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本文汇总了个人在GPT大模型和其他参考资料的帮助下，深入学习机器学习常用算法的原理和代码实现，本系列文章帮助AI从业人员通过机器学习的算法面试，以及通过华为的AI可信编程考试（^o^！）。 监督学习单模型 机器学习算法原理实现——使用梯度下降求解线性回归 作为深度学习训练模型的基石，梯度下降法的原理 ......

10 月 5 日 - 6 日，ViteConf 2023 在线举行，Vue 和 Vite 的创建者尤雨溪发表了题为《The State of Vite》 的演讲，他分享了 Vite 的现状与未来展望，本文就来看一看 Vite 现在怎么样了，以及未来的路将怎么走！ Vite 版本发布情况 首先，来快速 ......

抖音直播时，网友们都在评论区发送消息互动，那么怎么进行自动回复评论呢？下面我们借助影刀RPA工具，实现一个抖音直播机器人 下载影刀 请在影刀官网下载，并且按照自己浏览器安装浏览器插件 获取应用 请联系管理员获取机器人应用，管理员会给你分享应用链接 运行应用 弹出对话框，请输入直播间地址和API接口地 ......

《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季：第6章_机器人底盘 视频讲解 【第1季】6.第6章_机器人底盘-视频讲解 【第1季】6.1.第6章_机器人底盘_底盘运动学模型-视频讲解 【第1季】6.2.第6章_机器人底盘_底盘性能指标-视频讲解 【第1季】6.3.第6章_机器人底盘_典型机器人底盘搭建 ......

在这个科技发达的年代，真人表演已经落伍了。参加完 UOI 后，hehe 蚤去到了下山市大剧院，观看下山市最火爆的机器人表演。 机器人有时比人类更能抓住事情的本质。所谓表演，其实也就是开场有若干个机器人，中间有时一些机器人出现，有时一些机器人消失，最后谢幕还剩若干个机器人的过程。 hehe 蚤得到了一 ......

第一章 绪论 机器学习： 致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。在计算机系统中，“经验”通常以“数据“形式存在，因此，机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生”模型“的算法，即”学习算法“。有了学习算法，我们把经验数据提供给它，他就能基于这些数据产生模型；在面对新 ......

随着我国新型城镇化建设、智慧城市以及智慧社区的不断发展，智能安防产业迎来了巨大的市场拓展空间。智能安防在政策与技术上已经趋于成熟，并逐步应用于智慧城市和社会基础设施建设中，实现对电力、交通、医疗等系统的高效智能监控。然而，目前的安防系统主要集中在实时监控和事后调阅等应用，智能化应用相对较少，在事前和 ......

gradio 是一个机器学习应用共享框架，不少开源机器学习模型都基于gradio 提供了可以快速体验模型的ui 参考使用 安装 pip install gradio 简单代码 app.py import gradio as gr def greet(name): return "Hello " + ......

2023-10-02 题目 P9520 [JOISC2022] 监狱 难度&重要性(1~10):9 题目来源 luogu 题目算法 建图，树链剖分，线段树 解题思路 一道很好的模型转换题。 我们看完题目后首先就可以发现其实一步一步的移动是影响我们的，因为如果是存在可行方案时，那么一定有一种方案是每一 ......

一台Oracle Cloud Free Tier的机器，说是有1G内存，但free 一下只有680M，swap有1384M。yum install curl 就一直卡，过了一会就被Kill掉了。查看/var/message ，显示oom killer，yum被kill掉，内存不足。 在网上找了一些， ......

Problem 题目概括 $n \times m $ 的网格，有些格子是障碍格。\(0\) 无障碍，\(1\) 有障碍。机器人有体积，总是在格点上。 有5种操作： 向前移动 \(1/2/3\) 步 左转 \(/\) 右转 每次操作需要 \(1\) 秒。 求从 \(x_1,y_1\) 到 \(x_2, ......

介绍 机器学习是人工智能的一部分，而深度学习又是机器学习的一部分，机器学习主要分为监督学习，无监督学习，半监督学习，增强学习4种，监督学习主要有分类问题和回归问题。 什么是机器学习 可以理解为最终得到的就是函数f(x) 主要任务 分类 回归 分类任务 二分类 判断邮件是否是垃圾邮件 判断发放给客户信 ......

简介 Anaconda 是Python的一个发行版，里面内置了很多工具，不用单独安装，Anaconda将Python和许多与科学计算相关的库捆绑在一起，形成了一个方便的科学计算环境，安装了Ananconda就相当于安装了Python外加这些模块和库。 相比Python增加的内容： Python(sh ......

简介 在Python数据科学领域，Numpy是用得最广泛的工具包之一，基本上所有任务都能看到它的影子。在数据处理上非常实用，并且其底层函数都设计得十分高效，可以快速地进行数值计算。基本上后续要用到的其他和数据处理相关的工具包（如sklearn机器学习建模工具包）都是以Numpy为底层的。 通常来说， ......

简介 用Python做可视化展示是非常便捷的，现成的工具包有很多，不仅可以做成一个平面图，而且还可以交互展示。Matplotlib算是最老牌且使用范围最广的画图工具了。 常规绘图方法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as mp %matplo ......

简介 Pandas工具包是专门用作数据处理和分析的，其底层的计算其实都是由Numpy来完成，再把复杂的操作全部封装起来，使其用起来十分高效、简洁。在数据科学领域，无论哪个方向都是跟数据打交道，所以Pandas工具包是非常实用的。 数据预处理 import pandas as pd df = pd.r ......

简介 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。 它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据 ......

深度学习和机器学习是人工智能领域的两个重要概念，他们之间存在密切的关系，同时又有一些重要的区别。 机器学习（Machine Learning）： 机器学习是一种数据分析技术，它使计算机系统能从以往的经验（或者说数据）中学习并改进自身的性能，而无需进行明确的编程。换句话说，机器学习就是让机器从数据中找 ......

Koa2框架路由应用，Koa2前景、Koa2中间件 黑马线上前端 ​ 已认证账号 ​关注 1 人赞同了该文章 ​ 展开目录 本文内容： 1、Koa2框架是什么？Koa框架教程快速入门Koa中间件 2、Koa2框架路由应用，Koa2前景、Koa2中间件 3、Koa2异常处理 1、路由简介 我们知道一个 ......

原文链接：https://tecdat.cn/?p=33736 气候变化是一个全球性挑战，需要国际合作来解决。目前，已有189个国家加入了《巴黎协定》，并且各大经济体纷纷承诺实现碳中和目标，如欧盟委员会的长期战略愿景，中国的碳达峰和碳中和目标，以及美国重新加入巴黎协定。 阅读原文，获取专题报告合集全 ......

Gradio是一个开源库，用于仅使用Python构建易于使用且易于共享的应用程序。它特别适用于机器学习项目，旨在使测试、共享和展示模型简单直观。 # 安装 Gradio的安装非常简单，直接使用pip即可安装： ```javascript pip install gradio ``` # 创建第一个程 ......

ChatGPTBook/UniLMProj 代码地址 Folders and files Name Last commit message Last commit date parent directory .. data (Directory) update code 3 months ago i ......

一、查看服务器上各个docker容器服务的CPU占用率： docker stats 二、查看各docker容器的磁盘占用情况：df -h ......

在Linux系统中，可以使用以下步骤来修改密码永不过期： 1. 使用root用户或具有sudo权限的用户登录到Linux系统中。 2. 打开终端窗口，并使用以下命令来修改用户的密码失效日期（-1表示永不过期）： sudo chage -M -1 username 其中，`username`是要修改密 ......

机器学习 绪论 数据挖掘: 从海量数据中挖掘知识 数据库: 为数据挖掘提供数据管理技术 机器学习: 为数据挖掘提供数据分析技术 一. 发展历程 1. 什么是机器学习: ① 主要目的: ​ 让机器像人一样有学习能力 ② 重要人物: ​ Tom Mitchell ③ 当前定义: ​ 利用经验改善计算机系 ......

1、回顾——我的初心 当初在填写专业的时候，偶然了解到数据科学与大数据这个专业，知道它是这个学校新设立的专业，我认为新专业意味着一个新方向，在游览了大量相关信息后，我决定把数据科学与大数据技术专业作为该学校的第一志愿，一方面，我被数据背后的力量所吸引，深感在信息时代，数据具有巨大的价值和潜力；另一方 ......

我是一位刚进大二的大学生，在大数据这个专业已经学习了一年多了。 目前，对c++、python、java等编程语言有所了解，能够编写出一些基本的程序，当前接触了Linux操作系统、爬虫操作、Web前端、数据库，有一定的编写程序能力；在校期间获得了“python程序设计一等奖”。 在这门课程结束后，你将 ......

6.5 Sequence kernels 考虑拓展 \(K:\cal X\times X\to\mathbb{R}\) 到 \(\cal X\) 不是向量空间的情况，例如序列、图像等等。现在令 \(\cal X\) 为字符串的集合，对应的核称为序列核 sequence kernels；一种序列核的框 ......

有监督学习：从有标记的数据中学习推断函数 目标函数：\(Y=f(x)\)或\(P(Y|X)\) 注意：条件概率用小写p表示，先验概率用大写P表示。 贝叶斯判别原则 给定观测值X，判断其属于\(\omega 1\)类还是\(\omega 2\)类，最小化误差概率条件下，\(P(\omega1|X) > ......

如果您想要降低人工干预，为用户提供即时的解决方案，那么最重要的就是要让用户自己找到答案。所以，您可能并不陌生因此产生的自助服务选项。 自助服务是许多用户寻求解决问题的普遍方式。根据 Forrester Research 的调查，72% 的客户在解决自己的支持问题时更愿意选择自助服务，而不是发送电子邮 ......