前景展望 机器人 前景 机器
微型5G智能网关助力打造智能清洁机器人
针对清洁机器人应用，可以选用微型5G智能网关方案，为机器人提供高速、低延时的5G通信和5G远程管理能力，支撑机器人更高效地进行清洁工作。 ......
实现个人微信机器人的开发
简要描述： 修改好友备注 请求URL： http://域名地址/modifyRemark 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说明 wId 是 string 登 ......
SQL Server通过钉钉机器人直接发送消息
SQL Server通过钉钉机器人直接发送消息 /** 启用 Ole Automation Procedures 选项 exec sp_configure 'show advanced options',1; go reconfigure; go sp_configure 'Ole Automati ......
【机器学习】Django，余弦距离之基于用户,评分物品的推荐
表设计 # 用户表 class UserInfo(models.Model): username = models.CharField(max_length=32,unique=True,verbose_name="用户名") password = models.CharField(max_leng ......
基于个微机器人的二次开发
请求URL： http://域名地址/addChatRoomMember 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说明 wId 是 string 登录实例标识 ch ......
BOSHIDA DC电源模块在新能源产业中的应用前景
BOSHIDA DC电源模块在新能源产业中的应用前景 随着新能源产业的不断发展，DC电源模块的应用前景越来越广泛。BOSHIDA DC电源模块是一种具有稳定、高效、可靠的电源输出的电源模块，它能够将电源输入电压转换为可靠的直流电源输出，广泛应用于太阳能、风能、储能等新能源领域。下面就让我们一起来了解 ......
2台机器安装Redis主从
2台机器安装Redis主从 1. 配置redis.conf（主） bind 127.0.0.1 #注释掉 protected-mode no #关闭保护模式 daemonize yes #开启后台守护进程 logfile "/var/log/redis/redis.log" #日志文件路径 2.配置 ......
天行机器人对接
1.注册后申请接口即可获得免费接口次数： https://www.tianapi.com/apiview/47 2.接口交互： @PostMapping("/talk")public CommonResult<String> talk(@RequestParam String question){ ......
【机器学习】概率
掷色子实验 首先用一个张量表示事件可能出现的概率情况 然后创建多项分布 multinomial.Multinomial(totol_count, probs) 。参数 totol_count 表示抽样次数，probs 表示每个类别的概率分布 使用 .sample()方法进行抽样操作 使用图像来揭示大 ......
[机器学习复习笔记] 机器学习基础
机器学习基础 1. 基础概念和术语 样本（\(\text{sample}\)）/ 实例(\(\text{instance}\)) 我们获得的数据集中的一条数据，被称为一个 样本（\(\text{sample}\)）/ 实例(\(\text{instance}\))，在不存在数据缺失的情况下，所有样本 ......
微型5G网关如何满足智能巡检机器人应用
随着物联网、5G、边缘计算等技术的广泛普及，能够替代人工的智能巡检机器人已经得到越来越多应用，有效解放人力资源，保障工况安全，提升厂区整体效能 ......
【机器学习】自动微分
标量变量的反向传播 以下举两个例子说明标量变量的反向传播如何实现。 非标量变量的反向传播 在上述的例子中，x 是向量，而 y 是标量，这种类型为标量变量的反向传播。 但当 y 不是标量时，比如 y = x * x，当求向量 y 关于 另一个向量 x 的导数时，结果通常就是一个矩阵，被称为雅可比矩阵， ......
获取机器硬件信息
0.获取所有硬件信息 lshw 1.获取机器SN号等系统信息 lshw -C system 2.获取CPU信息 lshw -C processor 3.获取磁盘信息 lshw -C disk 4.获取内存信息 lshw -C memory 5.获取网络硬件信息 lshw -C network 6.获 ......
【自己搭建一个：端到端的语音+大模型聊天机器人】
概要 发篇文章记录一下最近搞的语音+大模型聊天机器人的搭建过程，供交流学习。有正反馈的话会继续优化。 整体架构流程 注意：借传统的基于RASA的对话机器人的图一用，本博会把NLU（Natural Language Understanding）和 Dialogue Management这两个组件，用大 ......
机器学习-逻辑回归：从技术原理到案例实战
在本篇文章中，我们对逻辑回归这一经典的机器学习算法进行了全面而深入的探讨。从基础概念、数学原理，到使用Python和PyTorch进行的实战应用，本文旨在从多个角度展示逻辑回归的内在机制和实用性。 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 ......
抖音自动点赞评论刷视频机器人
影刀直接获取我的应用，进行测试 https://api.winrobot360.com/redirect/robot/share?inviteKey=9cd173e2024d2440 按照以下流程执行 打开Edge浏览器，打开www.douyin.com 键盘输入 x，打开评论 无限循环 等待元素 ......
[机器学习复习笔记] KNN（k近邻）
KNN 1. KNN 算法 （\(k\) 近邻） \(k\) 近邻学习 (\(\text{k-nearest} \; \text{neighbor}, \; k\text{-NN}\)) 是一种常用的监督学习方法，思路非常简单：给定一个样本数据集，对于每个输入的测试样本，在训练集中找到与该测试样本 ......
机器学习中的深度学习的概念及激活函数、梯度爆炸和梯度消失的总结归纳
1.何为深度学习 在当今时代，机器学习不断深入，很多领域被研究，深度学习是目前最为热门之一的领域， 它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。 2.深度学习的目标 让机器能 ......
超低功耗/省电LCD液晶显示段码驱动芯片VKL128/VKL060/VKL144A/B适用于扫地机器人/燃气表/压力表/传感器
产品型号：VKL060 产品品牌：永嘉微电/VINKA 封装形式：SSOP24 产品年份：新年份 原厂直销，工程服务，技术支持，价格最具优势！ VKL060概述: VKL060是一个点阵式存储映射的LCD驱动器，可支持最大60点（15SEGx4COM）的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和 ......
机器学习-学习率：从理论到实战，探索学习率的调整策略
本文全面深入地探讨了机器学习和深度学习中的学习率概念，以及其在模型训练和优化中的关键作用。文章从学习率的基础理论出发，详细介绍了多种高级调整策略，并通过Python和PyTorch代码示例提供了实战经验。 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 ......
[机器学习复习笔记] SVM 支持向量机
SVM 支持向量机 1. SVM 基本模型 1.1 线性可分问题 给定一个训练样本集 \(D = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ... , (x_n, y_n)\}, \; y_i \in \{-1, +1\}\)。假设两个点集 \(D_0\) 和 \(D_1\)，且 \(D_ ......
机器学习--决策树（信息熵，信息增益，信息增益率，基尼值，基尼指数）
决策树是根据条件分支语句if-else产生的，决策树是一种树形结构，每一个内部节点表示是一个属性上的判断，每一个分支表示判断结果的输出，每一个叶子节点表示分类结果，本质上就是多个判断节点的树。 在使用决策树的时候会提到熵的概念 熵：熵表示混乱程度，越混乱熵值越大，越有序熵值越小，在信息论里，有着信息 ......
人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景
人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景 LLM（Large Language Model）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。 LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络，通过大规模的文本数据预训练模型，并利用这些预训练模型进行 ......
机器视觉中的图像增强与对比度调整技术
在机器视觉中，图像增强与对比度调整技术是常用的方法，旨在改善图像的质量和视觉效果，或将图像转换成更适合人眼观察或机器分析识别的形式。 图像增强技术可以针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征。例如，可以扩大图像中不同物体特征之间的差别 ......
机器学习-ROC曲线：技术解析与实战应用
本文全面探讨了ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）的重要性和应用，从其历史背景、数学基础到Python实现以及关键评价指标。文章旨在提供一个深刻而全面的视角，以帮助您更好地理解和应用ROC曲线在模型评估中的作用。 关注TechLead，分享AI ......
局网机器连虚拟机
主要使用端口映射，编辑-》虚拟网络编辑器-》选择对应的网络（VMnet8）-》NAT设置...->添加端口转发 参考：访问局域网中的虚拟机（详细教程！）_局域网访问pd虚拟机-CSDN博客 ......
实验一：百度机器翻译SDK实验--代码及遇到的问题
首先这是代码：具体的操作步骤下面一篇 窗口的： package baidu; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JLabel; import javax.swing.JPanel; pu ......
机器学习----逻辑回归
Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。例如肿瘤预测等是与否分类的问题 Logistic 分布是一种连续型的概率分布，其分布函数和密度函数分别为： 决策边界可以表示为 假设某个样本点那么可以判断它的类别为 1， from sklearn.dat ......
AI中的过拟合和欠拟合问题以及他们的对机器学习的影响（个人感悟总结）
1.机器学习中训练出的模型利用的数据 我们知道训练出一个模型的过程都是通过学习数据不断完善的过程的，那这些数据是什么呢？ 数据集！（就是数据的集合） 数据集又分为三种（其实是两种，有一种是在其中一种里面继续分的） 通常分为训练集和测试集两部分。 训练集 通常用来训练模型，模型主要通过学习这些数据来完 ......