控制产品 机器人 核心 机器
核心功能
2023-11-17 VDCloud唯云智能云组网路由器 核心功能 vpn能连到路由器所在内网。 贝锐蒲公英 X4C无线路由器 核心功能 能插4G手机卡当宽带用。（临时宽带方案）（或者说通过4G卡连上内网环境，有开后门嫌疑，哈哈） ......
如何用AB测试完善产品激励体系
用户激励体系，也称用户激励机制，是为了让用户持续使用产品，而设计的一套对应规则。在用户激励体系建立过程中，产品可以通过一系列方式，如金币赚取、积分奖励等，让用户完成一系列动作，提升活动参与率、扩散传播率，最终提升用户的产品粘性。在这个过程中，产品经常用会用到AB测试，来进行激励策略的完善和优化。 ......
机器视觉选型计算器，初级版，后续慢慢补充
做机器视觉的都知道，每次选型都得做各种计算，但是没有人把硬件选型做出一个工具，今天利用一点闲暇时间，几分钟吧，简单做了个，后续再把其他一些硬件选型公式计算器功能做上去，有需要的自取。 1.DPI相关计算器 2.工作距离相关计算器 3.待补充，编码器等 4.关于 有需要自行下载：链接 ......
机器学习——Transformer
10.6.2节中比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng ......
机器学习——自注意力与位置编码
在深度学习中，经常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对序列进行编码。 想象一下，有了注意力机制之后，我们将词元序列输入注意力池化中， 以便同一组词元同时充当查询、键和值。 具体来说，每个查询都会关注所有的键－值对并生成一个注意力输出。 由于查询、键和值来自同一组输入，因此被称为 自注 ......
初中数学核心知识点整理汇总大全
七年级数学（上）知识点 人教版七年级数学上册主要包含了有理数、整式的加减、一元一次方程、图形的认识初步四个章节的内容. 第一章 有理数 1.有理数： (1)凡能写成形式的数，都是有理数.正整数、0、负整数统称整数；正分数、负分数统称分数；整数和分数统称有理数.注意：0即不是正数，也不是负数；-a不一 ......
机器学习——多头注意力
在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时， 我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为， 然后将不同的行为作为知识组合起来， 捕获序列内各种范围的依赖关系 （例如，短距离依赖和长距离依赖关系）。 因此，允许注意力机制组合使用查询、键和值的不同 子空间表示（representation s ......
手持终端条码期限功能在农产品溯源中的应用效果评价
手持机条码期限功能在农产品溯源中的应用效果可以从以下几个方面进行评价： 1. 提高追溯效率：手持机条码期限功能可以通过扫描农产品包装上的条码，快速获取产品的生产日期、有效期等信息。相比手工记录和查询，手持机条码期限功能能够大大提高追溯效率，减少人为错误和时间成本。 2. 确保产品质量和安全：通过手持 ......
python---通过钉钉机器人发送禅道缺陷标题
前言 目前大多数公司都是使用禅道，jira这些来管理缺陷，研发和测试每天站会或者周会都想知道昨天或者这周一共解决了多少个缺陷，如果每天都通过禅道上去查看可能有点麻烦且不方便，今天小编介绍一种方法，我们可以通过办公软件钉钉或者企业微信通过项目群中进行添加机器人，每天自动发送到群里，供大家参考查看。 钉 ......
机器学习——Bahdanau 注意力
9.7节中探讨了机器翻译问题： 通过设计一个基于两个循环神经网络的编码器-解码器架构， 用于序列到序列学习。 具体来说，循环神经网络编码器将长度可变的序列转换为固定形状的上下文变量， 然后循环神经网络解码器根据生成的词元和上下文变量 按词元生成输出（目标）序列词元。 然而，即使并非所有输入（源）词元 ......
机器学习——注意力评分函数
10.2节使用了高斯核来对查询和键之间的关系建模。 (10.2.6)中的 高斯核指数部分可以视为注意力评分函数（attention scoring function）， 简称评分函数（scoring function）， 然后把这个函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。 通过上述步骤，将 ......
首先加载核心模块,不管有没有同名/同目录的情况下,核心模块优先加载.
在文件/home/somebody/workspace/somemodule.js中第一行引用了一个模块：require(‘othermodule‘)，请问require查找模块的顺序是： A. /home/somebody/workspace/node_modules/othermodule/in ......
Spring5学习随笔-IOC（反转控制）、DI（依赖注入）和创建复杂对象
学习视频：【孙哥说Spring5：从设计模式到基本应用到应用级底层分析，一次深入浅出的Spring全探索。学不会Spring？只因你未遇见孙哥】 第七章、反转控制与依赖注入 1.反转(转移)控制（IOC inverse of Control） 控制：对于成员变量赋值的控制权 反转控制：把对于成员变量 ......
机器学习——注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
上节介绍了框架下的注意力机制的主要成分 图10.1.3： 查询（自主提示）和键（非自主提示）之间的交互形成了注意力汇聚； 注意力汇聚有选择地聚合了值（感官输入）以生成最终的输出。 本节将介绍注意力汇聚的更多细节， 以便从宏观上了解注意力机制在实践中的运作方式。 具体来说，1964年提出的Nadara ......
点阵LED数码管显示驱动IC VK16K33 A/B/C/BA/AA 驱动电流大 质量稳定 适用于计量插座，数字闹钟，压力表等产品
概述 VK16K33是一种带按键扫描接口的数码管或点阵LED驱动控制专用芯片，内部集成有数据锁存器、键盘扫描、LED 驱动模块等电路。数据通过I2C通讯接口与MCU通信。SEG脚接LED阳极，GRID脚接LED阴极，可支持16SEGx8GRID的点阵LED显示面板。最大支持13×3的按键。内置上电复 ......
机器学习-小样本情况下如何机器学习
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓 ......
机器学习——注意力提示
查询、键和值 自主性的与非自主性的注意力提示解释了人类的注意力的方式， 下面来看看如何通过这两种注意力提示， 用神经网络来设计注意力机制的框架， 首先，考虑一个相对简单的状况， 即只使用非自主性提示。 要想将选择偏向于感官输入， 则可以简单地使用参数化的全连接层， 甚至是非参数化的最大汇聚层或平均汇 ......
2023年11月12日阿里云产品全面故障的思考
2023年11月12日，阿里云产品因为某些故障，全线都受到影响。是的，双十一的第二天，我的购物车还没清空，阿里云就不让我买了。云产品全面故障，影响之大一个大铁锅都装不下。之所以阿里云故障受到大家这么关注，一方面是阿里云投入多年技术领先，国内 IaaS 领导者，另外一方面是阿里云用户量大影响也大。 通 ......
零基础机器学习数字识别MNIST（on going）
本人之前并未涉及机器学习，但是在嵌入式中都会涉及视觉，借校内比赛从零学习，进行MNIST数字识别模型的搭建。 随着学习进度更新，每天更新。2023-11-15 21:38:55 星期三 一、环境搭建 进行本模型的搭建，需要以下内容： Python环境：利用Anaconda管理 开源机器学习平台：Py ......
核心命令
核心命令 查询网站 命令查询网站 帮助命令 help获得shell内置命令帮助信息 man获得帮助信息 文件目录类 ls ls # 列出可见文件 ls -l # 列出可见文件详细信息 ls -al # 显示隐藏文件 cd cd # 切换目录 cd ~ # 切换到用户主目录 cd - # 回到上次目录 ......
UAC（用户账户控制）的关闭
AC 旨在帮助 Windows 用户默认使用标准用户权限，UAC 包括多种技术来实现此目标。 很多时候UAC机制的弹窗非常的烦人，我们可以关闭UAC。一种是临时“关闭”，仅仅是不再弹窗，达成“关闭”UAC的效果。方法是打开『控制面板』->『所有控制面板项』->『安全和维护』，在此界面下找到『更改用户 ......
Java流程控制12：打印三角形及Debug
public class TestDemo { public static void main(String[] args) { //打印三角形 5行 for(int i = 1;i <= 5;i++){ for(int j = 5;j >= i;j--){ System.out.print(" " ......
记录--产品：请给我实现一个在web端截屏的功能！
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助 一、故事的开始 最近产品又开始整活了，本来是毫无压力的一周，可以小摸一下鱼的，但是突然有一天跟我说要做一个在网页端截屏的功能。 作为一个工作多年的前端，早已学会了尽可能避开麻烦的需求，只做增删改查就行！ 我立马开始了我的反驳，我的理由是市 ......
机器码备份_二
[yhzr]有意合作联系扣扣:1176769884$$$AA24C7BD5A0A8FE8E06E1FB53BBE8AD4:00|66|88_CF4DF748256261B751D029853C3DA5BC:00|01|02|03|04|10|11|12|13|14|20|21|22|23|24|30 ......
Q7.4.1.3. 产品销售 题解
原题链接 连 \(S\to A_i\)，流量 \(D_i\)，费用 \(P_i\)，表示最多进货 \(D_i\)，成本为 \(P_i\)。 连 \(A_i\to T\)，流量 \(U_i\)，费用 \(0\)，表示卖出。 连 \(A_i\to A_{i+1}\)，流量 \(+\infty\)，费用 ......
机器学习——束搜索、贪心搜索、穷举搜索
束搜索（Beam Search）、贪心搜索（Greedy Search）和穷举搜索（Exhaustive Search）是在搜索领域常用的三种搜索算法，它们在不同的场景下有着不同的特点和应用。 束搜索（Beam Search）： 束搜索是一种用于寻找最有可能的输出序列的搜索算法，常用于序列生成任务， ......
机器学习——序列到序列学习（seq2seq）
我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器， 并将其应用于序列到序列（sequence to sequence，seq2seq）类的学习任务。 编码器 由于这里使用的是门控循环单元， 所以在最后一个时间步的多层隐状态的形状是 （隐藏层的数量，批量大小，隐藏单元的数量）。 如果使用长短期记忆网络，st ......
overscroll-behavior 滚动控制
作用 overscroll-behavior: contain; contain表示保留默认的边界行为，阻止父容器滚动 overscroll-behavior: none; none表示边界行为和父容器滚动，两者都阻止 可解决问题 1. macOS 的滚动容器中默认会有一个“触底反弹”效果，也就是常 ......
机器学习中的分类和回归
机器学习中的分类和回归是两种主要的预测建模任务，它们分别处理不同类型的输出变量。 分类（Classification）： 定义： 分类是一种监督学习任务，其目标是将输入数据映射到预定义的类别中。在分类问题中，模型的输出是一个离散的类别标签。 例子： 例如，垃圾邮件过滤是一个二分类问题，其中模型需要将 ......