Crutch Tripod

Doug Nelleは、この信じられないほど安い三脚を使って彼の5 “F / 5屈折率望遠鏡をサポートしています。 木製の構造はオークの外に建設されています。 Dougは、荷重の下で崩壊するのを防ぐために、管の頂部にダボを挿入しました。 あなたが自分のために一つを作りたいのであれば[yo_tyler]地元のリサイクル店をチェックすることを提案します。

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ダイニングスペーステーブルにはんだ付け構成を持つハッカーがあり、その後、居間に電子顕微鏡を走査するハッカーがあります。 [MACONA]は後者のグループの一部であり、日立S-450 SEMは彼が修理しただけでなく、彼自身をカスタマイズしました。 [MACONA]はHackaday.ioで全体を文書化しました。日立は彼に関連していたのと同様に、人口としての仲間に関連しています。それは最初に壊れていました、そしてそれから10年間保持した。それは問題を判断したのは、電気テープでスプライスされたのと同様に高電圧コードカットでした。テープは500Vの供給を短絡しただけでなく、最終的に破損しています。ありがたいことに、整流ダイオードは交換に必要な唯一の部品でした。 SEMは、「マコナ」と同様に、仲間と同様に彼らの非常に最初の画像を提供しています。ただし、SEMSはFinicky Beastsです。最終的には、フィラメントが交換されるのと同様に燃やした。新しいフィラメントは10の箱のための500ドルです。フィラメントを自宅で開発することができます。 0.089mmのタングステンケーブルとエリア溶接機が問題を修復するのにかかっていました。貧困層の隣にはスキャンアンプがありました。 SEMSは多くのエキゾチックな部品を利用していますが、日立はかなり典型的な典型的なSANYO STK070オーディオアンプを機能させました – 簡単な修正! このSEM特別なものを見ることは、それに接続されたエネルギー分散型X線分光法(EDX)システムです。脆弱な液体窒素冷却されたセンサーが働いていたが、1980年代の年齢信号処理コンピュータは育てるのに少し古くなった。仲間と同様のSEMホーボン最も提供された[MACONA]彼のマシンのためのPlayのアップグレードと同様に、ほとんどプラグであるやや新しいケベックスシグマゴールドシグナルプロセッサ。新しいプロセッサプロセッサは同様に、デジタルビーム制御ならびにPCで写真をキャッチするために利用され得るデジタル出力を提供する。 すべての接続が作られたら、EDXは驚くほどうまく取り組んでいました。 これで、古い走査型電子顕微鏡が引退していることは、[Jeri Ellsworth]、[Ben Krasnow]と[MACONA]のランクに参加する可能性がある時間の問題である。

ニューラルネットワーク:あなたはそれをとても単純に持っていますニューラルネットワーク:あなたはそれをとても単純に持っています

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

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