Kindle Fire [チュートリアル]

iPhone Devチームは、iOS 4.2B3ファームウェアとSHSHブロブではなく、iOS 4.1 IPSWを使用してiOS 4.2.1を倒すためのWindowsバージョンがiOS 4.2.1の方法であることを確認しました。 Appleはまだ4.1 IPSW（blobsではない！）を提供しているので、Monte-4.1を介して4.2.1を介してWindows Redsn0Wリリースを行います。 残念ながら、Mac OS Xのカウンターパートほど速くはありません。これは、REDSN0W 0.9.7のWindowsバージョンがRAMの代わりにファイルシステムを利用しているためです。これにより、プロセス全体が非常に遅くなります。 WINバージョンがRAM：SLOWの代わりにファイルシステムを利用するかどうかについて、正確に不平を言ってはいけません。 いつものように、私たちはあなたを更新し続けます。もっとお楽しみに！ Twitterで私たちに準拠するか、Facebookのファンページに参​​加して、最新のiPhoneのジェイルブレイクやロック解除リリースについて最新情報を入手できます。

Ping-Pongボールに多数の用途があります。海。それが判明しているので、それらはLEDピクセルのディフューザとして有用であり、大きな個々のLEDを必要とせずに大型ディスプレイの構築を可能にします。 [David]は、厳密にモジュラー設計のおかげで、任意の大きなLEDディスプレイの構築を可能にする3D印刷部品を使用してLED Ping-Pongボールディスプレイを開発しました。基本単位は、単一のLEDモジュールを保持し、標準の卓球ボールを取り付けるためのカップ状の構造を有する小片である。これらの基本単位のうち25個は、配線ダクトも含むパネルにまとめられている。最後に、構造外方向に構造剛性を与えるクリップのおかげで、これらのパネルの数をディスプレイに組み合わせることができます。 シングルパネルは25のLEDを保持し、ケーブルテレビダクトが付属しています。最良の場合、複数のフレームを接続するためのクリップがあります。 もちろん、LEDモジュールの取り付け単にディスプレイを作成するのに十分ではありません。LEDは電源ラインとデータラインに接続する必要があります。 [David] 1,800個のワイヤーを切り取って剥ぎ取ることの考えを解放し、その理由でこのプロセスを自動化する方法を考案しました。定期的に断熱材を燃やすこと。その後、これらのワイヤをLEDにはんだ付けし、データバスに沿ってピースを滑り落ちることの問題でした。 完成したパネルは、データ信号を生成するためのTeensy 3.2の組み合わせによって駆動され、画像を処理するためのラズベリーPI。下に埋め込まれたビデオにかなり顕著な結果を見ることができます。これがあなた自身のものを構築するように促したならば、あなたはSTLファイルとすべてのコードが[David]のプロジェクトページで利用可能であることを聞くことを嬉しく思います。 大規模なLEDディスプレイは常に見るのが常に楽しいですが、これはピンポンボールをディフューザとして使用する最初のものではありませんが、そのモジュール性とオープンソースの設計により、これはおそらく複製が最も簡単です。もちろん、ピンポンボールの良いプロバイダーがあると仮定しています。

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