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Para wekinator con el codigo “simple mouse x,y position” -ejemplos online de wekinator-, descargamos y abrimos en proccesing:
- abrimos wekinator, 2 input, 1 output
- grabamos en wekinator en 0 mientras movemos el cursor en el lado izquierdo de la pantalla
- grabamos en wekinator en 0,5 mientras movemos el cursor en el medio de la pantalla
- grabamos en wekinator en 1 mientras movemos el cursor en el lado derecho de la pantalla
- train
- run
con esto el computador entiende y distingue los lados y el medio
luego usamos “Simple continuous color control” comunicacion con wekinator: //Necessary for OSC communication with Wekinator: import oscP5.; import netP5.; OscP5 oscP5; NetAddress dest;
numeros que pueden distinguir parte decimal: //Parameters of sketch float myHue; (los numeros son entre 1 y 0 en el lenguaje de programacion, excepto por float)
lugar donde puedo cargar una tipografia: PFont myFont;
si algun dia te llega un mensaje haz esto, tona ese valor que te llega y escalalo entre 0 y 255 (RGB): //This is called automatically when OSC message is received void oscEvent(OscMessage theOscMessage) { if (theOscMessage.checkAddrPattern(“/wek/outputs”)==true) { if(theOscMessage.checkTypetag(“f”)) { // looking for 1 control value float receivedHue = theOscMessage.get(0).floatValue(); myHue = map(receivedHue, 0, 1, 0, 255); } else { println(“Error: unexpected OSC message received by Processing: “); theOscMessage.print(); }
si wekinator envia 2 parametros y proccesing necesita 3, no va a funcionar
en el ejemplo “Simple continuously-controlled particle system” abrimos nuevamente wekinator, y ponemos 2 entradas y 3 salidas, junto con el ejemplo anterior de “simple mouse x,y position”
- grabamos en 1 las posiciones izquierdas del mouse en x e y, y grabamos las posiciones derechas en 1
- train
- run
- mientras movemos el mouse en el ejemplo 1, el ejemplo 2 cambiara su posicion y gravedad
cpu: control matematico del computador gpu: calculos de pixeles del computador tpu: circuitos integrados personalizados específicos de aplicaciones (ASIC) de Google que se usan para acelerar las cargas de trabajo de aprendizaje automático. https://cloud.google.com/tpu/docs/tpus?hl=es-419#:~:text=Las%20unidades%20de%20procesamiento%20tensorial,de%20trabajo%20de%20aprendizaje%20autom%C3%A1tico.
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