CyanogenMod 10に新しいファイルマネージャーアプリ

を使用して、クラスで最も安価で強力な競合他社を使用して、Moto EはMotorola（Google Company）のAndroidベースのスマートフォンです。 1.2 GHzデュアルコア皮質A7プロセッサ、1 GB RAM、Adreno 302 GPU、4.3インチのGorilla Glassディスプレイ、KitKat 4.4.2のすぐ外のボックスを備えています。残念ながら、少なくともまだこのデバイスに着陸する現在のKitKat 4.4.4に関するニュースはありません。しかし、XDAフォーラムでは、カスタムメイドのROMを介してキットカット4.4.4の味をデバイスに味わっているXDAフォーラムのデザイナーにとって手の届かないことは何もありません。この方法は、Moto EをKitkat 4.4.4に更新します。 Cybojenixの一貫した困難な仕事は、Kitkat 4.4.4に基づいてMoto Eに基づいてSlimkat ROMを獲得し、SlimおよびAOSPソースで定期的に更新され、最新の状態に保ちます。 ROMは、カスタマイズの程度、大規模な機能、ソフトウェアアプリケーションの拡張、およびさらに多くの人に人気があります。さらに、Slimkat ROMのいくつかの主要な機能が、Moto Eで設定するものの詳細を提供するために指摘されています。 特徴 »本物の暗いスリム：スリムROMのUI強化により、ガジェットスタイルを1回だけクリックして完全に暗く、完全に変えます。 »スリムな露出：はるかに優れたマルチタスクエクスペリエンスのための完全にオーバーホールされたリコンパネル。 »ショートカット：通知やロックスクリーンエリアなど、個別のアプリにアクセスできるショートカットがどこにでもあります。 »クイック設定タイル：必要なタイルをカスタマイズし、数量を追加、排除、さらには変更します。 »Slimpie：パイコントロールに似ていますが、多くの側面で異なります。 »カメラの強化：CAMアプリには、膨大な数のMODと高品質のブーストが含まれています。 詳細については、Slimroms Webサイトにアクセスしてください。

高天井を交換するのに役立ちます。高天井は、居住者をオープンで風通しさせることができますが、それらはしばしば届く困難な光継手が付いています。それに対処するために、[Mattwach]は、仕事をはるかに簡単にする電動電球チェンジャーを作りました。 電球のチェンジャーはすでに存在していますが、それらは通常、シャンデリアと他の光のための光フィッティングで軸上で使用される必要があります。代わりに、[Mattwach’s]デザインはデバイスを90度角度で使用することを可能にし、それを追加の使いやすさのためにそれを自動化します。 12Vギアモータは、調整を回す作業を行い、仕事を行うのに十分なトルク以上のものを持っています。フランジ付きカップリングを使用して、モータを電球チェンジャー自体に取り付ける。次にAttiny85マイクロコントローラを使用して、L293D Hブリッジドライバを使用してモーターを制御します。 PS2のサムスティックがユーザー入力のために接続され、すべての電子機器は理想的な角度で取り付けられた電球エンドエフェクタと共にブルームスティックに取り付けられています。 電球を交換することは、電球の上にエンドエフェクタを滑るのと同じくらい基本的なものであり、そして光を緩める方向にサムスティックをフリックする。その後、取り外し、次に新鮮な電球に置き換えられ、サムスティックを他の方向に押し込んでねじ込みます。 通常、このようなタスクは、背の高いはしごの上部に行われると、かなり大ざっぱな命題になります。代わりに、完全な15電球シャンデリアを交換するときに半分1時間以内に完成した、それは見下ろす歩道の安全性から完成した簡単な仕事になる。 ちなみに、あなたがあなたの電球を交換しているならば、あなたはあなたが買うことを許されない特別なロイヤルライトに興味があるかもしれません。休憩後のビデオ。

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