 Memang baru, apapun, pada awal-awal tahun ini, ke alam kiri, saya berada di dalam enam bulan ke alam kiri sebagai bahan kemampuan udasiti, kondisi, di dalam kebunan. Jadi, seperti yang saya akan bincangkan ini adalah bahan yang ditahun-tahun sebagai keperluan kemasan. Ini sebenarnya sebuah projek yang saya telah dilakukan sebagai bahan kemampuan udasiti, kemampuan udasiti. Sebenarnya, sebuah projek yang saya sebenarnya dapat melakukannya adalah untuk menggunakan network NeuroNetwork untuk menghidupi dengan mengenangkan bagaimana saya menghidupi Jadi apa yang saya perlu lakukan, dan ada link github Sebaiknya ini, car sim ini adalah pembentangan Anda boleh menghidupi dan bermain dengan diri Sebaiknya, anda hanya perlu menghidupi dan menghidupi gambar Jadi gambar akan menghidupi, sebaiknya adalah car steering angle Kerana jika anda menghidupi, anda akan menghidupi keadaan Jadi gambar akan menghidupi keadaan dalam file CSV dan setelah itu, anda dapat menggunakan gambar dan gambar untuk anda untuk menghidupi keadaan Dan apa yang saya lakukan dalam projek ini, saya menjelaskan banyak dari pembentangan ini Dan saya menurut saya, bagaimanapun, bagaimanapun, bagaimanapun, bagaimanapun, bagaimanapun, bagaimanapun Berita, keadaan pleasanter, dan jika digunakan di sini, saya tetap menghidupi gambar Sebaiknya, anda akan membuat perkara yang lebih penting dengan memasangkan gambar Dan apabila anda menggunakan gambar, anda akan membuat gambar dan ia akan memberi keadaan Jika anda mengetahui gambar, anda akan membuat keadaan Dan anda akan menyebabkan gambar Selepas anda mempunyai kawasan kawasan kawasan kawasan, anda dapat menggantikan gambar ini. Jadi, semasa pergerakan pergerakan, anda akan mempunyai... ...di sini. Jadi, CNN akan menghasilkan angkut kawasan kawasan, dan anda akan mempunyai... ...apa yang anda lakukan sebelumnya. Dari kemudian, anda akan melihat proses keadaan dan propagasi keadaan dan peraturan. Jadi, apa yang saya belajar dengan projek ini adalah... ...saya rasa dari beberapa beberapa bahagian lalu... ...dan kami selalu bercakap tentang desain model. Tetapi, satu cara belajar yang saya lalui, mempunyai pengalaman selama enam bulan... ...seperti, adalah bahawa... ...pergerakan pergerakan pergerakan pergerakan bahkan penting. Jadi, di pergerakan pergerakan pergerakan pergerakan ini... ...yang saya lalui di dalam pergerakan pergerakan, anda akan melihat bahawa... ...dia ada banyak jalan tinggi. Jadi, apa yang saya lalui di sini... ...saya lalui keselamatan. Jadi, di dalam pergerakan pergerakan pergerakan pergerakan bahkan penting... ...dengan ke-25 dan ke-25. Positif bermaksud mengalirkan ke-right, negatif bermaksud mengalirkan ke-left. Dan bahawa pergerakan pergerakan itu sebenarnya mengalirkan ke-1 dan ke-1. Sebenarnya, saya sebenarnya lalui keselamatan... ...dan anda dapat melalui bahawa di sini... ...saya akan melalui ke-1 dan ke-2. Jadi, saya ok again. Dari ini, saya mijn rangka segala lagi... ...jika pronounce ini itu dans k bulk. Selain kore L network yang mereka mengingatkan, yang saya ambil dan mengingatkan oleh Keras. Untuk preparasi data, dalam projek ini, apa yang saya perlu lakukan adalah, anda perlu, apa? Kamu kanan dan kanan kanan berguna dalam perjalanan kembali. Meskipun dalam projek ini, kami telah beritahu bahawa kami boleh sebenarnya kembali ke lantai dan cuba kembali ke centre untuk mengajar kembali bagaimana untuk kembali dari kecil. Tetapi dalam kehidupan real, saya tidak rasa anda boleh menghidupkan kembali ke lantai dan menghidupkan kembali kembali kembali kembali. Jadi, bagaimana kembali ke lantai dan kanan menarik yang cukup berguna. Apa yang menjadikan adalah, memiliki kembali ke lantai ke lantai dan kanan dan saya mengambil kembali 0.25 di angka. Jadi, di kembali kembali, bermakna saya akan beritahu, untuk kembali kembali kembali, anda harus menambah kembali 0.25. Contohnya, untuk jauh kiri, saya akan beritahu 0.25 which berurus sekalipun ke sekitar 8 degrees angka. Kemudian dalam kembali kembali kembali, apa yang saya belajar dalam kembali kembali kembali dengan kembali ada banyak�u perangkat e-mel dan apa yang saya menggunakan di sini netir tidak akan dikelebihan dari tepung ke ke dan ke tengah. Kerana kejadian ia mengawal, sangat banyak berjalan di panas. Jadi, saya ingin mempunyai bagaimana untuk menghubungi klockwise juga. Jadi, saya menghubungi random flip. Dan, random shadows, kerana jika anda menghubungi, jika anda menghubungi resolusi, anda dapat melihat shadows juga. Jadi, saya menghubungi random shadows untuk menghubungi komponusional untuk menghubungi bahagian-bahagian, dan bahagian-bahagian, dan bukan menghubungi shadows. Dan, tentu saja, kerana di dalam simulat ini, versi yang terbelakang saya rasa mereka mempunyai klockwise yang sedikit terdengar. Jadi, saya menghubungi komponusional yang berlaku supaya anda tahu bagaimana untuk menghubungi berdua dalam klockwise dan dalam klockwise. Jadi, seperti yang saya beritahu, saya perlu menghubungi klockwise. Jadi, apa yang saya lakukan di sini, saya menghubungi 80% dari imajan dengan klockwise yang berlaku. Ketika saya menghubungi klockwise, saya akan berhubungi 20% dari klockwise yang berlaku. Hanya saja. Sebenarnya, klockwise yang berlaku untuk menghubungi klockwise yang berlaku. Sekarang, klockwise yang berlaku lebih seperti klockwise yang biasa. Jika anda nampak, ia berlaku. Jadi, saya menggunakan data ini untuk menghubungi klockwise yang berlaku. Satu perkara yang saya suka menghubungi adalah dalam klockwise yang berlaku, sebab itu saya menggunakan klockwise yang berlaku. Satu perkara yang saya belajar menggunakan klockwise adalah bahawa klockwise yang berlaku adalah sangat mudah untuk menggunakan. Ada banyak klockwise yang dikatakan dalam klockwise. Kerana pada masa ini, saya sebenarnya perlu menerima kota menggunakan klockwise tanpa klockwise yang berlaku. Jadi, klockwise yang saya menghubungi dalam klockwise adalah klockwise yang menggunakan kota yang berlaku dan bahawa bahawa kota yang berlaku dan perkara tentang kota yang berlaku, kota yang berlaku dan bahawa kota yang berlaku. Jadi, untuk kemungkinan-kemungkinan jika anda ingin memberikan kota, anda boleh cuba memperkenalkan dalam kota yang berlaku tanpa klockwise dan menggunakan kota yang berlaku. Pada masa saya, saya ingin beritahu beberapa mereka. Okey, dalam sebab segera, ia telah berlaku sejak saya balik ke kota yang berlaku dengan bahagian matematik. Jadi, kemungkinan-kemungkinan semua ini adalah perkara yang menarik untuk saya menerima dari hari universiti saya. Dan, seperti yang saya lalui, saya juga ingin menyebut kepada begini yang mungkin mencuba. Cs231 dari Stanford sangat menarik untuk saya faham kemungkinan yang berlaku tanpa klockwise untuk kemungkinan-kemungkinan. Jadi, dalam kemungkinan-kemungkinan, ia menarik untuk anda apabila anda membuat kemungkinan-kemungkinan. Bukan 0-255 untuk setiap piksa, bagaimana anda menerima ke-1-1 atau ke-0.5-0.5. Sudah tentu, apabila di atas kemungkinan-kemungkinan dan berlaku kerana anda akan menerima kemungkinan dan kemungkinan untuk kemungkinan. Apabila anda menerima, lemi aljubra, aplikasi meskipun dalam kemungkinan-kemungkinan ada banyak. Jadi, untuk mengahwini netwur, apa yang CnN, apa yang sebenarnya yang anda lakukan? Apa yang kemungkinan anda lakukan kemungkinan? Sebab setelah menghubungi projek ini, saya mencuba mencari kemungkinan-kemungkinan. Mencari apakah itu yang telah dikembang sebagai cara untuk menghubungi kemungkinan-kemungkinan. Jadi, untuk membuat itu, saya rasa anda perlu mempunyai lebih baik mengenai apa yang CnN sebenarnya yang anda lakukan. Sudah tentu, pelajaran berkelas kemungkinan-kemungkinan dan kemungkinan-kemungkinan dan kemungkinan-kemungkinan kerana semua ini ada di antara lelaki. Jadi, untuk mengambil gambar kemungkinan-kemungkinan anda mungkin perlu tahu apa yang anda lakukan supaya tidak memasukkan proses ini. Okey, aplikasi sepenuhnya, tentu, seperti yang saya lelaki saya menerima, perkenangan dengan gambar atau mengatakan untuk memperkenalkan gambar untuk memperkenalkan gambar. Okey, ram, ram dan lebih banyak ram. Seperti yang saya lelaki, anda menerima bahawa ia memperkenalkan banyak ram dan perkenalanan-perkenalanan adalah cara untuk pergi. Ia adalah perkara yang sangat bernasam kerana anda hanya mencari apa yang anda perlukan di setiap pelajaran. Jadi, setelah memperkenalkan semua gambar anda, anda hanya mencari apa yang anda perlukan. Dan akhirnya, aplikasi terbaik yang anda gunakan. Okey, apabila saya memulai projek ini, saya sebenarnya melakukannya daripada AWS. Sebenarnya, projek ini mencari saya dengan 100USB. Dan saya sedar, ia tidak terlalu jauh untuk memperkenalkan dan memperkenalkan diri saya sendiri. Saya menerima banyak perkenalanan yang terbaik sebenarnya, carousel. Okey, apa yang saya menerima adalah GTX 1070 NVIDIA. Okey, dan saya rasa ia telah menerima saya dengan baik-baik dengan 8GB ram. Ya. Jadi, kemudian perkenalanan, reenforcment, belajar, Sam sebenarnya terlebih dahulu, tapi saya tidak melihatnya. Sudah tentu, seperti yang saya beritahu, reenforcment dekompetusi. Di sini, adalah gambar yang sangat kecil dari teman saya, Mali. Dia berikan beberapa idea untuk, ini bukan reenforcment dekompetusi, tetapi sebenarnya, saya hanya mengambil aktiviti yang paling tinggi dan saya hanya menerima. Okey, jadi, anda dapat melihat jauh-jauh, cepat-cepat. Sebenarnya, di tengah-tengah tengah-tengah, anda dapat melihat ia sedang menarik melihat jauh-jauh jauh-jauh. Sebenarnya, ia berikan reenforcment dekompetusi pada melihat jauh-jauh. Baik-baik saja, jika ia di tengah-tengah, anda dapat melihat jauh-jauh. Jadi, saya rasa, itu tentangnya. Github, Notebook, ada link di sana. Jadi, anda dapat melihatnya dan menerima. Ya. Baiklah. Terima kasih. Terima kasih. Ada pertanyaan? Ya. Anda beritahu anda perlu mengalami jauh-jauh sebelum anda menggunakan mereka untuk menerima? Ya. Anda menggunakan jauh-jauh untuk menjadi antara 0 dan 25? Ya, itu adalah perjalanan, tetapi saya perlu menggunakan antara minus 0.5 dan 2.5. Kerana, dalam menerima, anda ingin mempunyai jauh anda dengan makin 0. Okey, kerana anda tidak mempunyai untuk menggunakan 2 jauh atau 2 jauh. Jadi, anda cuba menggunakan jauh kecil yang mungkin yang menerima jauh dan membuat jauh lebih jauh terhadap data yang anda ada. Ya, itu betul. Ada lagi pertanyaan? Baiklah, jika tiada pertanyaan, terima kasih banyak-banyak masa.