前景展望 机器人 前景 机器

前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......

大家好，我是老章，刷X看到一位博主Alif Hossain⚡@alifcoder总结了微软的一些公开课，全部免费，蛮不错的。感兴趣可以学一波，还能领徽章。 1. 机器学习简介 本课程是学习机器学习基础知识和用例的好方法。 → 11 个模块 → 2.5 小时 → 适合初学者 → 免费徽章 链接: ht ......

微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/ 学习经典机器学习，主要使用 Sciki ......

概述 机器学习是什么 与人工智能的关系 机器学习 是 人工智能 的一个实现途径 人工智能 是用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能 定义 机器学习 是从数据中自动分析获得 模型 ，并利用 模型 对未知数据进行 预测 解释 我们人从大量的日常经验中归纳规律，当面临新的问题的时候，就可以利用以往总结的规 ......

为了更好的阅读体验，建议移步至笔者的博客阅读：认识机器学习 生活中的问题1：居民家庭生活用气价格 北京燃气小程序在线咨询，查询北京居民家庭生活用气价格 上图价格梯度，可以由文字转换成表格： 第一档用气量为0-350（含）立方米，气价为2.61元/m³； 第二档用气量在350-500（含）立方米之间， ......

专有名词概念 标签（Labels）：预测列，需要预测的内容 特征（Features）：用于帮助预测标签的列 模型（Model）：模型是通过训练数据学习到的机器学习算法。它可以用来预测未知数据的标签 官方地址：ML.NET |专为 .NET 设计的机器学习 (microsoft.com) 准备环境 必 ......

这行文字写在2023年12月31日晚。可能珊珊来迟，但我终于还是动笔了。 就像抗疫结束得不算早，却也让人始料不及。 回头看看这可能不算振奋的一年，可是至少我们怀着期待开始了这一年。 让我欣慰的是，今年也做成了一些事情。 健身小白 四月份，我在乐刻开始了健身。 仔细想想，也不止一次打算开始健身了，大学 ......

训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差？？？ 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差： 解决高偏差，要么换更大的网络，要么延长训练的时间，（找更好的网络） 等到做完了这些，再判断这个算法是否有高偏差，直到在训练集上能够拟合好数据， 然后问 这个算法是否有高方差？ ......

前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......

1-2月. 面试突击复习，总结经验。 从几个方面来复习： 最重要的部分，项目经验。 可以写两个项目，一个是老耗材的各种版本。一个是新耗材版本。 目前可以挖掘突出说的部分： 1）事务的失效。可以把网上的各种案例结合到项目中去讲。然后结合丹阳11-11日早上八点卡顿导致update错误但是没有回滚。 这 ......

本文详细介绍了使用 rasa init 初始化聊天机器人项目的配置，包括 nlu.yml、rules.yml、stories.yml、test_stories.yml、config.yml、credentials.yml、domain.yml、endpoints.yml 等文件。如下所示： │ co ......

这一年 博主是个在校大三的程序员，所在专业是数据科学与大数据技术，不过我自己选择的技术栈则是C++那块的。回想起大二时懵懵懂懂转过来大数据专业，当时什么也不懂，编程的世界对我来说也似乎遥不可及，当时我总是在想，为什么别人能想到这么写？我真的适合这个专业吗？面对种种困惑，我大二花了很长时间去探寻最优解 ......

这个标题不够严谨，不同业务领域下的模型，没有可比性。因此，应当增加一定的限定条件，才能对机器学习的模型进行比较。 当前可行的限定条件，如下： 模型 模型结构 参数的数量 训练算法 训练时长 数据 训练数据集 验证数据集 数据质量 基础平台 训练平台 硬件 软件 运行平台 硬件 软件 在给定上述条件时 ......

目录1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 经常被用于分类问题的降维技术，相比于PCA，LDA可以作为一种有监督的降维算法，降维的时候用到了y的真实值，有监督的降维。 在PCA中，算法 ......

随着电子商务的快速发展，物流行业也面临了巨大的挑战和机遇。在这个竞争激烈的市场中，提高效率、降低成本是企业不断追求的目标。在这样的背景下，多开工具应运而生，成为了电子商务物流行业中的一种重要应用。 多开工具是一种可以同时打开多个程序或网页的软件，它可以极大地提高电子商务物流企业的工作效率。通过多开工 ......

今年一篇博客都没写过了，好像完全在忙在工作和生活上面了，珍惜自我，保持热情，2024对我好点 目录🔥1. 年终总结1.1.学习工作计划1.2. 生活计划1.3 个人总结🔥2. 未来展望 🔥1. 年终总结 1.1.学习工作计划 ​ 惭愧呀，今年几乎没学什么新的内容，更多是业务的扩展吧，所以把学习 ......

一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物图像进行分类。 ......

恢复内容开始 一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物 ......

文章摘要 随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为全球科技领域的焦点。在这个背景下，作为全球最大的移动操作系统之一，安卓在人工智能时代的前景尤为引人关注。本文将深入探讨安卓在人工智能时代的发展趋势、机遇和挑战。 正文 安卓在人工智能时代的机会 应用商店的丰富资源 安卓应用商店拥有众多的应用程序， ......

机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来的 人工智能的起点——达特茅斯会议，用机器来模仿人类学习 机器学习的应用场景非常多，涉及各个领域，如传统预测，图像识别，自然语言处理 机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测 那么用来分析的数据，从历史数据 ......

图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......

附件5：课程教学大纲参考模板 （注：各学院可采用该模板，也可自设模板，但每个学院需使用统一模板） 《机器学习》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Machine Learning 第一部分 大纲说明（宋体，四号加粗，居中） 1．课程代码：329021003 2．课程类型： ......

\(sin\left(\theta\right)=a\), 求 \(\theta\) \[\Longrightarrow\theta=atan2\left(a,\pm\sqrt{1-{a}^{2}}\right) \] \(cos\left(\theta\right) = a\),求 \(\thet ......

[POC] 1. 奇异值分解的本质 特征值分解只能够对于方阵提取重要特征， Ax=λx λ为特征值 x为对应的特征向量 奇异值分解可以对于任意矩阵； 注意看中间的矩阵是一个对角矩阵，颜色越深越起作用-值越大 颜色越浅越接近0 U是左奇异矩阵，V是右奇异矩阵，均是正交矩阵， 中间的Σ是对角阵，除对角线 ......

目录1. 降维的方式2. PCA的一般步骤3. 思想2 最小化投影距离4. Kernelized PCA 1. 降维的方式 对于维度灾难、数据冗余，这些在数据处理中常见的场景，我们不得不进一步处理，得到更精简更有价值的特征信息，所用的的各种方法的统称就是降维 特征抽取：叫做特征映射更合适。因为它的思 ......

原文链接：https://tecdat.cn/?p=34706 原文出处：拓端数据部落公众号 未来，康复趋势将会拓展至院外，特别是社区、居家等场景，数字化也将成为康复机器人发展的重要趋势。政策不断加码，支持康复医疗行业的发展和创新，同时催生了康复机器人市场的迅速增长和投资回暖。阅读原文，获取专题报告 ......

一.选题背景 驾驶员的疲劳和睡意是道路交通安全的重要隐患之一。据统计，疲劳驾驶导致的交通事故占比较高，甚至可能造成生命和财产的巨大损失。因此，开发一种有效的驾驶员睡意检测系统对于提高交通安全具有重要意义。 通过监测驾驶员的眼部数据等，可以建立一个机器学习模型来判断驾驶员是否处于疲劳或睡意状态。这样的 ......

最近阿里开源了通用大模型qwen-72b,正在为怎么本地化部署发愁，转眼看到提供了qwen-max相关接口的免费试用（据说就是基于qwen-72b大模型)，这就来体验一番。 1.前期准备 开通阿里云灵积平台，并创建api-key 2.环境搭建 python:3.10+； pydantic 2.0以上 ......

工程监测仪器振弦采集仪的发展与前景展望 振弦采集仪是工程监测中常用的仪器之一，用于测量结构物的振动参数，如振幅、频率等，以了解结构的动态特性和健康状况。随着工程监测的需求不断增长，振弦采集仪的发展也日益受到关注。 首先，振弦采集仪在技术上不断发展。传统的振弦采集仪主要采用机械式振弦传感器，存在灵敏度 ......

要在Shell脚本中获取机器的日期和时间，可以使用内置的date命令。以下是如何在Shell脚本中使用date命令来获取机器的日期和时间的示例： echo "`date +"%Y%m%d %H:%M:%S"`"在这个示例中，我们使用了date命令和格式化字符串来获取当前日期和时间。%Y代表年份，%m ......