ボット, オセロ, NVIDIA, メモリ, 構文解析, スニペット, Linux
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.)
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.)
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.
OSはタスクごとにメモリを動的に割り当てる必要があります(タスクが保有するメモリに関することはのちに説明します). というのも, これらのタスクはアプリケーション実行中に生成, 削除される可能性があるからです.
今回では, このメモリ管理をOSが行うことにします. OSがメモリ管理を行うことで, OS動作の理解がしやすくなるからです.
このページでは, OSによるメモリ管理をどのように実装するのか説明します.
ここでは, 実際にタスクが作成されたときのメモリの構造を示していきたいと思います. メモリでの各領域の説明, この構造によるmallocの問題を示します.
OSはタスクごとにメモリを動的に割り当てる必要があります(タスクが保有するメモリに関することはのちに説明します). というのも, これらのタスクはアプリケーション実行中に生成, 削除される可能性があるからです.
今回では, このメモリ管理をOSが行うことにします. OSがメモリ管理を行うことで, OS動作の理解がしやすくなるからです.
このページでは, OSによるメモリ管理をどのように実装するのか説明します.
本来手動でメモリ管理しなければならない動的なオブジェクトを、スコープによって自動でメモリ管理するもの。
ここでは, 実際にタスクが作成されたときのメモリの構造を示していきたいと思います. メモリでの各領域の説明, この構造によるmallocの問題を示します.
OutlineTextのパーサ(Parser)について
このセクションでは, Windows Subsystem for Linux について書かれます.
本来手動でメモリ管理しなければならない動的なオブジェクトを、スコープによって自動でメモリ管理するもの。