实战 机器ruby
图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合
图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......
记一次对某杀猪盘站点的实战渗透
前言昨天半夜看到一篇文章 某菠菜网站渗透实战就想着自己也练一练手，打到一半发现，大师傅们对这类站点已经狠狠的蹂躏了，所以借鉴师傅们的经验，本着锻炼一下，想到哪就记一下，所以写的比较杂乱，其中有没有解决的地方也记录下来的，然后又换了个站点接着走了下去信息收集前台这样看一下其他的信息端口查询80为主页面 ......
机器学习Machine Learning
附件5：课程教学大纲参考模板 （注：各学院可采用该模板，也可自设模板，但每个学院需使用统一模板） 《机器学习》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Machine Learning 第一部分 大纲说明（宋体，四号加粗，居中） 1．课程代码：329021003 2．课程类型： ......
机器人运行学逆解常用三角函数方程求解
\(sin\left(\theta\right)=a\), 求 \(\theta\) \[\Longrightarrow\theta=atan2\left(a,\pm\sqrt{1-{a}^{2}}\right) \] \(cos\left(\theta\right) = a\),求 \(\thet ......
机器学习-无监督机器学习-SVD奇异值分解-24
[POC] 1. 奇异值分解的本质 特征值分解只能够对于方阵提取重要特征， Ax=λx λ为特征值 x为对应的特征向量 奇异值分解可以对于任意矩阵； 注意看中间的矩阵是一个对角矩阵，颜色越深越起作用-值越大 颜色越浅越接近0 U是左奇异矩阵，V是右奇异矩阵，均是正交矩阵， 中间的Σ是对角阵，除对角线 ......
机器学习-无监督机器学习-主成分分析PCA-23
目录1. 降维的方式2. PCA的一般步骤3. 思想2 最小化投影距离4. Kernelized PCA 1. 降维的方式 对于维度灾难、数据冗余，这些在数据处理中常见的场景，我们不得不进一步处理，得到更精简更有价值的特征信息，所用的的各种方法的统称就是降维 特征抽取：叫做特征映射更合适。因为它的思 ......
【工具篇】Kali下beef实战详细教程
一、beef安装 第一步：安装beef 1.首先输入命令进行安装. apt-get install beef-xss 发现安装不了，但是有提示. 2.根据提示进行输入命令. apt-get update 3.再输入命令进行安装. apt-get install beef-xss 4.直接运行Beef ......
【专题】2023康复机器人行业研究报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34706 原文出处：拓端数据部落公众号 未来，康复趋势将会拓展至院外，特别是社区、居家等场景，数字化也将成为康复机器人发展的重要趋势。政策不断加码，支持康复医疗行业的发展和创新，同时催生了康复机器人市场的迅速增长和投资回暖。阅读原文，获取专题报告 ......
盘点一个Python自动化办公实战案例（四）
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【钟爱一生】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。 【温馨提示】 遇到表达不清的，能稍微描述下，想要达成的结果吗？在excel上，或者画图也行。最好是把你想要的结果展示在excel中，另外，你展示的这个表格最好做个小的de ......
【python机器学习课程设计】驾驶员睡意检测——机器模型训练
一.选题背景 驾驶员的疲劳和睡意是道路交通安全的重要隐患之一。据统计，疲劳驾驶导致的交通事故占比较高，甚至可能造成生命和财产的巨大损失。因此，开发一种有效的驾驶员睡意检测系统对于提高交通安全具有重要意义。 通过监测驾驶员的眼部数据等，可以建立一个机器学习模型来判断驾驶员是否处于疲劳或睡意状态。这样的 ......
高楼《性能测试实战30讲》笔记整理
注意：因为是笔记，我也结合了具体工作中遇到的情况，穿插了很多自己的理解，所以某些点并非完全和原作者的结构、描述一样。 【性能测试的分类】 1、压力测试：关注点在于系统在峰值负载或超出最大负荷时的处理能力如何。如果继续加压，性能应该按预期缓慢下降，但不应直接崩溃；如果崩溃，找到它的临界点，从而了解系统 ......
不需要本地部署大模型，modelscope-agent加qwen-max免费搭建自己的定制机器人
最近阿里开源了通用大模型qwen-72b,正在为怎么本地化部署发愁，转眼看到提供了qwen-max相关接口的免费试用（据说就是基于qwen-72b大模型)，这就来体验一番。 1.前期准备 开通阿里云灵积平台，并创建api-key 2.环境搭建 python:3.10+； pydantic 2.0以上 ......
Go sync 包解析与实战
在并发世界中，Go语言以其原生的并发特性脱颖而出。Go的sync包提供了基本的同步原语，如互斥锁(sync.Mutex)、等待组(sync.WaitGroup)等，能够帮助开发者在并发环境下编写更安全、更可靠的代码。本文将深入剖析sync包的核心组件，并通过实例演示其在Go并发程序中的实际应用。 从 ......
Shell脚本中获取机器的日期和时间
要在Shell脚本中获取机器的日期和时间，可以使用内置的date命令。以下是如何在Shell脚本中使用date命令来获取机器的日期和时间的示例： echo "`date +"%Y%m%d %H:%M:%S"`"在这个示例中，我们使用了date命令和格式化字符串来获取当前日期和时间。%Y代表年份，%m ......
爬虫实战-微博评论爬取
简介 最近在做NLP方面的研究，以前一直在做CV方面。最近由于chatgpt，所以对NLP就非常感兴趣。索性就开始研究起来了。 其实我们都知道，无论是CV方向还是NLP方向的模型实现，都是离不开数据的。哪怕是再先进的代码，都是需要数据支撑的。但是我们的数据都来自哪里呢。无非就两个方面，一方面是来自于 ......
再看汇编和机器码
先看代码： 这里为了排版方便用的图片，也有行号，说明如下： 1. 80386的部分机器码如下： 其中 imm表示立即数 DDD表示用3位表示的目的寄存器标号， SSS表示用3位表示的源寄存器标号 机器码中将寄存器用三位表示，例如EDX: 010 EAX: 000 ECX: 001 因此，图中第三行代 ......
利用汇编代码获取计算机的机器码
原文链接：https://arvinhk.com/post/8.html 原文链接：https://arvinhk.com/post/8.htmlCString str; unsigned long s1,s2,s3,s4; __asm { mov eax,00h xor edx,edx cpuid ......
阿里云 ACK 云上大规模 Kubernetes 集群高可靠性保障实战
本文基于 ACK 稳定性保障实践经验，帮助用户全面理解 ACK 稳定性理论和优化策略，并了解如何使用相应的工具和服务进行稳定性保障。 ......
一个完整Python实战项目：selenium识别验证码实现自动登录，自动操作浏览器获取某东数据
最近都没啥时间，很久没更新了。 今天分享一下，如何用selenium识别验证码，实现自动登录以及获取数据。 目标：某东 话不多说直接开始 准备工作 环境 Python 3.10 Pycharm 模块使用 import random import time from selenium import w ......
我的世界1.20.1模组开发---12.实战练习（制作一个简单的矿物探测器）
介绍 前面介绍了这么多理论性的东西，比如环境配置、添加物品、添加方块、数据生成、自定义装备和武器等等，这次我们就来真正的实战一下。从最基础的素材绘制、物品功能的定制以及配方的定义等等，全都是我们自己一个人来。 言归正传，我们来具体描述一下我们的矿物探测器需要有的功能，相信玩过模组生存的老方块人应该或 ......
《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程
更好的阅读体验请点击：《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程 专栏介绍： 本专栏集成 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 ......
数栈UI5.0设计实战｜B端表单这样设计，不仅美观还提效
表单是B端产品中最常见的组件之一，主要⽤于数据收集、校验和提交。比如登陆流程的账号密码填写，注册流程的邮箱、用户名等信息填写，都是表单应用的常见案例，在数栈产品中也是出现频率⾮常⾼的组件。 尽管表单应用十分普遍，但在我们对旧版数栈产品进行调研时，发现许多产品同学都反馈了关于表单的问题。所以在实际设计 ......
2023云栖大会精彩内容集锦：《云原生核心技术与最佳实战指南》电子书重磅上线
云计算从概念产生到落地应用的这些年，越来越多的企业为了更好地利用云计算优势，开始拥抱云原生，让业务更敏捷、成本更低、可伸缩性更强。云原生正逐步成为企业打造核心竞争力的重要抓手，帮助企业快速上云，深度使用云原生技术，用技术加速创新。 ......
机器学习-无监督机器学习-高斯混合模型-22
目录1.2. GMM 算法的一般流程3. 使用模型 1. 假设不同的簇数据来自于不同的高斯分布。或者换句话说，高斯混合模型就是当成数据集是由多个高斯分布混合而成的。这是这个模型的核心思想. 一维的gauss分布： 多变量（比如d个变量）高斯分布的概率密度函数： μ是一个n维向量， 对应着分布的均值 ......
盘点一个Python自动化办公实战案例（三）
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【钟爱一生】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。 【温馨提示】 遇到表达不清的，能稍微描述下，想要达成的结果吗？在excel上，或者画图也行。最好是把你想要的结果展示在excel中，另外，你展示的这个表格最好做个小的de ......
【Python微信机器人】第六七篇: 封装32位和64位Python hook框架实战打印微信日志
目录修整 目前的系列目录(后面会根据实际情况变动): 在windows11上编译python 将python注入到其他进程并运行 注入Python并使用ctypes主动调用进程内的函数和读取内存结构体 调用汇编引擎实战发送文本和图片消息(支持32位和64位微信) 允许Python加载运行py脚本且支 ......
抖音直播机器人浏览器插件
这是我开发的一款浏览器插件，可以实现在直播间定时发送话术，以及监听直播间评论，对接AI客服系统进行自动回复。 实现效果 可以实时监听评论区内容，包括用户来了和点赞，以及用户发送的评论文本。调用我客服系统的接口，获取AI回复结果，再自动回复发送。 监听到的评论： 插件的配置页面： 可以设置忽略监听的昵 ......
某宝上搞来的电子书，经典的量化投资书籍，《Advances in Financial Machine Learning》—— 《金融机器学习的进展》、《量化投资与机器学习》、《金融机器学习研究进展》
英文书名： 《Advances in Financial Machine Learning》 经典的量化投资书籍，某宝上6元搞来的电子版： ......
从规则到神经网络：机器翻译技术的演化之路
在本文中，我们深入探讨了机器翻译的历史、核心技术、特别是神经机器翻译（NMT）的发展，分析了模型的优化、挑战及其在不同领域的应用案例。同时，我们还提出了对未来机器翻译技术发展的展望和潜在的社会影响。 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 ......
机器学习-无监督机器学习-图聚类-21
目录1. AP聚类算法2. Spectral Clustering 谱聚类 1. AP聚类算法 affinity 相似度 propgaption 传播 exemplars 模范 代表 Affinity Propagation Clustering特别适合高维、多类数据快速聚类，相比传统的聚类算法，该 ......