ボット, 検索エンジン, フローチャート, 書き方, 発振回路, CUDA, メモリ
その他
例をまじえながら具体的なコンテンツの書き方を説明します.
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
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.
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
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.
文章を書くという行為は, 日常でよく行われます. その際, 他人にわかりやすく書こうとしますが, なかなかそうはいきません. 何から書き始めていいのか, どのようにして文章を続けるか悩みます. ここでは, 筆者なりにわかりやすい文章を書くということについて考察します.
OPアンプ(オペアンプ)を使ったCR型矩形波(方形波)発振回路です. 抵抗の値で発振周波数が変化します. グランドと電源電圧間で発振し, マイコンなどのデジタルICに最適です.
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.
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.
例をまじえながら具体的なコンテンツの書き方を説明します.