坐标系 坐标 机器人 机器
Python 系列-- 王的机器
1、非常全面详细的Sklearn介绍 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MDQ1NjAzNg==&mid=2247557282&idx=1&sn=b9b3a3e852706409a64bbe5d0bd274c4&chksm=fb3b45a9cc4cccbf92 ......
机器学习基础05DAY
分类算法之k-近邻 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 使用数据范围：数值型和标称型 一个例子弄懂k-近邻 电影可以按照题材分类，每个题材又是如何定义的呢？那么假如两种类型的电影，动作片和爱情片。动作片有 ......
ChCore 实验1：机器启动
实验指导书地址：https://ipads.se.sjtu.edu.cn/courses/os/labs/lab1.pdf 1.基本知识 1.1 熟悉 AArch64 汇编 练习 1 浏览《ARM 指令集参考指南》的 A1、 A3 和 D 部分，以熟悉 ARM ISA。 请做好阅读笔记，如果之前学习 ......
机器学习基础04DAY
scikit-learn数据集 我们将介绍sklearn中的数据集类，模块包括用于加载数据集的实用程序，包括加载和获取流行参考数据集的方法。它还具有一些人工数据生成器。 sklearn.datasets （1）datasets.load_*() 获取小规模数据集，数据包含在datasets里 （2） ......
《直角坐标系与极坐标系的转换》 回复
《直角坐标系与极坐标系的转换》 https://tieba.baidu.com/p/8324203930 质点 沿 y = x + b 作 匀速直线运动， 可以 求出 d ² y / d t ² 、 d ² x / d t ² ， 也 不等于 0 啊 ？ 黎兄 的 题目 有意思， 又能 引发 新发现 ......
机器学习算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测
决策树的主要优点：
1. 具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。
2. 可以发现特征的重要程度。
3. 模型的计算复杂度较低。
决策树的主要缺点：
1. 模型容易过拟合，需要采用减枝技术处理。
2. 不能很好利用连续型特征。
3. 预测能力有限，无法达到其他强监督模型效果。
4. 方差... ......
第2讲 发那科机器人系统组成
本体, 控制柜, 示教器; PREV 返回 F1-F5 选项切换 SHIFT 和其他按键组合 SELECT 列出和创建程序 EDIT 编辑和执行程序 DATA 显示寄存器内容 DISP: 分屏 STEP 单步和循环之间切换 RESET 清除报警 BACKSPACE 删除光标前的字符 ITEM 选择它 ......
第1讲 发那科机器人介绍
1, 四大家族机器人简单介绍 ABB, 安川, KUKA, 发那科 发那科机器人是由数控系统发家, 1974年第一台机器人问世, 是唯一家由机器人制作机器人的公司, 是世界上唯一家提供视觉集成的厂商; 机器人型号分类: (1)M-2iA 并联机械手 (2)R-1000iA (3) LR Mate S ......
后处理中使用深度图重建世界坐标 - 相对Camera坐标空间的方式
原理 下图中球体的世界坐标=相机的世界坐标+球体相对于相机的坐标。但在后处理的shader中，我们能知道的有：1) 相机的世界坐标，2) 相机信息：FOV, Near, Far, aspect等，3) 球体的z值 1) 下面的图是侧式图，通过下面的图我们可以知道 tan30=nearPlaneHal ......
机器学习算法（四）: 基于支持向量机的分类预测（SVM）
机器学习算法（四）: 基于支持向量机的分类预测 本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1.相关流程 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的 ......
【教程】青少年CTF机器人使用教程
前言 本期教程适用于版本号为2.0.1-Beta的青少年CTF机器人，其他版本可能与当前版本不同。 由于之前版本的机器人重构，所以我们细化了本次的机器人逻辑，并且对机器人的功能进行了一些升级。 机器人语言：Python 支持客户端：QQ、飞书 如果对机器人感兴趣，可以通过末尾容加群联系我们！ 群管功 ......
sentinel中机器列表的端口和实际端口不一样，没有簇点链路
使用的启动命令 jar -jar sentinel.jar --server.port=8088 制定了启动端口，但是 机器列表中的端口不一样 java -Dserver.port=8070 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8070 -Dproje ......
用Python基于Google Bard做一个交互式的聊天机器人
用Python基于Google Bard做一个交互式的聊天机器人 之前已经通过浏览器试过了 Google Bard ，更多细节请看： Try out Google Bard, Will Google Bard beat the ChatGPT?. 现在我们想实现自动化，所以我用Python做一个交互 ......
如何针对多租户 SaaS 使用案例扩展机器学习推理
Zendesk 是一家 SaaS 公司，该公司以简单为本，专注于开发面向所有人的支持、销售和客户参与软件。通过帮助全球超过 17 万家公司高效地为数亿客户提供服务，该公司得以蓬勃发展。Zendcaesk 的机器学习团队负责提升客户体验团队，使其实现最佳绩效。通过将数据和人员的力量结合起来，Zende ......
x86 机器指令编码规则
x86 机器指令编码依次由一下部分组成： 指令前缀（prefix，非必需） 操作码（opcode，必需） 寻址方式 R/M（ModR/M，非必需） 比例因子-变址-基址（SIB，非必需） 地址偏移量（displacement，非必需） 立即数（immediate，非必需） 指令前缀 操作码 寻址方式 ......
机器学习基础03DAY
特征降维 降维 PCA（Principal component analysis），主成分分析。特点是保存数据集中对方差影响最大的那些特征，PCA极其容易受到数据中特征范围影响，所以在运用PCA前一定要做特征标准化，这样才能保证每维度特征的重要性等同。 sklearn.decomposition.P ......
如何用Python对股票数据进行LSTM神经网络和XGboost机器学习预测分析（附源码和详细步骤），学会的小伙伴们说不定就成为炒股专家一夜暴富了
最近调研了一下我做的项目受欢迎程度，大数据分析方向竟然排第一，尤其是这两年受疫情影响，大家都非常担心自家公司裁员或倒闭，都想着有没有其他副业搞搞或者炒炒股、投资点理财产品，未雨绸缪，所以不少小伙伴要求我这边分享下关于股票预测分析的技巧。基于股票数据是一个和时间序列相关的大数据，所以我打算给大家分享时... ......
ggplot2中使用对数坐标轴
001、 利用绘制散点图进行测试 a、直接绘制散点图 x <- 1:10 y <- seq(1, 1000, 100) dat <- data.frame(x, y) ## 生成测试数据 ggplot(dat, aes(x, y)) + geom_point() ## 直接绘制散点图 绘图结果如下： ......
Cadence入门笔记（十）：IPC文件、坐标文件、装配图和打样
IPC IPC文件用于生产时工厂检查生产出来的PCB线路是否导通,导出方法如下： 选择导出IPC356文件 一般默认配置即可 坐标文件 坐标文件用于工厂SMT贴片时候用，导出方法如下 点击IPC356上一个选项placement，一般也是默认选项即可 装配图 装配图即工厂生产时工人直接看的图，就是简 ......
PXE批量装系统之GHO恢复模式针对同型号同批次机器网络装机
PXE批量装系统之GHO恢复模式针对同型号同批次机器网络装机 1.引入 预启动执行环境（Preboot eXecution Environment，PXE）也被称为预执行环境，提供了一种使用[网络接口Network Interface）启动计算机的机制。这种机制让计算机的启动可以不依赖本地数据存储设 ......
根据投影坐标(x,y)计算bbox
根据墨卡托投影坐标(x,y)计算该瓦片的对角线坐标bbox import * as olProj from 'ol/proj'; import { getTopLeft, getWidth } from 'ol/extent'; const tileWidth = 256; // wms 瓦片siz ......
CALL SCREEN - 弹出框屏幕的Window坐标设置
标准语法如下： CALL SCREEN dynnr [STARTING AT col1 lin1 [ENDING AT col2 lin2]]. "The upper left corner of the dialog window is determined by the "values col1 ......
机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类
优点：
朴素贝叶斯算法主要基于经典的贝叶斯公式进行推倒，具有很好的数学原理。而且在数据量很小的时候表现良好，数据量很大的时候也可以进行增量计算。由于朴素贝叶斯使用先验概率估计后验概率具有很好的模型的可解释性。
缺点：
朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的理论误差率。但是实际上并非总是如此，这... ......
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类 项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1 KNN的介绍和应用 1.1 KNN的介绍 k ......
机器学习
1、机器学习是干什么的。我的理解：通过查看现在的状况，利用机器学习，预测未来可能出现的情况。（房价预测）/或者说通过一些算法、代码让机器实现一些简单的工作。（客服机器人） 编写算法，让机器人通过大量的数据、经验自己学习获得最优解。 2、机器学习的分类： 监督学习：经验E是人工采集并输入计算机中的。 ......
机器视觉
引用 OpenCV教程：https://www.w3cschool.cn/opencv/opencv-nabz2c8j.html 【深度学习】ResNet网络详解：https://blog.csdn.net/holly_Z_P_F/article/details/127350894 一博士的网站：计 ......
通过鼠标拖拉获取图片原像素的两个点坐标vue
<template> <div> <img class="no-drag" ref="image" src="https://dashanbook.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/11.png" @mousedown="startSelection" @mousemove= ......
机器学习基础02DAY
数据的特征预处理 单个特征 （1）归一化 归一化首先在特征（维度）非常多的时候，可以防止某一维或某几维对数据影响过大，也是为了把不同来源的数据统一到一个参考区间下，这样比较起来才有意义，其次可以程序可以运行更快。 例如：一个人的身高和体重两个特征，假如体重50kg，身高175cm,由于两个单位不一样 ......