cuDNN, ラダー回路, WSL2, プロジェクト, 検索エンジン, メモリ, ボット
その他
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.
コントローラ製作に関することについて説明します. 説明の項目は以下のとおりです.
- 部品入手
- 製作
- 説明
- 参考文献
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.
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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.
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.
nodec
は、ゲームエンジンなどのプラットフォームを新しく作成するためのフレームワークです。
アプリ開発のためのプラットフォームは、これまでたくさんありました。たとえば、GUIアプリケーション作成のプラットフォームにはQt、ゲーム開発のためのプラットフォームにはUnityがあります。ですが、これらのプラットフォームは別々で開発されており、そのうえで動くアプリコードもまた、まったく違った様相をしています。
nodec
フレームワークを利用することで、新しいプラットフォームを効率的に構築できます。nodec
フレームワークは、異なるプラットフォーム間で共通に使える機能を提供します。また、アプリへのインターフェイスはあらかじめ定義されているので、設計の再利用が可能です。
アプリコードの実装も、nodec
フレームワークで効率化することが可能です。プラットフォームの上に、機能を抽象化したレイヤー(modules)があり、アプリ層はこのレイヤーを通してプラットフォームの機能を利用します。プラットフォームが異なっても、アプリでの実装の仕方は同じです。
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
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.
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
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。