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目前顯示的是 11月, 2017的文章

ibeacon ios教學

ibeacon 是一個藍芽的發射器, ios或是android 可以透過搜尋ibeacon的訊號強度來判別手機是否進入ibeacon的範圍內,以達到 1. 手機是否進入某個範圍 (將ibeacon 放置特定區域) 2. 點名附近所有ibeacon ( 將超小型的ibeacon放置於需要點名的物品上 例如鑰匙 小孩 錢包 ) ibeacon 使用藍芽的ble技術,所以非常省電通常一顆鈕扣電池可以使用3個月不關機,如果使用大一點的電池可以撐上一兩年不需要更換電池. 一開發ibeacon之前 我們需要一台ibeacon發射器, 不花錢方案或是網路買一個 1.用iphone 或是ipad模擬        例如這個 https://itunes.apple.com/us/app/beacon-simulator/id1098267039?mt=8 2.用android 模擬 例如這個 https://play.google.com/store/apps/details?id=net.alea.beaconsimulator&hl=zh_TW 3.用樹莓派模擬      如這個網站介紹 http://cheng-min-i-taiwan.blogspot.tw/2015/03/raspberry-pi-40ibeacon.html    指令如下 sudo hciconfig hci0 up sudo hciconfig hci0 noscan sudo hciconfig hci0 leadv sudo hcitool -i hci0 cmd 0x08 0x0008 1E 02 01 1A 1A FF 4C 00 02 15 E2 C5 6D B5 DF FB 48 D2 B0 60 D0 F5 A7 10 96 E0 00 00 00 00 C8 00 關閉如下 sudo hciconfig hci0 down 二 ios 開發 在ios11開發 ibeacon 需要在info.plist中註冊三件事情 NSLocationAlwaysAndWhe...

以製作剪刀石頭布的遊戲來學習神經網路Tensorflow 與 Keras--計畫開頭

學習了一些網路上的神經網路資源,但是多半停留在MNIST的數字手寫範例, 希望以實作的方式製作一款剪刀石頭步的遊戲來介紹LSTM與CNN達到有趣的入門神經網路 目標希望能學習到tensorflow 與 keras 所以會以tensorflow 先期製作,再以keras再度製作, 計畫步驟 一、使用鍵盤輸入完成LSTM預測的遊戲        1. 先撰寫Tensorflow  LSTM 預測 剪刀石頭步的程式,驗證想法是否可行        2. 使用Keras LSTM 再度製作        3. 撰寫介紹文        4. 錄製短片 二、撰寫CNN 辨識剪刀石頭步的範例       0.先撰寫Python取得攝影機資料       1.先撰寫Tensorflow CNN 辨識剪刀石頭步       2.使用]Keras CNN再度製作       3.撰寫介紹文       4.錄製短片 三、結合一 、二製作剪刀石頭步的完整遊戲。