1つのステッピングモータの領域内の二重押出機

著者に従って、HP 50Gは素晴らしい計算機です。 しかし、それがそうであるほど素晴らしいとおり、それはそれほど素晴らしいAAA電池の電源を切っています。 これらの小さな電池は、計算機の荷重の下で長続きしないので、MODを行う必要があります。 インストール用に選択されたバッテリーは、ソニーPSP用の交換用バッテリーでした。 彼は10ドルの外部充電調整板を含むものを見つけることができました。 ケースに落として配線する既存の小さなUSBポートから充電するためにそれを配線することはかなり簡単に見えますが、体には実際の調整がほとんどありません。 残念ながら、彼らはそれが少し揺さぶるような底から突き出ているLEDを終えましたが、彼らは現在約2倍のバッテリー寿命を得ることを推測しました。

、Appleはこの1週間に最終的に新しいApple TVを発表し、更新されたiPhoneと真新しいiPad Proとともに新しいデバイスをデビューさせました。このような重い打者とイベントを共有することは、Apple TVが近接して失われるのは簡単だったでしょうが、興奮はリトルブラックパックのために成長しているようです。 その理由は、Appleが第4世代Apple TVに独自のApp Storeを含めることを発表した後、アプリに新しい焦点であるため、開発者が独自のアプリを作成するためのSDKが含まれることを発表しました。それが発表されるとすぐに、多くの人々の注意がそれらのアプリが何であるかに見られ、Appleはゲームやショッピング体験を披露するためにステージ上でいくつかの開発者を持っていましたが、1つのアプリは他のどのアプリよりもはるかに期待されています – Plex 。 公式および非公式の能力の両方で他のセットトップボックスで利用できる人気のあるメディア再生アプリは、Apple TVのApp Store用に準備されているようですが、Plexの人々は新しく開かれたプラットフォームのアプリを作成することに興味がありますか？ あなたは彼らがそうするに違いない！ インタビューで、Plexの開発者は次のように述べています。 私たちは、ユーザーのApple TVをお届けすることに亀裂を持っているのは非常に興奮しています。長い間リクエストされているプラ​​ットフォームであり、私たちはそれに取り組むことが魅力的です。私たちはそれを望んでいます、私たちのユーザーはそれを望んでいます…そして私たちはTVOS開発者のベータ情報を心配して待っているので、私たちはついに掘り下げることができます。 もちろん、私たちはそれを掘り下げてチェックアウトし始めましたが、期待を設定する前に答えるべきいくつかの大きな質問があります。 おそらくこの初期段階では、Apple TVでPlexが利用できる時期についてはタイムスケールはありません。実際、ハードウェア自体はとにかく数週間はまだ出荷されません。 PlexがApple TVのために間違いなく構築され、重要なことに、AppleのApp Storeテストを通じてその方法を見つけた場合、非常に有能なメディア再生アプリは、新しいデバイスのApp Storeの最大のヒットの1つになる可能性があります。 私たちはそれを使用することを知っています。多くの。 （出典：ITWorld） あなたもチェックアウトしたいかもしれません： 新しいApple TV 4仕様：2GB

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