Fubarinoコンテスト：Foosball

Minecraftは長い道のりを起こしています。ゲームは非常に多数のレベルで喜んでいて、それほど多くの大人がより多くの時間を費やすのをもっと多くの成長になるようになります。まるで十分に悪くなかったかのように、Minecraftは、ゲーム内からのWiFi電球を制御する能力で画面から切れることを脅かしています。 Minecraftに不慣れな人のために、それはプレイヤーがさまざまな材料のブロックと対話することを可能にするオープンワールドゲームです。プレイヤーは風景や構造を構築、破壊、探索し、作成することができます。アクティブな修正コミュニティは、化粧品テクスチャパックから拡張機能を持つ新しいブロックタイプにすべてを貢献します。 Minecraftの「4番目の壁を破る」に活用されたこれらのモッズの1つでした。 [Giannoug]オープンコンピュータMODを使用しました。これにより、インターネット接続を含む周辺機器の完全な補完を備えたプログラマブルインゲームコンピュータの配置を可能にしました。それは[Giannoug]が彼のブランドX ebay WiFi電球にコマンドを送ることができました。 Minecraftでスイッチを反転し、現実世界の電球が即座にやってくる。かなりクール。 Minecraft Blocksが実世界ランプに触発された場所にあるビルドがかなりのビルドを見ましたが、これは超過することです。しかし、Minecraftが4番目の壁を壊したのは初めてではありません – ゲーム内からピンを切り替えることができるマイクロコントローラベースのMinecraftサーバーを構築するためのこの2012年の努力をチェックしてください。 [AggvanとStathis Kのように近いヒントのためにおかげで！]

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

[Garygadget15]は、電動自転車を示す魅力的なYouTubeページを持っています。 彼のページでは、「グリーンウェイ」が彼の通勤車とトラックをこれらの電気バイクの1つと交換した。 彼はその後、結果を比較するために両方とも通勤をビデオします。 彼が使用するDIY電動自転車キットはサイクロンによって作られています。 あなたがそれのように感じたなら、あなたが調査された部品からあなた自身のものを作るかもしれないことを彼らは十分な詳細を持っています。