするためのGPU（グラフィック処理単位）の使用 多数のサンプルを含むトレーニングデータの可用性 ニューラルネットワークフレームワーク 現在、さまざまなライセンスで無料のライセンスを無料で使用するためのダウンロードのために提供されているフレームワークと呼ばれる数多くのニューラルネットワークライブラリがあり、それらの多くはオープンソースフレームワークです。より人気のあるもののほとんどは、GPU上のニューラルネットワークを実行することができます。また、ほとんどの種類のネットワークをサポートするのに十分な柔軟性があります。 これがより人気のあるもののほとんどがあります。彼らはすべてFNNを除いてGPUサポートを受けています。 テンソルフロー 言語：Python、C

、Apple Silicon Macはここにあり、すべてのアカウントで、彼らはかなり甘いです。幸運にもAppleの派手な新しいMacの1つを手に入れることができれば、おそらく今はかなり満足していますが、アーキテクチャの変化は、いくつかの質問があることを意味します。また、いくつかの答えもあります。 新しいM1を搭載したMacについて知っていることとともに、以下のいくつかのシナリオを実行します。始めましょう。 アプリストアにないiOSアプリを実行しています これは、あらゆる種類の退屈な理由で特別にサポートされていないものですが、一部のiOSアプリはApp Storeを介してインストールできますが、すべての可能性がありません。インストールできないものは、少しの策略によって強制されることができます。すでにここでそれを取り上げました。 M1 Macでのゲーム 新しいM1 MACは、内部および統合されたGPUが改善されており、新しいマシンでゲームをしたい人にとってそれが何を意味するのかをまだ学んでいます。 Redditの誰かがすでに8GBのRAMを使用してM1 Mac Miniで実行できるもののリストを作成しており、物事はすでにかなりまともに見えています。 自家製アプリのインストール X86 HomeBrewアプリをインストールすることは、Apple Siliconの移行が発表されたときに人々が心配していたものです。ありがたいことに、それほど難しくないことがわかりました。 Macrumorsがプロセスを説明する方法は次のとおりです。 ユーティリティフォルダーにターミナルアプリの複製を作成します。 アプリを右クリックして、情報を取得することを選択します。 アプリの他のバージョンを認識可能なものに変更します。 「Rosettaを使用して開く」オプションをチェックしてください。 MACOSリカバリモードに入る 以前のMACは、ユーザーがコマンド + Rを押してリカバリモードに入るように押し付けましたが、M1 MACでは状況が異なります。代わりに、スタートアップオプションが表示されるまで、電源ボタンを押し続けます。単純！ Appleにはここにサポートガイドがあります。 ユニバーサルおよびネイティブのAppleシリコンアプリ