ボット, オセロ, 検索エンジン, USB, セッション認証, 画面分割, CUDA
その他
ここには, TwitterBotに関することが書かれます.
筆者が現在作成中のTwitterボットは以下のリンクからBOTのたまり場
目的は以下のとおりです.
- 誰もが簡単にTwitterBOTを導入できるような枠組みを提案すること
- 自然な会話ができること
- 自動で学習すること
オセロです. 遊びで作ったものなので, きれいにできている自信はありません.
より多くの石をひっくり返した方が勝利です.
遊ぶには, pythonの環境が必要です.
AI搭載で一人でも遊べます. (貧弱なAIですので改良しちゃってください.)
オセロです. 遊びで作ったものなので, きれいにできている自信はありません.
より多くの石をひっくり返した方が勝利です.
遊ぶには, pythonの環境が必要です.
AI搭載で一人でも遊べます. (貧弱なAIですので改良しちゃってください.)
データベースを使わないで, あいまい検索を実現するPHPライブラリ
データベースを使わないで, あいまい検索を実現するPHPライブラリ
本稿では, Digest認証, およびセッション認証の欠点を互いに補うあう, 二つを組み合わせた認証方法を提案する.
まず, Digest認証とセッション認証について簡単に説明したのち, 本題に入る.
データベースを使わないで, あいまい検索を実現するPHPライブラリ
よりモダンで, 完全に要素ベースの[JavaScript/画面分割ライブラリ SplitView]をご使用ください.
多くの編集ソフトには, 一つの画面を分割する機能があります. 一つの画面を分割することで, 同じ画面で複数の作業を行うことができます.
Splitterは, ウェブブラウザ上で動作する画面分割ライブラリです. 分割境界にあるスライドバーを動かすことで領域のサイズを調節できます.
ウェブブラウザ上で動作する, 画面分割ライブラリ.
スクリプト内に一切の状態を持たず, 完全に要素のデータ (例えば, 属性やスタイル) と要素の構造をベースに動作します. このことで, 次の三つの特徴が得られます.
- ページロード時のレイアウト変化なし
- 他スクリプトによるビューへの自由な変更
- カスタム可能
インターネット上で調べものをするとき, 検索エンジンを使用してインターネット上にある膨大なコンテンツを絞り込みます. ただし, 日本国内で検索エンジンのサービスを利用すると, 日本を対象としたコンテンツが検索対象になります. そのため, 英語で書かれた最新の技術情報や, 論文, 公式のリファレンスがヒットしずらい問題があります.
本稿では, 日本国内にいながらも, 海外の検索エンジンサービスを利用できる方法を提示します.
2021年12月現在, この記事で紹介している方法は古い可能性があります.
最新の方法について, microsoft 公式の以下のページか, 他の最新情報サイトをご覧ください.
WSL2上でUSBデバイスを認識させるために, VirtualHereを用いた方法を, Linux側でUSB/IPの機能を有効にする方法も含めて, 説明します.
2021年12月現在, この記事で紹介している方法は古い可能性があります.
最新の方法について, microsoft 公式の以下のページか, 他の最新情報サイトをご覧ください.
WSL2上でUSBデバイスを認識させるために, VirtualHereを用いた方法を, Linux側でUSB/IPの機能を有効にする方法も含めて, 説明します.
本稿では, Digest認証, およびセッション認証の欠点を互いに補うあう, 二つを組み合わせた認証方法を提案する.
まず, Digest認証とセッション認証について簡単に説明したのち, 本題に入る.
よりモダンで, 完全に要素ベースの[JavaScript/画面分割ライブラリ SplitView]をご使用ください.
多くの編集ソフトには, 一つの画面を分割する機能があります. 一つの画面を分割することで, 同じ画面で複数の作業を行うことができます.
Splitterは, ウェブブラウザ上で動作する画面分割ライブラリです. 分割境界にあるスライドバーを動かすことで領域のサイズを調節できます.
ウェブブラウザ上で動作する, 画面分割ライブラリ.
スクリプト内に一切の状態を持たず, 完全に要素のデータ (例えば, 属性やスタイル) と要素の構造をベースに動作します. このことで, 次の三つの特徴が得られます.
- ページロード時のレイアウト変化なし
- 他スクリプトによるビューへの自由な変更
- カスタム可能
公式リファレンスを参考しつつ, Ubuntu 上にNVIDIA GPU ドライバ, CUDA, cuDNNを入れて, tensorflow をGPUで動かす方法を, フローチャートで進めます.