Retrotechtacular：50,000ワット無線送信機

HTCの「Sense」に幅広い追加機能と機能をもたらします。それは間違いなく束の最も強力なスキンの1つです。さまざまな微調整をルート化して点滅させると感覚が向上しますが、微調整は開発者J4N87（リッチモンド＆M0NARXによって共同開発）のようなHTC感覚を高めることはありません。 Leedroid Tweaksを使用すると、ステータスバー、ロックスクリーン、ランチャー、システム設定などをカスタマイズできます。 XDAスレッドをチェックアウトして、機能の完全なリストを読んでから、サポートされているHTCデバイスにインストールする方法に関するステップバイステップガイドに従うことができます。 免責事項：このガイドの以下でデータを紛失したり、デバイスが破損したりした場合、レドモンドパイは責任を負いません。あなた自身の責任で進めてください。 HTCデバイスはルート化され、ClockWorkMod Recoveryをフラッシュし、Android 4.0 Ice Cream SandwichベースのROMで表示する必要があります。 Leedroidの微調整は、ほんの一握りのICSベースのROMでのみ評価されているため、各デバイスのLeedroid Tweaksの公式スレッドでFAQを読み取ることにより、TweaksがROMで動作することを保証します。 ステップ1：HTCデバイスのLeedroid Tweaksの.zipファイルをダウンロードします。 EVO 3D GSM / CDMA 感覚 Rezound ステップ2：.zipファイルをデバイスに転送します。ステップ5で簡単にアクセスできるように、 /sdcardディレクトリのすぐ下に置きます。 ステップ3：デバイスをシャットダウンします。 ステップ4：ボタンの特定の組み合わせを押し続けて、ClockWorkMod（CWM）リカバリに起動します。この組み合わせはさまざまなデバイスで異なるため、選択した検索エンジンを使用してデバイスの組み合わせを検索してください。 ステップ5：ナンドロイドバックアップを取ります。 Leedroidの微調整の問題を見つけて、現在のセットアップに戻りたい場合、これは後で役立ちます。 ステップ6：CWM内に入ったら、SDCARDからzipをインストールするためにナビゲートして> sdcardからzipを選択し、ステップ2でデバイスに転送したファイルを選択します。

にもたらされます.Arduino IDEは、ボードがベースのAVRチップの抽象化層です。それでは、TIランチパッドボードでArduino IDEを使用することが可能になっていることは驚くべきことではありません。これは初心者が安価で低電力のMSP430プラットフォームで遊ぶのが容易になります。これは、Energia開発者の一部に多くの努力のおかげでお願いします。 プロジェクトはArduinoからブランチして、外観、感触、および機能はすべて同じです。多くのことに、ランチパッドのボードカラーに合わせて、配色が赤に移行しました。 COMポートとターゲットボードを選択して、ハードウェアを同じ方法で設定できます。実際にはすべてが働いていますが、移植されていない機能を使用しようとしないように、既知の問題ページを確認する必要があります。最善のリストには、ランダムおよびランダムなシード関数、およびトーン、NotOne、およびMicrosが含まれています。アナログライトに関する問題もあります。それは要求された頻度の半分だけを生成し、責任サイクルは0から50％までしか設定できません。それでも、このIDEから快適に働くと、これは素晴らしい開発です。

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