電力を読み取るWebカメラとPython

オシロスコープを得るためにハードウェアハッカーのための主要な儀式の儀式であることが利用されています。最近まで、典型的な人々の予算ではめったに新しい楽器がめったにありませんでした。さて、特にローエンドのPCスコープと「スコープメーター」を含める場合は、低コストのオプションが大幅にあります。デジタルメーターも同様に低コスト（多くの場合、一部の主要店では完全に無料）、信号発生器、周波数カウンタ、およびロジックアナライザでもあります。 しかし、それは非常に柔軟なキットの部分であるので、あなたが一般的に利用されているのと同じくらい一般的であると思わないテスト装置の一部があります。確かに、あなたが無線作業をしていない場合は、あなたの欲求リストでは高くないかもしれませんが、あなたがRFで何かをしているならば、それは柔軟なツールだけではなく、大きな価値もあります。それは何と呼ばれていますか？場合によります。歴史的に、彼らは「グリッドディップオシレータ」またはGDOという名前で行きました。場合によっては、代わりに「グリッドディップメーター」と呼ばれるのを聞いています。しかし、現代のバージョンはチューブを持っていません（したがって、したがって、グリッドはありません）ようこそ、あなたは今それらを浸漬メートルやおそらくDippersだけ呼ばれるのを聞くのです。 なぜそれが浸るのですか？ 電話をかけているものに関係なく、操作の理論はまったく同じでもまったく同じです。装置は、出力を外部回路に結合する方法を備えた非常に広いバンドオシレータよりはるかに多いものではありません。発振器からどの程度の電力がどの程度どの程度の電力がどの程度行われているかをスクリーニングする方法がも同様にあります。これは、発振器の最上部振幅を見て一般的に行われます。 DIPの理由は、メソッドインダクタおよびコンデンサが異なる周波数で動作するのを終える必要があります。ほぼ任意のタイプの回路または要素には、3つのインピーダンス源があります。抵抗は、周波数に基づいて修正しないはずです。静電容量による容量性リアクタンス。誘導要素からの誘導的リアクタンスと同様に。場合によっては、これらのうちのかなりの量のものがあります。たとえば、カーボン抵抗器では、どちらのタイプのリアクタンスも非常に多くありません。コンデンサは主に容量性のリアクタンスであるべきです。 インピーダンスと同様にリアクタンス 提供されたコンデンサの場合、リアクタンスは低周波数では非常に高く、高周波数では非常に低いです。インダクタンスは反対の：低周波数はより高い周波数よりも低いリアクタンスを生み出します。あなたがゼロヘルツ波として存在するDCを信じるならば、これを覚えておくのは非常に簡単です。インダクタ（ワイヤのコイル）は、直流（低リアクタンス）、ならびにコンデンサ（2つの平行なプレート）をはっきりと通します（高リアクタンス）。 回路の全体的なインピーダンスがこれら3つの要素に依存していても、値を追加するだけでは簡単ではありません。それは抵抗、そしてリアクタンスはまったく同じ種類の量ではありません。 3オームのリアクタンスを持つ2オームトンに1Vの信号が入っている場合は、1Vが通常の抵抗に入るとまったく同じように振る舞いたいと思います。抵抗とリアクタンスが直列である場合、その効率的な抵抗の値はインピーダンスであり、それは抵抗のベクトル和、リアクタンスです。 この例では、22 + 32 = 13である。 13の平方根はおよそ3.6ですので、インピーダンスの大きさは3.6オームです。それをさらに複雑にするために、誘導的リアクタンスならびにカパラクティブリアクタンスは互いにキャンセルする傾向がある。それを正方形にするからであるが、キャパシウムリアクタンスを否定的に扱うことは慣習的である。数学のために、あなたは本物の部分としての抵抗と複素数の虚数部分としてのリアクタンスとして抵抗を扱います。極型への変換は、位相角と同様に大きさを提供します。 並行して、それはまったく同じことのようなものですが、反応は抵抗と同じ抵抗を並行して追加します。これがポイントです：いくつかの周波数、誘導リアクタンスならびに容量性リアクタンスが等しい。直列回路では、リアクタンスがゼロになるだけでなく、残っているだけでなく抵抗があります。並列回路では、ゼロはフラクションの分母内で巻き取り、その結果、効率的なリアクタンスは無制限（そして純粋な抵抗と並行して、抵抗の値を修正しません）。いずれにせよ、リアクタンスは純粋な抵抗を残す。 共振 リアクタンスが互いにキャンセルされる点は共鳴です。 DIPメーターは共振点で作動しているため、メーターの発振器はそれに最大のトン（最低インピーダンス）を持ちます（最低インピーダンス）、したがって電圧が低下する（またはディップ）。任意の種類の他の周波数では、テスト中の回路の全体的なインピーダが存在するだけでなく、いくつかのリアクタンスが残されます。共振。 Clearly, the most fundamental function of the dip meter is to

USB Power Banksはあなたの携帯電話に外出先にいくつかの余分なジュースを与えます。あなたはさまざまな小売業者からのすべての形や大きさでそれらを見つけることができますが、あなた自身のものを建てるのはなぜですか？ [キム]それだけの方法についてのチュートリアルがあります。このDIY USBパワーバンクは、18650個のバッテリセルと電源管理ボードを3Dプリントケースにパックします。 4つのセルは16,000 mAhを提供し、それはあなたにいくつかの料金を与えるべきです。最終製品はかなり良く見え、同様の容量の力銀行を購入するより少し安いです。 ここで使用されている電力管理ハードウェアは、多くの電力銀行設計で使用されている一般的な部分であるようです。必要な電圧変換を実行し、セルを損傷を防ぐために充電および放電を管理します。小さなディスプレイはバッテリーパックの状態を示しています。 あなたは棚から力銀行を買うことを好むかもしれませんが、このデザインは他のプロジェクトに電池を追加するための完璧なソリューションであるかもしれません。いくつかのセルとこの管理委員会では、USB充電で安定した5 V出力があります。 2.1出力は、ラズベリーPIを含むほとんどのボードに電力を供給するのに十分なはずです。私たちは過去に他のDIYラズベリーPI力銀行を見たが、このボードは3ドルで行われた仕事を得ます。

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