電力を読み取るWebカメラとPython

APRSのシグナルを取得しますCAVE-LINKは、洞窟内のアマチュアラジオの自動パケット報告システム（APR）を利用して、設定データ（およびその他のメッセージ）を取得します。 あなたが洞窟の中で大きな検索と救助の目的を調整していると想像してください。あなたのすべてのグループがどこにあるのか、そして彼らが何も発見したかどうかを理解する必要があります。しかし、まさにそれらすべてがコマンドセンターとどのように対話するのですか？ あなたはラジオを仮定するでしょう、しかしあなたは間違っていると仮定するでしょう。ラジオは、ねじれ合いの迷路の中で何がよく伝播していません。岩石は、特にVHF / UHF品種では電波を取り込みます。過去には、それに沿って送信するだけでなくケーブルを実行します。この短い記事は、選択内容で実行されます。しかし、すでに重い洞窟にケーブルを追加すると、クライミングギアは迷惑や悪化です。 アマチュア無線事業者のグループ、ならびに洞窟のグループによるいくつかの実験は、APRSリピータを修飾することを目的としています。 DigiPeatersは、APRSの世界で理解されているように、もう一度進み、それ以降の進行メッセージを受講します。連続したホップごとに、信号を得たステーションはその名前をメッセージと一緒に送信されるパスのリストに追加します。 洞窟が洞窟でそれらの方法を作業するにつれて、ギデルパックとバッテリーパックは、Hänselで脱落します。この手法は、前のものから無線信号を完全に紛失する前にLocation One Reteperを確実にしてください。しかし、APRS CAVE-Link Jobは、ワイヤを利用せずにマンモス洞窟で1マイルの送信価値を得ました。悪くない！ 今、GPSはまだ地下に働いていないので、洞窟は彼らと一緒に正確な地図を持ち込むことと彼ら自身の場所を追跡する必要があります。しかし、洞窟の雰囲気の中に渡された不可欠なメッセージ（「私たちは彼を発見しました」）が挑戦の十分である。 私たちは高高度バルーンペイロードを追跡するために利用されているAPRSを見ました、そして、これらのDIYバージョンで実証された軽量化に対するまったく同じ興味が同様に洞窟の文脈で役立つであろうと疑問を投げかけることはできませんでした。 APRSリンクのあらゆる種類の素晴らしいネットワークを作りましたか？悪条件の下で？コメントで理解しましょう。 意図しない先端のためのTRAVIS Goodspeed]ありがとう。

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

それは一般的に肯定的な音楽が午後のピクニックに大きく加えることができるという真実です。熱い石炭で調理された肉を調理することを可能にするために頻繁に回転させる必要があることも知られています。 [Handy Geng]からのこのバーベキューグリルプロジェクトは両方のカウントで提供します。 このプロジェクトは、電子ピアノのキーを押すことによって有効にされた完全な88モーターを使用しています。使用される技術は単純です。キーボードを電子的にまたはMIDIの上でインタフェースするのではなく、代わりに各個々のキーの下にマイクロスイッチが取り付けられています。 したがって、ピアノキーが押されると、対応するモータがオンになります。各モーターは、熱い石炭の箱の上に座って肉を積んだ串を回します。したがって、ピアノを弾くことは肉を回して、それが燃えることなくそれをすべての側面で調理されることを可能にします。 さらに、Piano Barbecue Grille全体も電動化されているので、ピアノを再生しながら昼食を調理しながら、「Handy Geng」が彼のワークショップの周りを遅らせることを可能にします。同時に自分のゲストを楽しませながら、焼きケバブを調理する素晴らしい方法です。 私たちは他の楽しいグリルハックも見ました – ロボットなものでさえも！休憩後のビデオ。 [先端のためのムーンハウスに感謝します！]