ボット, コンテンツ管理, Stack, ベクトル, Ubuntu, メール送信, 言語パック
その他
ここでは, LanguagePackManagerの基本的な使い方を説明します. 説明項目は以下のとおりです.
- パラメータの説明
- 言語パックの作成
- 使用例
- 言語パックの読み込みについて
LanguagePackManagerの導入方法を説明します. 説明項目は以下のとおりです.
- ダウンロード
- Unityにインポート
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
サイズ固定のスタックを扱うライブラリを紹介します.
このStackは, 以下の特徴を持ちます.
- std::stack が使用できない状況下でのスタックの使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定スタック
- 例外処理に対応していない環境下での使用
LanguagePackManagerとは言語パックを管理するものです. もちろんですがUnity上で動作します.
これを使うと以下のことができます.
- 言語パックの管理
- 各シーンでのアンロードとロード
言語パックといいながらファイル形式はテキスト形式です. 言語関係の編集が簡単になります.
また言語パックを各シーンでアンロードされるのでロードした言語パックが残り続けることがありません. これはすなわち使っていないメモリを開放します.
LanguagePackManagerを改良、強化、何でもしてください(;´∀`)
このページで書かれている書かれている内容が実際のスクリプトと異なる可能性があります.
このページの内容は2016年に執筆されています.
サイズ固定のスタックを扱うライブラリを紹介します.
このStackは, 以下の特徴を持ちます.
- std::stack が使用できない状況下でのスタックの使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定スタック
- 例外処理に対応していない環境下での使用
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.
線形代数にある線形写像, 基底の変換行列, 表現行列などを理解するとき, 今どこの座標系にいるのか, 基底は変わったのか, ここはベクトル空間かという悩みに会います.
本稿では, 変換行列や表現行列を図で理解することを目的にします. 行列の掛け算が点の移動であることを意識すると, 理解しやすくなります.
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.
ここでは, sendmail
コマンドを利用した, メール送信の方法について説明する. 通常, 25番ポートに対するメール送信には制限があるため, gmailを利用して, サブミッションポートでのメール送信を行った.
LanguagePackManagerとは言語パックを管理するものです. もちろんですがUnity上で動作します.
これを使うと以下のことができます.
- 言語パックの管理
- 各シーンでのアンロードとロード
言語パックといいながらファイル形式はテキスト形式です. 言語関係の編集が簡単になります.
また言語パックを各シーンでアンロードされるのでロードした言語パックが残り続けることがありません. これはすなわち使っていないメモリを開放します.
LanguagePackManagerを改良、強化、何でもしてください(;´∀`)
このページで書かれている書かれている内容が実際のスクリプトと異なる可能性があります.
このページの内容は2016年に執筆されています.