[iBoucher]クレイジークリスマスライト振り付けをやりたい。 棚システムの費用を方法であれば、彼は自分自身を発展させることになった。 何人かの安価な1つのアンプリレーを拾うためにeBayに行った後、彼は始める準備をしました。 彼が敷設した基本的なスタンプ2を利用して、彼は比較的合計16ポートシステムをまとめることができました。 素晴らしい課題[iboucher]
[ハッキングされたガジェットを介して]
[iBoucher]クレイジークリスマスライト振り付けをやりたい。 棚システムの費用を方法であれば、彼は自分自身を発展させることになった。 何人かの安価な1つのアンプリレーを拾うためにeBayに行った後、彼は始める準備をしました。 彼が敷設した基本的なスタンプ2を利用して、彼は比較的合計16ポートシステムをまとめることができました。 素晴らしい課題[iboucher]
[ハッキングされたガジェットを介して]
でリークされたと言われています。すべての形状とサイズ、および著名なベンチマークアプリGeekbenchは、特に特にこのようなリークのソースであると理解されています。 iPhoneに関係しています。 今では、2018年のiPhoneがソフトウェアによって潜在的に発生する可能性がある場合、このように見えるかもしれません。 Consomacによって最初に報告されたが、2018年のiPhoneの少なくとも1つが現在のiPhone Xでマイナーな速度向上が見られるように思われます。懸念されるガジェットは、D321APマザーボードを備えた「iPhone 11,2」として提供されます。報告書によると、これがiPhone 9またはiPhone 11であることは、どの命名命名法を使用するかに応じて可能です。 新しいiPhoneの最初の外観を私たちに提供したかもしれないGeekbenchスコアは、先週から来ているだけでなく、2017年のiPhoneの中心にあるA11バイオニックチップに似たアームプロセッサを示しています。物事の変更はRAMにありますが、最近チェックされたガジェットには4GBのRAMが搭載されていますが、現在のiPhoneは3GBでトップになります。 L1方向キャッシュとデータキャッシュの両方が、両方とも32kbから128kbのブーストも見られます。 それでは、新しいガジェットのスコアは正確にどのようになりましたか?単一のコア結果に関する限り、拡張機能はわずかであり、iPhone Xよりもわずか10%の速度向上がありました。マルチコアテストでは、わずか5%の強化が見られたマルチコアテストではさらに優れていませんでした。ただし、これは未リリースの製品であると同時に、ハードウェアと間違いなくGeekbench自体がまだテストに最適化されていない可能性があることに留意することが重要です。 これが要約するのは、ここで使用される塩のピンチが必要であることです。 iPhone 11,2の識別子があれば、このガジェットが2018年のiPhoneの発表の下端である可能性があります。理想的には、ハイエンドガジェットはテストではるかに優れています。 (経由:Consomac [Google Translate]) 同様に検査するのが好きかもしれません: ジェイルブレイクiOS 11.3.1は、エレクトラの可能性に包まれています 脱獄iOS 11.4条件更新:知るために必要なこと ダウンロード:iOS 12ベータ2 IPSWリンク、OTAアップデートリリース iPhoneおよびiPadの100以上のiOS 12隠された機能[実行リスト] IOS 12ベータ2構成プロファイルデータをデザイナーアカウントなしでダウンロードする
1つの理由で、Hackadayは豊富に有能な貢献者の拡張された家族を持っています。最も顕著なものの1つは、[Bil Herd]、コモドール難民、電子エンジニア、メディック、そしてすべての周りの素晴らしい男です。彼は、この金曜日のHackaday.ioで私たちに参加するでしょう。 この金曜日、私たちは[BIL]とハックチャットをホストしています。あなたがコモドールを話したいのなら、これは男です。 Plasとプログラマブルデジタルロジックについて話したい場合は、これは男です。ほんの数ヶ月でスクラッチからシステムを構築する方法を知りたいのであれば、[Bil]をあなたの男です。 [BIL]は何十年もの経験を持っていて、彼のデザイン作業は何百万人によって生み出されました。あなたはめったに多くの経験を持つ誰かに出会うことはめったにありません、そして彼は今週の金曜日に私たちのハックチャットになるでしょう。 [BIL]テレビを修理するときには、CBラジオやテレビの修理から始めて、エレクトロニクスデザインの長い職業があります。最終的に、彼はコモドールの会社の機械でエンジニアリングラダーを働いていました。 生き残ったコモドールの後、Camden、NJのTrauma Centerで働き、軍隊の中心地で、そして最終的にはHacadaDayに勤めており、そこで彼が直接のデジタル合成、プログラマブルロジック、アクティブフィルター、およびCMOSが実際にどのように機能しますか。基本的に、それが電子機器を含む場合、[Bil]は何が起きているのかを知っています。 ああ、追加のボーナスとして、私たちは今週の子犬に名前を付けるようになります。 [bil]新しい子犬を手に入れ、名前が必要です。あなたの提案を送ってください! 参加する方法は次のとおりです。 私たちのハックチャットはHackaday.IO HACKチャットグループメッセージングのライブコミュニティイベントです。このハックチャットは、6月16日金曜日に正午太平洋期間で行われます。 「正午」がどこにあるのかについて混乱していますか?これが時間と日付のコンバーターです! Hackaday.ioにログインし、そのページをチェックして、「このプロジェクトへの参加」ボタンを探します。プロジェクトの一部になると、ボタンは「チームメッセージング」に変更されます。これはあなたが直接ハックチャットに連れて行かれます。 金曜日まで待つ必要はありません。あなたが望むときはいつでも参加して、あなたはコミュニティが何を話しているものを見ることができます
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