前景展望 机器人 前景 机器
机器学习中的算法——支持向量机（SVM)
1.SVM的核心要素 支持向量机是一种二分类模型，他基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。 通俗的说很类似于上次讲的那个回归的分类，其实从平面上看也是找一条直线来分割，分割的两边就是分类的结果，只不过这次的分类是找到一条线使得它能够对两旁的点距离最远。 也就是说，离直线最近的点要尽可能远 ......
5G边缘网关如何助力打造隧道巡检机器人
针对隧道渗漏水、冻害、事故监测预警等关键需求，可以借助5G边缘网关打造隧道巡检机器人应用，融合5G技术、人工智能技术、边缘计算技术等，实现智能、高效、精细的隧道监测与管护。 ......
【机器学习】算法作用与依赖库合集
算法与库 1. 决策树： - 库： from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier（分类树） from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor（回归树） - 计算场景：分类和回归问题 2. 逻辑回归： - 库 ......
【Python】人工智能-机器学习——不调库手撕深度网络分类问题
怎么用python手撕一个深度神经网络来解决分类问题？要求不调用其他核心库如tf，sk等，只用numpy、pandas库？这篇文章会告诉你答案！！ ......
【Python】人工智能-机器学习——不调库手撕贝叶斯分类问题
1. 作业内容描述 1.1 背景 数据集大小150 该数据有4个属性，分别如下 Sepal.Length：花萼长度(cm) Sepal.Width：花萼宽度单位(cm) Petal.Length：花瓣长度(cm) Petal.Width：花瓣宽度(cm) category：类别（Iris Setos ......
机器学习-线性回归-多项式升维-07
目录1. 为什么要升维2 代码实现3, 总结 1. 为什么要升维 升维的目的是为了去解决欠拟合的问题的，也就是为了提高模型的准确率为目的的，因为当维度不够时，说白了就是对于预测结果考虑的因素少的话，肯定不能准确的计算出模型。 在做升维的时候，最常见的手段就是将已知维度进行相乘来构建新的维度，如下图所 ......
马斯克回应聊天机器人 Grok 抄 ChatGPT 作业；Figma 推出宏编程键盘丨 RTE 开发者日报 Vol.105
开发者朋友们大家好： 这里是「 RTE 开发者日报 」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
机器人行业数据闭环实践：从对象存储到 JuiceFS
JuiceFS 社区聚集了来自各行各业的前沿科技用户。本次分享的案例来源于刻行，一家商用服务机器人领域科技企业。 商用服务机器人指的是我们日常生活中常见的清洁机器人、送餐机器人、仓库机器人等。刻行采用 JuiceFS 来弥补对象存储性能不足等问题。 值得一提的是，前不久社区版 v1.1 中发布的“克 ......
机器学习-搜索技术：从技术发展到应用实战的全面指南
在本文中，我们全面探讨了人工智能中搜索技术的发展，从基础算法如DFS和BFS，到高级搜索技术如CSP和优化问题的解决方案，进而探索了机器学习与搜索的融合，最后展望了未来的趋势和挑战，提供了对AI搜索技术深刻的理解和展望。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI ......
机器学习-线性回归-损失函数+正则化regularization-06
目录1. 为什么要加上正则项2 L1稀疏 L2平滑3. 代码1--L2正则4 代码2--L2正则25. 代码3--l1正则 1. 为什么要加上正则项 防止模型的过拟合 需要在损失函数LOSS(MSE或者交叉熵)再加上正则项 常用的惩罚项有L1正则项或者L2正则项 其实L1和L2正则的公式数学里面的意 ......
机器学习中的算法——逻辑回归
1.逻辑回归的定位 机器学习分有监督和无监督以及半监督学习三种， 其中有监督学习主要分为分类问题和回归问题； 无监督主要是聚类的算法 其中逻辑回归是属于分类问题 跟上次讲的线性回归有不同，从字面上确实容易混淆 2.逻辑回归的概念 逻辑回归是在线性回归的基础上加上一个非线性的因素（sigmoid函数） ......
基于5G智能网关的河道清洁机器人应用
搭载5G智能网关的河道清洁机器人，可以代替人工执行河道清理和水质监测等任务，可适用于公园景观溪流、城市运河、池塘和水库等多种场景。 ......
基于机器学习的时间序列温度预测
本次研究是使用GRU模型和GRU-Attention模型对长时间序列温度数据进行预测拟合，对于这两个模型有兴趣的可以去网上了解一下， 首先是日数据预测，由于日数据存在缺失值需要对缺失值进行填补， 在对存在缺失值的数据中我使用三次样方插值对数据进行处理，其代码如下： import pandas as ......
机器学习-线性回归-样本归一化处理-05
目录1. 为什么要对样本进行 归一化2. 归一化的方式一 最大最小值3. 归一化的方式二 标准归一化 1. 为什么要对样本进行 归一化 样本之间的数量级是千差万别 有量纲的 例如： theta1 >> theta2 数值小的 theta2 反而能快速的 收敛 数值大的 theta1 收敛较慢 出现 ......
机器学习-线性回归-小批量-梯度下降法-04
1. 随机梯度下降法 梯度计算的时候 随机抽取一条 import numpy as np X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] ......
机器学习-线性回归-梯度下降法-03
1. 梯度下降法 梯度： 是一个theta 与 一条样本x 组成的 映射公式 可以看出梯度的计算量主要来自于 左边部分 所有样本参与 -- 批量梯度下降法 随机抽取一条样本参与 -- 随机梯度下降法 一小部分样本参与 -- 小批量 梯度下降法 2. epoch 与 batch epoch：一次迭代 ......
机器学习-线性回归-模型解析解-02
1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......
个人微信号机器人开发
简要描述： 获取收藏详细信息 请求URL： http://域名地址/weChatFavorites/getFavItem 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说 ......
机器学习 - 决策树：技术全解与案例实战
本文深入探讨了机器学习中的决策树算法，从基础概念到高级研究进展，再到实战案例应用，全面解析了决策树的理论及其在现实世界问题中的实际效能。通过技术细节和案例实践，揭示了决策树在提供可解释预测中的独特价值。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队 ......
实验一：百度机器翻译SDK实验
一、实验要求 任务一：下载配置百度翻译Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度翻译相关功能并进行总结，包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版（占20%）。 任务三：完成百度翻译相关功能代码并测试调用，要求可以实现中文翻译成英文，英文翻译成中文（占30%）。 任务四：完成百度翻译GUI相关 ......
深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望
目录 介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述： 岑海燕，朱月明，孙大伟，等. 深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J]. 农业工程学报，2020，36(9)：1-16. 本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景；随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管 ......
软件分身技术的发展趋势与前景
软件分身技术，作为一种新兴的计算机科学技术，正逐渐成为人们关注的焦点。它可以让一个软件程序在不同的环境下表现出不同的特性，从而提高了软件的适应性和灵活性。随着人工智能和大数据技术的不断发展，软件分身技术也呈现出了一些明显的发展趋势和前景。 首先，软件分身技术在人工智能领域的应用将会更加广泛。通过软件 ......
机器学习的算法——线性回归
1.回归问题的定位 我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习，无监督学习主要是聚类方面的算法，而有监督问题主要分为回归和分类两类 而这线性回归就属于有监督学习，且属于其中的回归类问题，另外有一种逻辑回归，他却是属于分类问题的一部分。 2.线性回归 （1）大体思路 首先它是利用数理统计中的回归分析来 ......
多开工具的发展历程与趋势展望
多开工具的发展历程与趋势展望 摘要：多开工具是一类应用软件，可以帮助用户同时运行多个同类应用程序，提高工作效率和使用体验。本文将回顾多开工具的发展历程，并展望未来的发展趋势。 引言： 随着科技的不断进步和人们对效率的要求不断提升，多开工具应运而生。多开工具可以解决许多使用场景中的问题，比如同时登录多 ......
python+sklearn 机器学习代码备忘
import sklearn from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression import pandas as pd import matpl ......
机器学习-线性回归-最大似然估计求解-解析解-01
最大似然估计 已经从某一分布中获取到n个样本 并且假设改样本的分布服从某一个分布f(θ), θ为需要估计的参数，根据这n个样本去推导θ的值 就叫做最大似然估计，假设样本服从某分布，根据样本计算出分布中的参数，参数计算出之后，就能去进行预测， 正态分布概率密度： 假设样本的误差 服从正态分布 最大似然 ......
《安富莱嵌入式周报》第328期：自主微型机器人，火星探测器发射前失误故障分析，微软推出12周24期免费AI课程，炫酷3D LED点阵设计，MDK5.39发布
周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 更新一期视频教程： 【实战技能】 单步运行源码分析，一期视频整明白FreeRTOS内核源码框架和运行机制，RTOS Trace ......
自动驾驶与机器人的slam技术
https://github.com/gaoxiang12/slam_in_autonomous_driving 第1章，概述 第2章，数学基础知识回顾，几何学、运动学、KF滤波器理论，矩阵李群 第3章，误差状态卡尔曼滤波器，惯性导航、卫星导航、组合导航 第4章，预积分，图优化，基于预积分的组合导航 ......
初中英语优秀范文100篇-021Sophia the Robot-机器人索菲亚
PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW021 记忆树 1 When it comes to AI , Sophia the robot is mentioned again and again. 翻译 说到人工智能，总是会反复提到机器人索菲亚。 简化记忆 反复 句子结构 句子结构分析： 主句：So ......
Azure - 机器学习企业级服务概述与介绍
Azure 机器学习 - 为端到端机器学习生命周期使用企业级 AI 服务。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 一、什 ......