机器人 信号 机器 个人
【个人模板封装】树套树、高维数据结构
## 树状数组套树状数组（二维树状数组）1 请注意，该版本不能同时进行区间修改+区间查询。无离散化版本的空间占用为 $\mathcal O(NM)$ 、建树复杂度为 $\mathcal O(NM)$ 、单次查询复杂度为 $\mathcal O(\log N\cdot \log M)$ 。 大致有以下 ......
【机器学习】单变量线性回归
# ML introduction > 机器学习：从数据中学习，而不依赖于规则下编程的一种算法 > > **Goal: $min_{w,b}(J(w, b))$ \- 提供一种衡量一组特定参数与训练数据拟合程度的方法** ## Supervised Learning > right answer & ......
Interop.Excel 个人总结二
常用的 有些是工作表操作，有些是excel操作，工作表操作备注为常用的excel命令1，excel操作为2，关闭等操作参考（Interop.Excel 个人总结一） Microsoft.Office.Interop.Excel.Application app = new Microsoft.Offi ......
[Robot]FANUC发那科机器人零点标定
FANUC的机械原点校准是通过零点标定来进行，具体操作步骤如下。首先，需要设定变量$MASTER_ENB 的值为 1，具体步骤为。1.MENU-下一页-变量。2. ITEM-输入313-变量$MASTER_ENB 的值设为 1。（注：不一定是313，可以通过shift+上/下键进行快速翻页查找）。接 ......
QT信号槽Connect最后一个参数
connect函数最后一个参数是Qt::ConnectionType，该参数指明信号槽的连接方式。 1. 先说说什么是信号槽吧： 当一个对象发生变化，想让与之相关联的其他对象对这个变化做出响应，这时候我们就需要不同对象(这些对象可能在不同线程)的通信。 qt不同于其他框架的最主要特征是可以通过信号槽 ......
埃斯顿机器人在线编程
1, 设置电脑IP与机器人控制器LAN2口为同一网段; 2, 打开, 点击连接; 3, 下载和上载程序 4, 如果想通过电脑控制埃斯顿机器人点动, 需要下载单独的示教器demo, 且官网下载不到; ......
人工智能学习之机器学习总结1
人工智能里面分机器学习和深度学习，机器学习里有线性回归，逻辑回归，聚类，深度学习里有卷积神经网络和循环神经网和多层感知器 首先学习了线性回归，其思想就是使用梯度下降算法（求导数）对a和b求导数，不断搜索迭代以求最好的线性a,b，使得预测值和真实值的差距越来越小，同时有损失函数MSE和R2 来评估模型 ......
解决(几乎)任何机器学习问题(1、建立你的工作环境)
> 原作者：Abhishek Thakur > 原文：[GitHub - abhishekkrthakur/approachingalmost: Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem](https://github.com/abhishe ......
28号个人赛
个人赛链接: https://www.luogu.com.cn/contest/120853#description 今天只补了七道, 太难了呜呜呜... *** ## A.[Geodetic](https://www.luogu.com.cn/problem/P3906) ####解题思路 >根据 ......
机器学习中的数据预处理指南
在机器学习任务中，数据处理的相关工作常会占据整个项目近70%的时间，因为真实的数据质量往往具有参差不齐，噪音、缺失、不一致等问题，不利于算法模型的训练。 因此，数据处理是机器学习项目中至关重要的一步，数据质量决定着模型质量的上限。 在本文中，我们将着重讨论将原始数据转换为结构化数据处理中的所有数据预 ......
Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术
# 1. 简介 ## 1.1 线性回归模型概述  线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以 ......
吴恩达机器学习笔记（四）
# 吴恩达机器学习笔记（四） ## bellman方程 $s$:当下所处的状态 $a$:在s状态下要采取的行动 $Q(s,a)$:在s状态下采用a行动后，所能获取的最大奖励 $R(s)$:在当前状态下所能获得的奖励 $\gamma$:折扣因子，在0到1之间  给定一组数据，如果想对数据进行分类或者回归 ......
吴恩达机器学习笔记（三）
# 吴恩达机器学习笔记（三） # K-means聚类 聚类算法用于一组没有标签的数据，将其分成不同的组。 K-means聚类算法一般做的是这两件事： - 将点分配到不同的聚簇上（根据与聚簇中心的距离） - 移动聚簇中心 直到聚簇中心不再变化为止。 ## 具体流程 对于$K$个聚簇，$m$个数据点，流 ......
吴恩达机器学习笔记（一）
# 吴恩达机器学习笔记（一） # 迁移学习  **解释:** 当需要训练小数据模型时，可以使用已经训练好的大 ......
关于个人微信的机器人开发
我们是一家专业服务企业数字化微信管理服务的技术服务团队，服务于需求SCRM、机器人、营销系统、社群小助手等具有研发能力的企业,同时我们也接收因使用Xp方案、ipad方案、PC方案导致被批量封号的企业，我们合作伙伴目前包含：金融服务行业Top10、国企事业单位、上市企业、知名淘客品牌、知名Xp企业、提 ......
机器学习中的几种交叉验证方法（5种）
> 参考自Kaggle大神approachingalmost的书籍[《Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem》](https://github.com/abhishekkrthakur/approachingalmost/) ## 交叉验证 ......
信号功率的定义
## 1、信号功率的引入 首先以电路功率为例，引入信号功率的定义： > 例如,若$v(t)$和$i(t)$分别是阻值为$R$的某一电阻上的电压和电流,那么其瞬时功率就是$p(t)=v(t) i(t)=\frac{1}{R} v^2(t) > $ > > 在时间间隔$t_1\leqslant t \l ......
9、教程-5 四轮机器人
本教程旨在从头开始创建您的第一个机器人。机器人将由一个身体、四个轮子和两个距离传感器组成。结果如图所示。下图显示了机器人的俯视图。tutorial_4_wheels_robot.png 四轮机器人的三维视图。请注意，机器人主体及其轮子的坐标系表示以相同的方式定向。它们的+x矢量（红色）定义机器人的左 ......
掌握Python最强大的机器学习库
[TOC] # UIE-X在医疗领域的实战 **PaddleNLP全新发布UIE-X 🧾，除已有纯文本抽取的全部功能外，新增文档抽取能力。** UIE-X延续UIE的思路，**基于跨模态布局增强预训练模型**[文心ERNIE-Layout](https://github.com/PaddlePad ......
27号个人赛
个人赛链接: https://www.luogu.com.cn/contest/120853#description 今天只补了七道, 太难了呜呜呜... *** ## A.[二叉树的遍历](https://www.luogu.com.cn/problem/B3642) ####解题思路 >签到题, ......
个人向frida
# frida java层部分是抄https://zyzling.gitee.io/2020/05/12/Frida%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0/ 还是真机使用吧 配置就不讲了 我将frida-server放在 /data/local/tmp 所以 ``` ......
C转C++ 个人总结
# C转C++ 个人总结 ## 1.使用C++的好处 ## 2.using namespace std ## 3.cin和cout ```c++ #include //必备的头文件 using namespace std; //std 的名称空间 int main(void) { int n; c ......
Flutter如何实现Dart到iOS机器指令
Flutter 使用了自定义的编译工具链，称为 Flutter Engine，将 Dart 代码编译成 iOS 设备的机器指令。以下是 Flutter 在 iOS 上编译和链接的一些关键步骤和涉及的文件： 1. **编译步骤**： - Dart 代码编译：首先，Flutter 使用 Dart 编译器 ......
Arduino编写代码读取红外信号
一、准备工具 开发板（esp8266,esp32...） 红外接收模块(右图) 数据线、跳线线和面包板（可选） 二、开发平台 软件：Arduino IDE v2.1.1 开发板sdk：esp8266 v3.1.2 红外接收库：IRremoteESP8266 v2.8.5 三、准备工作 将红外接收头与 ......
个微API开发，个人微信机器人
E云 是一套完整的的第三方服务平台，包含微信API服务、企微API服务、SCRM系统定制、企微系统定制、服务类软件定制等模块，本文档主要讲述个微API服务相关，以下简称API，它能处理用户微信中的各种事件，提供了开发者与个微对接的能力，技术上来讲是一款基于微信提供的个人开放性API，使用简单，操作快 ......
《计算机科学导论》第十一章课后作业解答（个人版）
复习题 1. 数据结构的三种类型名称： a. 数组 b. 链表 c. 树 2. 数组元素和记录元素的区别是什么？ 数组元素是指在数组中的每个单个数据项，它们的类型通常相同，可以通过数组下标访问。而记录元素是指在记录中的每个字段，每个字段可以具有不同的数据类型，记录通常用于组织多个相关的字段。 3. ......
深入Scikit-learn：掌握Python最强大的机器学习库
> 本篇博客详细介绍了Python机器学习库Scikit-learn的使用方法和主要特性。内容涵盖了如何安装和配置Scikit-learn，Scikit-learn的主要特性，如何进行数据预处理，如何使用监督学习和无监督学习算法，以及如何评估模型和进行参数调优。本文旨在帮助读者深入理解Scikit- ......
5、开发环境-转移到自己的机器人上
一、转移到自己的机器人上 在移动机器人模拟中，将结果传递到真实的移动机器人上通常是有用的。Webots在设计时就考虑到了这种传输能力。仿真尽可能逼真，编程接口可以移植或连接到现有的真实机器人。Webots已经包括许多现有机器人的传输系统，包括e-puckTM、DARwIn OPTM、KheperaT ......
《计算机科学导论》第十章课后作业解答（个人版）
复习题 1. 定义"软件生命周期"： 软件生命周期是指软件从概念形成、开发、维护直至淘汰和废弃的全过程。它涵盖了软件的规划、开发、测试、部署、运行、维护和升级等不同阶段，每个阶段都有明确的任务和目标，形成一个完整的生命周期过程。 2. 区分瀑布模型和增量开发模型： 瀑布模型是一种线性的软件开发模型， ......