向量 机器人 机器chatgpt
《转-已验证》本地宿主机器显示Docker 容器中的图像（Docker容器可视化）
我们在Docker容器中运行程序，有的时候需要显示容器中的图像，或在容器中运行一些图形界面的软件、调用摄像头等，而Docker采用的是命令行的工作模式，那么docker容器中的输出图像等如何在宿主屏幕上显示呢，可以采用文件挂载或者网络通信的方式。 1、在本地宿主机器上安装X11界面工具，一般Linu ......
机器学习——稠密连接网络DenseNet
从ResNet到DesNet 稠密块体 DenseNet使用了ResNet改良版的“批量规范化、激活和卷积”架构（参见 7.6节中的练习）。 我们首先实现一下这个架构。 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l de ......
机器学习——残差网络
函数类 残差块 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l class Residual(nn.Module): #@save def __in ......
机器学习——批量规范化
训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。 本节将介绍批量规范化（batch normalization） (Ioffe and Szegedy, 2015)，这是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。 再结合在 7.6节中将介绍的残差块，批量规范化使得研究 ......
机器学习——含并行连结的网络GoogLeNet
Inception块 在GoogLeNet中，基本的卷积块被称为Inception块（Inception block）。具体结构如下图： 这四条路径都使用合适的填充来使输入与输出的高和宽一致，最后我们将每条线路的输出在通道维度上连结，并构成Inception块的输出。在Inception块中，通常调 ......
NLP机器翻译全景：从基本原理到技术实战全解析
机器翻译是使计算机能够将一种语言转化为另一种语言的技术领域。本文从简介、基于规则、统计和神经网络的方法入手，深入解析了各种机器翻译策略。同时，详细探讨了评估机器翻译性能的多种标准和工具，包括BLEU、METEOR等，以确保翻译的准确性和质量。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+ ......
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅 ......
如何制作微信机器人程序编程，需要掌握那些技巧
创建微信机器人通常涉及以下步骤和技能： 技能要求： 编程语言知识： 掌握至少一种编程语言，如Python、JavaScript等。 了解微信API： 熟悉微信公众平台开发，了解微信公众号API，特别是消息管理、用户管理等接口。 网络编程基础： 理解HTTP协议，能够处理网络请求和响应。 服务器配置能 ......
怎么写一个微信自动回复机器人，如何实现呢
编写一个微信自动回复机器人的关键步骤通常包括设置微信公众号、创建服务器后端以处理请求、编写自动回复逻辑以及部署和测试你的机器人。以下是一个基于Python使用Flask框架创建简单的自动回复机器人的大致步骤： 1. 注册微信公众号 你需要有一个微信公众号才能创建机器人。可以在微信公众平台注册，并申请 ......
机器学习——深度卷积神经网络AlexNet
AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
机器学习——使用块的网络VGG
VGG块 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板（例如VGG块）来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列： 带填充以保持分辨率的卷积层； 非线性激活函数， ......
机器学习——网络中的网络NiN
NiN块 回想一下，卷积层的输入和输出由四维张量组成，张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度。 另外，全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。 NiN的想法是在每个像素位置（针对每个高度和宽度）应用一个全连接层。 如果我们将权重连接到每个空间位置，我们可以将其视为1*1卷积层， ......
6.支持向量机
1. 线性可分支持向量机 线性可分支持向量机（Linearly Separable Support Vector Machine）是支持向量机中的一种特例，用于解决线性可分的分类问题。它的目标是找到一个超平面，将不同类别的数据点分隔开，同时最大化分类的间隔。 首先，我们来定义线性可分的SVM的目标函 ......
向量数据库Chroma极简教程
引子 向量数据库其实最早在传统的人工智能和机器学习场景中就有所应用。在大模型兴起后，由于目前大模型的token数限制，很多开发者倾向于将数据量庞大的知识、新闻、文献、语料等先通过嵌入（embedding）算法转变为向量数据，然后存储在Chroma等向量数据库中。当用户在大模型输入问题后，将问题本身也 ......
词向量是如何来的？
词向量是自然语言处理（NLP）中的一个重要概念，它是将词语转换成计算机能理解的数值形式的方法。 图：现实世界的图书、文字会被映射成计算机世界的向量。 简单来说，词向量就是将每个词表示为一个实数向量，使得这些向量能够捕捉词语之间的含义和语义关系。 词向量发展历程 简单来说，进化历程如下： 对比如下表： ......
[机器学习复习笔记] 岭回归、LASSO回归
岭回归、LASSO回归 1. 岭回归 1.1 岭回归 L2正则化 在之前的 中，使用 最小二乘法求解线性回归问题 时，讨论到了 \(X^TX\) 是否可逆。 最小二乘法得到的解析解为： \[\theta = (X^TX)^{-1}X^Ty \]此时只有 \(X\) 列满秩 才有解，即 \(\text ......
[机器学习复习笔记] BGD, SGD, MBGD
BGD, SGD, MBGD 1. BGD 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） 1.1 批量梯度下降法介绍 在 梯度下降法 每次迭代中，将 所有样本 用来进行参数 \(\theta\) （梯度）的更新，这其实就是 批量梯度下降法。 批量梯度下降法 的 损失函数表达式： \ ......
[机器学习复习笔记] Grandient Descent 梯度下降法
Grandient Descent 1. 梯度下降法 1.1 梯度与梯度下降 对于 一元函数 来说，梯度就是函数的导数；对于 多元函数 来说，梯度是一个由函数所有 偏微分 组成的向量。 梯度下降 是通过一步步迭代，使得所有 偏微分 的值达到最低。 可以以简单的 一元二次函数 \(y = (x - 1 ......
冰橙Ai- ChatGPT开放接口最新版4.0 1106接口 gpt-4-1106-preview gpt-3.5-turbo-1106 多模态接口
冰橙Ai- ChatGPT开放接口最新版4.0 1106接口 gpt-4-1106-preview gpt-3.5-turbo-1106 图像生成 DALL·E 3 多模态接口 冰橙GPT chatGPT开放接口使用说明 【接入了腾讯云内容安全检测】 冰橙GPT稳定提供API接口服务 定时有人进行问 ......
Python 机器学习入门：数据集、数据类型和统计学
机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能（AI）的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。 数据集 在计算机的思维中，数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。 数组的示例： [99,86,87,88,111,86,103,87,94, ......
机器学习之使用seaborn绘制各类图形
使用seaborn绘制单双变量，类别散点图，箱型图，小提琴图去更直观的观察数据的分布情况 在单变量图中使用displot,参数如下 双变量关系图使用joinplot，参数如下图 类别散点图使用stripplot(),参数如下 小提琴图和箱型图类似，一个使用violinplot(),另一个使用boxp ......
机器学习——汇聚层
最大汇聚层和平均汇聚层 填充和步幅 多个通道 汇聚层的目的 1. 降低卷积层对位置的敏感性 卷积层的输出特征图对目标的位置是很敏感的。池化可以减少这种位置敏感性。比如我们做2x2最大池化,输出特征图的值就仅依赖于输入特征图2x2的区域,不再过于依赖位置信息。 2. 降低对空间采样表示的敏感性 卷积层 ......
机器学习——多输入多输出通道
多输入通道 多输出通道 1*1卷积核 当以每像素为基础应用时，1*1卷积层相当于全连接层。 1*1卷积层通常用于调整网络层的通道数量和控制模型复杂性。 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （130）-- 算法导论11.2 2题
二、用go语言，对于一个用链接法解决冲突的散列表，说明将关键字 5,28,19,15,20,33,12,17,10 插入到该表中的过程。设该表中有 9 个槽位，并设其散列函数为 h(k)=k mod 9。 文心一言： 在这个问题中，我们使用 Go 语言来解决一个散列（Hash）表的问题，该问题需要我 ......
这次弄下k8s 分布式多机测试，这次专门多创建了几个机器进行安装，实时监控机器状态
k8s 实机分布式测试，这次弄一下这个，上次弄的是单机版本的minikube, 在单机上minikube替代了kubectl的工作，在单机上可以创建多个布署等，实际使用会有多个系统，分布式才是正常生产时发按它效率的时间。 k8s说明上要求机器要有2g内存，这里我创建了四个vm, 每个4g内存，这样可 ......
机器视觉在虚拟现实与增强现实中的作用
机器视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中发挥着至关重要的作用。这些技术的核心是计算机视觉领域，重点是让计算机具有“看到”和理解周围世界的能力。 在虚拟现实中，计算机视觉用于创建和处理用户所见的虚拟环境。这包括对现实世界的感知、建模和模拟，以及将虚拟物体与现实世界中的物体进行交互。例如，ZED深 ......
《安富莱嵌入式周报》第326期：航空航天级CANopen协议栈，开源USB PD电源和功耗分析，开源EtherCAT伺服驱动板，时序绘制软件，现代机器人设计
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： BSP视频教程第28期：CANopen协议栈专题，CANopen主从机组网实战，CAN词典工具使用方法以及 ......
神经网络基础篇：关于 python_numpy 向量的说明（A note on python or numpy vectors）
关于 python_numpy 向量的说明 主要讲Python中的numpy一维数组的特性，以及与行向量或列向量的区别。并说一下在实际应用中的一些小技巧，去避免在coding中由于这些特性而导致的bug Python的特性允许使用广播（broadcasting）功能，这是Python的numpy程序 ......