机器人 信号 机器 个人
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
信号量、闭锁、栅栏（java）
1、信号量(Semaphore) 描述 场景 Semaphore 2、闭锁(Latch) 描述 场景 CountDownLatch 3、栅栏(Barrier) 描述 场景 CyclicBarrier Semaphore、Barrier、Latch都属于同步工具类 1、信号量(Semaphore) 描 ......
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 ......
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 ......
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 ......
统计学强调低维空间问题的统计推导，机器学习强调高维预测问题
统计学和机器学习在处理数据和模型时的侧重点确实有一些区别，其中涉及到低维和高维空间的问题。 统计学强调低维空间问题的统计推导： 统计学通常关注的是从一组有限样本中获得总体特征的推断。在传统统计学中，数据通常被认为是在低维空间中采样的，即特征的数量相对较少。例如，在古典统计中，可能会考虑一些变量对某个 ......
第十七天PHP 开发-个人博客项目&TP 框架&路由访问&安全写法&历史漏洞
PHP框架真正的发展是从php5开始的，在php5中对对象模型的修改对框架的发展起了很大的作用。PHP框架就是通过提供一个开发web程序的基本架构，把基于web开发的PHP程序摆到流水线上。换句话说，php开发框架有助于促进快速软件开发，节约了开发时间，减少了代码的重复编写。 URL访问 · Thi ......
微信机器人开发文档
请求URL： http://域名地址/acceptUser 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说明 wId 是 string 登录实例标识 v1 是 stri ......
鹿甫良个人简介
执业机构：广州美后医疗美容 个人背景： 南方整形联盟SNPS 创始人之一 整形美容主诊主治医师 中国整形美容协会 会员 中国整形美容协会中西医结合分会 ——眼鼻修复医学专业委员会第二届 委员 *中国整形美容协会中西医结合分会
面部微整注射专业委员会第二届 委员 擅长项目： 形体雕塑等 整体面部年轻化 ......
黄见勇个人简介
荣誉称号： 自体软骨隆鼻代表人物 疑难鼻整形修复代表 整形美容研究院研究员 医师协会鼻部整形亚专业委员会委员 美国射极峰膨体指定临床导师 3项鼻部整形持有者 大韩美容整形外科协会授予特殊外籍会员 擅长项目：鼻综合整形、高难度鼻修复、耳软骨隆鼻、眼部综合整形、丰胸。 黄见勇，郴州爱思特外科院长，疑难鼻 ......
机器学习——编码器和解码器架构
正如我们在 9.5节中所讨论的， 机器翻译是序列转换模型的一个核心问题， 其输入和输出都是长度可变的序列。 为了处理这种类型的输入和输出， 我们可以设计一个包含两个主要组件的架构： 第一个组件是一个编码器（encoder）： 它接受一个长度可变的序列作为输入， 并将其转换为具有固定形状的编码状态。 ......
机器学习——机器翻译与数据集
语言模型是自然语言处理的关键， 而机器翻译是语言模型最成功的基准测试。 因为机器翻译正是将输入序列转换成输出序列的 序列转换模型（sequence transduction）的核心问题。 序列转换模型在各类现代人工智能应用中发挥着至关重要的作用。机器翻译（machine translation）指的 ......
鹿甫良个人简介
🎈鹿甫良（人中缩短和眼综合） 执业机构：广州美后医疗美容 个人背景： 南方整形联盟SNPS 创始人之一 整形美容主诊主治医师 中国整形美容协会 会员 中国整形美容协会中西医结合分会 ——眼鼻修复医学专业委员会第二届 委员 *中国整形美容协会中西医结合分会
面部微整注射专业委员会第二届 委员 擅长项 ......
彭章松个人简介
职位：整形美容外科主治医师 南方医科大学整形外科博士 中华医学会整形外科分会专鼻整形专业委员 数字与精准医学会 眼整形专业委员 中国整形美容协会 脂肪医学分会委员 海峡两岸医药卫生交流协会整形美容专业分委会脂肪学组委员 中国医疗保健国际交流促进会整形美容外科学分会眼整形学组委员 擅长项目：眼部整形、 ......
关于鸿蒙与安卓硬分叉的一点个人看法
鸿蒙将与安卓应用形成“硬分叉”，多家平台急聘鸿蒙开发员|app_网易订阅 (163.com) 至少说明了一个事，之前鼓吹的自主研发，证实了是基于安卓的。跟小米，OV等魔改安卓差不多。 所以它不是“兼容安卓应用”，而是从底层来看它就是AOSP，应该是能“兼容鸿蒙格式的应用"还差不多。 另外这次所谓硬分 ......
个人编程助手: 训练你自己的编码助手
在编程和软件开发这个不断演变的领域中，对效率和生产力的追求催生了许多卓越的创新。其中一个显著的创新就是代码生成模型的出现，如 Codex、StarCoder 和 Code Llama。这些模型在生成类似人类编写的代码片段方面表现出惊人能力，显示出了作为编程助手的巨大潜力。 然而，虽然这些预训练模型在 ......
支付宝商家码_新版商户0元秒开通_个人后期必备！
项目介绍 支付宝商家码开通渠道，扫码直接开，这个码子开通了的话，后续有红包也可以用来抵，个人能申请商户码，属于个人商户就行了，收款是免费率的，而且可以用花呗+到店红包！！反正真的很实用，后期也是永久免费的，不管怎么样，你不都得有一个商户码么？—————其次，这个也是邀请渠道入口（需要开通才显示） 活 ......
机器学习——深度循环神经网络
到目前为止，我们只讨论了具有一个单向隐藏层的循环神经网络。 其中，隐变量和观测值与具体的函数形式的交互方式是相当随意的。 只要交互类型建模具有足够的灵活性，这就不是一个大问题。 然而，对一个单层来说，这可能具有相当的挑战性。 之前在线性模型中，我们通过添加更多的层来解决这个问题。 而在循环神经网络中 ......
机器学习——长短期记忆网络（LSTM）
长期以来，隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题。 解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）(Hochreiter and Schmidhuber, 1997)。 它有许多与门控循环单元（ 9.1节）一样的属性。 有趣的是，长短期记 ......
机器学习——门控循环单元(GRU)
在 8.7节中， 我们讨论了如何在循环神经网络中计算梯度， 以及矩阵连续乘积可以导致梯度消失或梯度爆炸的问题。 下面我们简单思考一下这种梯度异常在实践中的意义： 我们可能会遇到这样的情况：早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。 考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和， 目标是在 ......
一套随便写的个人主页
index.html <!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" ......
11.13（周一）总结——选课系统个人总结
今天做的选题系统主要是实现多表的增删改查，但是选课系统本身我目前无法实现。我在三个表的构建中有一个小时思路非常混乱，以后应该先理出角色和整体的思路再开始写，还有要注意文件的命名，因为如果一旦出现错误复盘是非常费力的。还有就是敲代码的速度太慢，无法适应期末的代码量 ......