机器人 信号 机器 个人

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 ......
脚本 机器 日期 时间 Shell

17利用IBERT进行GTP信号眼图测试

软件版本:VIVADO2021.1 操作系统:WIN10 64bit 硬件平台:适用XILINX A7/K7/Z7/ZU/KU系列FPGA 登录米联客(MiLianKe)FPGA社区-www.uisrc.com观看免费视频课程、在线答疑解惑! 1 概述 随着数字通信技术的进一步发展,各类数据的传输方 ......
眼图 信号 IBERT GTP

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 ......
机器码 机器

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 ......
机器码 机器 代码 计算机

《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 ......
专栏 Python YOLOv 人工智能 知识点

无线信号异常排查合集

重新执行一下测试步骤:新解压一份最新的EVT包,烧录peripheral例程hex,用“BLE调试助手”(各大安卓应用商场搜索下载)或者“lightblue”(IOS应用商店下载)搜索广播,确认一下现象,是无线信号弱,还是完全没有信号。Ⅰ.如果是无线信号弱:①匹配电路有没有产生负面作用,把匹配电路去 ......
信号 无线

2023年秋季个人阅读计划9

《见微知著:从软件实践到软件工程》读后感 在信息时代,软件工程的重要性日益凸显。作为IT学生,我深知掌握软件工程知识对于未来的职业生涯至关重要。最近,我阅读了《见微知著:从软件实践到软件工程》这本书,它以酒店信息管理系统的开发为例,深入浅出地介绍了软件工程的全过程。 软件工程不仅仅是一个编写代码的过 ......
个人 2023

一些基于SpringBoot2.X的后台管理系统,可以作为高校毕设项目、个人学习之用

该酒店管理系统适用于各类酒店管理,用于提高酒店内部工作效率。主要是针对酒店内部工作人员即管理员和酒店普通员工设计的。主要是具备客房预订、退房、房间信息管理、员工管理、入住管理等模块,提高了酒店内部业务的运转效率,大大降低了成本;该系统基于SpringBoot+VUE+MyBatisPlus+MySQ ......

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 ......
机器 模型 22

适合高性能、通用和强大的应用 DSPIC33CK32MP102-I/2N、DSPIC33CK32MP102-I/M6、DSPIC33CK32MP102T-I/M6 16位数字信号控制器

概览: dsPIC33CK64MP10x系列数字信号控制器(DSC)采用100 MHz dsPIC®DSC内核,集成DSP和增强型片上外设。这些DSC支持数字电源、电机控制、高级检测和控制、高性能通用和鲁棒应用的设计。 在数字电源领域,该系列器件是PFC应用、无线电源和高密度DC-DC应用的理想选择 ......
DSPIC 102 高性能 控制器 33

【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 ......
Python 机器人 实战 框架 机器

面对游戏新政,个人开发者如何突围

最近国家发布了针对游戏行业的限制意见稿,具体内容,相信大家都已经了解了,不同的人,坐在不同的位置,有不同的解读,游戏厂商与相关行业股票下跌,微信抖音小游戏没有版号但靠广告收益的小游戏开发公司也非常焦虑, 想利用自己的编程技术,通过游戏创业或增加收入的个人开发者更是感觉所有的路子都堵死了。屁股决定脑袋 ......
新政 开发者 个人

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 ......
机器人 插件 浏览器 机器

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 ......
神经网络 神经 规则 机器 技术

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 ......
机器 21

机器学习笔记(三)简单手写识别

目标 实现一个简单的手写识别的脚本,同样的,流程分五步走: 读入数据 初始化模型 训练模型 训练样本集乱序 校验数据有效性 前期准备 前期需要将库导入,还需要进行一些初始化操作 数据处理部分之前的代码,加入部分数据处理的库 点击查看代码 #加载飞桨和相关类库 import paddle from p ......
机器 笔记

AIKit v4.11.0 – WordPress AI 自动编写器、聊天机器人、写作助手和内容重定向器 / OpenAI GPT 插件

AIKit v4.11.0:WordPress的AI革命 一、引言 AIKit v4.11.0是一款为WordPress用户精心设计的强大插件,该插件集成了OpenAI的GPT-3技术,为用户提供了前所未有的AI写作和聊天机器人功能。此版本的推出,将WordPress的功能扩展到了全新的领域,利用人 ......
机器人 WordPress 插件 助手 机器

机器学习-无监督机器学习-层次聚类-20

目录1.凝聚聚类 Agglomerative Clustering2. 分裂聚类3. BIRCH 1.凝聚聚类 Agglomerative Clustering 在不同层次上对数据集进行划分,形成树状的聚类结构。AggregativeClustering是一种常用的层次聚类算法。 最初将每个样本点看 ......
机器 层次 20

机器学习-无监督机器学习-密度聚类DBSCAN-19

目录1. DBSCAN2. OPTICS2. MeanShift 1. DBSCAN Density based clustering DBSCAN不要求我们指定cluster簇的数量,避免了异常值,并且在任意形状和大小的cluster簇中工作得非常好。它没有质心,聚类簇是通过将相邻的点连接在一起的 ......
机器 密度 DBSCAN 19

Microsoft Azure AI 机器学习笔记-1

机器学习的基本内容学习笔记-01,学习链接:https://learn.microsoft.com/zh-cn/training/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/ ......
Microsoft 机器 笔记 Azure AI

【用户案例】走进南海法院:点赞数字机器人,见证审执“加速度”

11月27日下午3时,在南海法院一间办公室内,几台无人操作的电脑竟自动模拟人对鼠标键盘的操作,先自动读取办案人员提供的案件列表,一步步地生成文书,后对相应的案件发起财产查询。 这是数字机器人的应用状态。2023佛山口碑榜“品质口碑市民体验游”观察团实地参观南海法院数字机器人管理中心等建设成果,市民们 ......
加速度 机器人 见证 法院 机器

Steam验证后提示“您对 CAPTCHA 的响应似乎无效。请在下方重新验证您不是机器人”

解决方法: 用手机l登录此网址:https://store.steamchina.com/join/?snr=1_4_4__more-content-login,进行验证即可 注意:用流量 ......
机器人 机器 CAPTCHA Steam

机器学习-无监督机器学习-kmeans衍生的算法-18

目录1. k-Medoids2. 二分KMEANS3. KMeans++4. elkan KMeans5. min batch KMeans算法6.小结: 1. k-Medoids 之前的kmeans算法 对于异常点数据特别敏感,更新中心点的时候,是对于该簇的所有样本点求平均,这种方式对于异常样本特 ......
机器 算法 kmeans 18

机器学习-无监督机器学习-kmeans-17

目录1. 什么是聚类2. 代码实现 1. 什么是聚类 无监督机器学习的一种 输入数据只有X 没有y 将已有的数据 根据相似度 将划分到不同的簇 (花团锦簇) 步骤: 随机选择k个簇的中心点 样本根据距离中心点的距离分配到不同的簇 重新计算簇的中心点 重复 2-3直到所有样本 分配的簇不再发生改变 距 ......
机器 kmeans 17

用C#也能做机器学习?

前言✨ 说到机器学习,大家可能都不陌生,但是用C#来做机器学习,可能很多人还第一次听说。其实在C#中基于ML.NET也是可以做机器学习的,这种方式比较适合.NET程序员在项目中集成机器学习模型,不太适合专门学习机器学习,本文我将基于ML.NET Model Builder(低代码、入门简单)构建一个 ......
机器

机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16

目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是: 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法: 将标准 SVM 的输出结果进行后处理,转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数, f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
合页 向量 线性 概率 SVM

【PySide6】信号(signal)和槽函数(slot),以及事件过滤器

https://blog.csdn.net/qq_25262697/article/details/129374905 说明在PYQT中,父控件可以通过两种方式响应子控件的事件: 通过信号(signal)和槽函数(slot)机制连接子控件和父控件父控件可以通过设置eventFilter()方法来监听 ......
过滤器 函数 信号 PySide6 事件

Signal信号记录

Signal信号记录 在POSIX.1-1990标准中定义的信号列表 信号 值 动作 说明 SIGHUP 1 Term 终端控制进程结束(终端连接断开) SIGINT 2 Term 用户发送INTR字符(Ctrl+C)触发 SIGQUIT 3 Core 用户发送QUIT字符(Ctrl+/)触发 SI ......
信号 Signal

机器学习笔记(二)使用paddlepaddle,再探波士顿房价预测

目标 用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案,简化内容 流程 实际上就做了几个事: 数据准备:将一个批次的数据先转换成nparray格式,再转换成Tensor格式 前向计算:将一个批次的样本数据灌入网络中,计算出结果 计算损失函数:以前向计算的结果和真是房价作为输入,通过算是函数 ......
paddlepaddle 房价 机器 笔记
共5000篇  :5/167页 首页上一页5下一页尾页