基本原则 机器 原则p4
【专题】2022-2029年全球协作机器人市场研究报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：http://tecdat.cn/?p=31419 随着大量企业的涌入，服务机器人产业化即将到来。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末40份服务机器人行业相关报告。 经过多年的发展，我国已经实现了完整的服务机器人产业生态系统。在常态化疫情防控、人口老龄化、技术进步和政策支持等多种因素 ......
实验十一 函数基本应用
实验十一 函数基本应用一、实验目的1、培养分析问题并对进行建模的能力。2、熟练运用函数解决实际问题。 二、实验内容1、定义一个getMax函数,返回三个数(从键盘输入的整数)中的最大值。比如：输入：1 2 3 返回：32、编写函数,求出"+1/(1*2)-1/(2*3)+1/(3*4)-1/4*5+ ......
实验六 字符串的基本操作
#实验六 **字符串的基本操作** ##一、实验目的 1、培养分析问题并对进行建模的能力。 2、熟练运用字符串基本功能解决实际问题。 ##二、实验内容 1、获取字符串中汉字的个数，如：“我的 English 学的不好”汉子个数是6个。 2、去掉字符串数组中每个字符串的空格，如：“today is a ......
React—01—基本学习
React 组件是返回标签的 JavaScript 函数： 哪个组件是通过改变 state 实现可响应的，或者哪个组件拥有 这个 state。 然后我们需要确定吧这个state是放在这个组件，还是放在父组件（如何多个子组件都会受到相同state影响，那么需要放到父组件里统一管理）。 如何安装一个re ......
php-elasticsearch客户端基本使用
# php-elasticsearch客户端基本使用 标签（空格分隔）： php,elasticsearch 官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/php-api/current/getting-started-php.h ......
8、MySQL数据表基本数据类型
数字 整数 还有其他的数据类型，分成了几种： 1、数字类型 2、字符串类型 3、时间类型 总共可以分成这么几类，咱们的数字里面有个int，除了int还有什么呢，还有tinyint、bigint，它们都是int，它们之间的区别是什么，它是不是能表示的数据范围是不一样的。 比如对于tinyint，它只能 ......
线性代数 | 机器学习数学基础
### 前言 **线性代数**（linear algebra）是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。它包括对线、面和子空间的研究，同时也涉及到所有的向量空间的一般性质。 本文主要介绍**机器学习**中所用到的线性代数**核心基础概念**，供读者学习阶段查漏补缺或是**快速学习参考**。 ### 线 ......
稳定扩散：生成式AI背后的基本直觉
在过去的几年里，人工智能的世界已经戏剧性地转向了生成式建模，无论是在计算机视觉还是自然语言处理方面。Dalle-2和Midjourney引起了人们的注意，使他们认识到在生成AI领域正在完成的杰出工作。 ......
shell基本语法
shell定义变量不能=号之间不能有空格 定义：弱语言 输出变量：echo ${变量名称} （花括号可以省略） 作用域：在外面定义的变量，在里面没有 环境变量为全局变量 判断命令是否执行成功： $?=0 说明上条命令执行成功 $?= 1~255 说明上条命令执行失败 单引号和双引号的区别： 单引号不 ......
设计模式原则之：依赖倒转原则
基本介绍： 高层模块不应该依赖与底层模块，二者都应该依赖其抽象 抽象不应该依赖细节，细节应该依赖抽象 依赖倒转(倒置)的中心思想是面向接口编程 依赖倒转原则是基于这样的设计理念：相对于细节的多变性，抽象的东西要稳定的多。以抽象为基础搭建的架构比以细节为基础的架构要稳定的多，在Java中，抽象指的是接 ......
设计模式原则之：接口隔离原则
客户端不应该依赖它不需要的接口，即一个接口对另一个类的依赖应该建立在最小的接口上 看图说话： /** * @description: 接口隔离原则 * @author: abel.he * @date: 2023-08-01 **/ public class InterfaceSegregation ......
机器学习实战－基于Python3和C＋＋(5)- python之tensorflow（1）
[TOC] # tensor ```pyhon import tensorflow as tf x=tf.constant(19) y=tf.constant(22) x+y z=x+y print(z) tf.Tensor(41, shape=(), dtype=int32) a=tf.const ......
基于个微机器人的二次开发
使用微信ipad协议来开发微信机器人，可以开发的项目很多，例如一些娱乐机器人、云发单系统，私域流量的智能管理和营销拓客，还有一些自动采集和发朋友圈的云端系统等。每个行业都有需求这样的系统应用，在线教育、金融、电商已经一些个人微商应用。 可开发的功能包括但不限于： 好友管理：添加好友、删除好友、修改备 ......
医疗知识图谱问答 ——Neo4j 基本操作
前言 说到问答机器人，就不得不说一下 ChatGPT 啦。一个预训练的大预言模型，只要是人类范畴内的知识，似乎他回答得都井井有条，从写文章到写代码，再到解决零散琐碎的问题，不光震撼到我们普通人，就百度和阿里也因此紧追其后分别推出了文心一言和通义千问。 所以好像我们也可以通过 GPT，并训练特定的数据 ......
request的基本使用
requests是一个Python第三方库，可以方便地发送HTTP请求并处理响应。使用requests库需要先安装，可以通过pip命令进行安装： ``` pip install requests ``` 安装完成后，就可以在Python代码中使用requests库了。以下是一些常见的使用方法： 1. ......
【暑假例题】20230727 矩阵基本运算(C++)
题目 请使用C++实现矩阵的各种运算 矩阵创建 矩阵相加 矩阵相减 矩阵相乘 数字乘矩阵 矩阵上叠加 矩阵左右叠加 矩阵转置 矩阵旋转 矩阵求逆 矩阵输出 题目分析 矩阵创建 这里只需注意由于我们需要通过不同的函数对数组进行操作，所以我们需要将数组存储在容器或者使用指针防止数据丢失 const do ......
设计模式原则之：单一职责模式
对类来说的，即一个类应该只负责一项职责。如类A负责两个不同的职责，职责1，职责2。当职责1需求变更而改变A时，可能造成职责2智行错误，所以要将类A的粒度分解为A1，A2 错误的应用实例 package org.example.demo0; /** * @description: 单一职责原则 * @ ......
设计模式中的七大设计原则
设计模式的目的 编写软件过程中，程序员面领着来自耦合性，内聚性以及可维护性，可扩展性，重用性，灵活性 等多方面的挑战，设计模式是为了让程序,具有更好的 代码重用性（即：相同功能的代码，不用多次编写） 可读性(即：编码规范性，便于其他程序员的阅读和理解) 可扩展性(即：需要增加新的功能时，非常的方便， ......
机器学习从入门到放弃：Transfomer-现代大模型的基石
一、前言 随着 ChatGPT 的横空出世，全世界的目光都聚焦在了生成式 AI 上。本次将介绍 Transformer 的发展历史、基本原理，也是记录总结自己在学习路上的所得。 首先我想聊聊 NLP 的发展路线，这样对于后面的 transformer 可能会有更好的理解。自从计算机诞生之初，让计算机 ......
【机器学习】决策树
# Decision Tree ## 熵 \- entropy ### 数学表达式 $$ H(p_1) = -p_1 \text{log}_2(p_1) - (1- p_1) \text{log}_2(1- p_1) $$ ### 代码 ```python # UNQ_C1 # GRADED FUN ......
【机器学习】K-Means
# K-Means ## 找最接近的质心 ### 公式 $$ c^{(i)} := j \quad \mathrm{that \; minimizes} \quad ||x^{(i)} - \mu_j||^2 $$ 其中，范式$||X||$，其计算公式为 $$ ||X|| = \sqrt{x_1^2 ......
Unity学习笔记（一) 坐标系和基本操作
# 1 坐标系 ## 1.1 左手坐标系和右手坐标系 > - 左手坐标系`(Unity使用)`: 伸开我们的左手, 掌心向外, 大拇指与食指成90度, 中指、无名指和小指弯曲, 大拇指指向的方向就是X轴正方向, 食指指向的方向就是Y轴正方向, 中指、无名指和小指指向的方向就是Z轴正方向。 > - 右 ......
【机器学习】逻辑回归
# Logistic Regression > 分类问题 > > 本质是分类，要预测的变量是离散的值 ## 逻辑回归模型 ### 数学表达式 $$ z = \vec w \cdot \vec x + b \tag{1} $$ $$ f_{\vec w, b}(\vec x) = g(z) \tag{ ......
【机器学习】正则化
# Regularized ## Cost function for regularized linear regression ### 数学表达式 $$ J(\mathbf{w},b) = \frac{1}{2m} \sum\limits_{i = 0}^{m-1} (f_{\mathbf{w}, ......
【机器学习】协同过滤
# Collaborative Filtering Recommender Systems > 解决相似度问题 ## 概念 准确率 = $accuracy = \frac{预测正确的样本}{总样本}$ 精确率 = $precision = \frac{预测成功的正类}{预测的正类}$ 【不能误检】 ......
【机器学习】神经网络
# Neural Networks > 神经网络：一种计算模型，由大量的节点(或神经元)直接相互关联而构成。每个节点(除输入节点外)代表一种特定的输出函数(或者认为是运算),称为激励函数；每两个节点的连接都代表该信号在传输中所占的比重(即认为该信号对该节点的影响程度) > > 神经网络三要素：模型、 ......
【机器学习】softmax回归
# Softmax Regression > (多标签分类)将多输入的分类值转化为\[0,1\]的概率分布，进而进行逻辑回归算法 > > softmax能将差距大的数值距离拉得更大，但是数值可能会溢出 ## Softmax Function ### 数学表达式 $$ a_j = \frac{e^{z ......