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[Kyle Gabriel]を知っています。できるだけ。結果は自分自身のために話し、いくつかのおいしい揚げカキはそれを見せる！ フライオーキのキシュームは、傷から成長した。 きのこの栽培の最も影響力のある条件は、温度、湿度、およびCO2濃度であり、環境条件の取り扱いを自動化して、安価なハードウェアと部品を活用しながら、定期的な写真を撮る能力を持つオープンソースシステムです。物事に目を向けてください。 「Kyle」のドキュメント「包括的な」と呼ばれていない、そして彼は仕事場のための陽圧空気ろ過システムの設定からすべてのものを取り組んでいます。そして収穫。彼は揚げキノコのための美味しいレシピを含みます。それはそれよりも詳しくはありません。 私たちは[カイル]の前の仕事を見ました、そしてそれは継続的な洗練を見るのは素晴らしいです。下に埋め込まれたビデオで全体のことのツアーをチェックしてください（または自分を空腹にしたい場合は16:11にスキップしてください。）

彼らがサービスを使い果たさずに彼らが高電圧ケーブルを検査する方法を疑問に思いましたか？ このビデオをチェックしてくださいこのビデオをチェックして、プロの高電圧ケーブルインスペクタの寿命を垣間見ることができます。 あなたが期待している仕事の一部があります – 鳥のようにケーブルの上のケーブルにぴったりと迫って、あなたが期待しない仕事の一部はスーツです。 このスーツは、火災を引くことを防ぐため、25％のステンレススチール製の糸を防止し、スーツを着用可能なファラデーケージに変えてください。 もちろん、彼は彼の肌からファラデーケージの単なるミリメートルを持っているので、ケーブルインスペクターは彼の就業日を半分の100万ボルトで囲まれています。 感電を避けるために、ケーブルに触れる前に自分の間の電圧電位を均等化させる。 あなたの特定の恐怖症に応じて、このビデオはあなたの仕事が本当に鈍いように見えるかもしれません…本当に本当に安全です。 [ビアジツモド]

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