机器人 机器 实战 核心
组织部核心科室
组织部核心科室，5分制。办公室（5，不多解释，忙）、 各干部科（5，也不解释，也忙）、 各组织科（3-4，忙，又称材料科，但不及前两个牛逼）、 干部监督科（3-4在干部提任时有威慑性，额，不过然并卵）、 人才办（4-5，近年各地都比较重视引智引才，比较忙）。其它科室嘛，我的了解是都在3分以下，但这3 ......
简易机器学习笔记（十）Windows下 PaddlePaddle配置CUDA加速环境
前言 大伙既然都来做这个了，那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧（笑） 最前面的最前面， 流程 确定当前设备支持的CUDA版本 安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle 下载cuDNN Archive 手动放置配套的cuDNN到指定文件夹 测试 1.确定当前设备支持的C ......
首发！全志T527第一款核心板，高性能8核处理器带AI NPU
今天，米尔电子联合战略合作伙伴全志科技，隆重发布第一款T527核心板及开发板。基于全志T527高性能可选AI功能MPU，配备八核A55高性能处理器，RISC-V协处理器，支持2Tops NPU，满足边缘智能AI加速应用；支持丰富的通讯接口，包括2路千兆以太网、1路PCIE2.1、2路CAN、10路U ......
非工程师指南: 训练 LLaMA 2 聊天机器人
引言 本教程将向你展示在不编写一行代码的情况下，如何构建自己的开源 ChatGPT，这样人人都能构建自己的聊天模型。我们将以 LLaMA 2 基础模型为例，在开源指令数据集上针对聊天场景对其进行微调，并将微调后的模型部署到一个可分享的聊天应用中。全程只需点击鼠标，即可轻松通往荣耀之路！😀 为什么这 ......
机器学习-决策树系列-Adaboost算法-集成学习-29
目录1. adaboost算法的基本思想2. 具体实现 1. adaboost算法的基本思想 集成学习是将多个弱模型集成在一起 变成一个强模型 提高模型的准确率，一般有如下两种： bagging: 不同的base model可以并行计算，输出预测结果少数服从多数，回归问题则对多个模型输出的结果求平均 ......
【专题】2023年中国手术机器人行业专题报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34144 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人，具备自主决策和规划行动的能力，正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末68份仿生机器人相 ......
Linux核心组件（CPU，内存，磁盘，网络，进程）
一、CPU 不同组件，每秒的运算、读写次数 命令集：lscpu+top/htop/uptime+mpstat+sar # 查看CPU静态信息 cat /proc/cpuinfo # 查看CPU统计信息 lscpu uptime Load Average(平均负载)：就是一段时间内（1分钟、5分钟、1 ......
Python+Requests+PyTest+Excel+Allure 接口自动化测试实战
本文主要介绍了Python+Requess+PyTest+Excel+Allure 接口自动化测试实战，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 Unittest是Python标准库中自带的单元测试框架，Unittest有时 ......
微信小程序自动化测试实战，支持录制回放、智能遍历
为了满足小程序性能、功能等方面的测试需求，微信团队上线 小程序云测服务，提供丰富的自动化测试能力。其中 智能化 Monkey 服务 凭借着零代码、低成本的优势吸引不少开发者使用。 在服务使用过程中，我们发现开发者有更多的进阶需求： 先完成指定操作，例如登录帐密输入，再进行 Monkey 测试 遍历 ......
expr命令实战
expr命令： 简单的计算器执行命令：expr --help 实践： expr不是很好用，基于空格传入参数，但是shell里一些元字符都是有特殊含义的，都在算法符号前加上反斜杠`\` expr length用法： expr \大于号和小于号用法： expr模式匹配： expr命令也支持模式匹配功能 ......
Android项目实战（六十八）：微信分享的实现
系统分享： // 系统转发方式 public static void shareBySystem(Context context,File file){ WxUtils.checkFileUriExposure(); Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_ ......
记一次网络任务赚佣金骗局到溯源到个人的渗透实战
在鹰图中找TSRC资产准备挖腾讯SRC时候看到此站点域名:qq.com.xxxx.top,标题为登录第一感觉不是正经站应该是钓鱼站whois查询到的webpack打包的这种站点基本都会有一些测试账号,试了试18888888888密码123456看到这个基本确定这就是个做任务赚佣金的那种,主打的就是一 ......
实战钓鱼篇-细节决定成败，通过在线客服通关内网
0x00 前言红蓝对抗无疑是一场持续性的博弈过程，随着近几年的攻防不断，打了一轮又一轮，web漏洞的急剧减少，社工钓鱼显然成为了主流的攻击手段之一。0x01 免责声明请您务必认真阅读、充分理解下列条款内容：1、本公众号分享的任何文章仅面向合法授权的企业安全建设行为与个人学习行为，严禁任何组织或个人用 ......
企业核心技术泄露可能给企业带来深远的负面影响以及补救措施
企业核心技术是企业竞争优势的重要来源，但同时也是企业面临的最大风险之一。随着信息技术的发展，企业核心技术泄露的风险也越来越大。一旦企业核心技术泄露，不仅会给企业带来直接的经济损失，还会对企业的品牌形象、市场竞争力、战略规划等方面造成深远的负面影响。 商业秘密和竞争优势丧失：核心技术是企业竞争力的核心 ......
MySQL运维实战（2）MySQL用户和权限管理
作者：俊达 引言 MySQL数据库系统，拥有强大的控制系统功能，可以为不同用户分配特定的权限，这对于运维来说至关重要，因为它可以帮助管理员控制用户对数据库的访问权限。用户管理涉及创建、修改和删除数据库用户，权限管理则控制用户对数据库的访问和操作。MySQL提供了灵活的权限控制机制，允许管理员根据需要 ......
机器学习-决策树系列-随机森林 集成学习-28
目录1. 概念什么是bagging3. 代码4. 代码2 1. 概念 多个决策树组合在一起 对新来的样本进行预测 输出预测结果 有朋友的意见投票, 少数服从多数， 有的给出-1 有的给+1 将这些结果全部加一起 最后取符号是+1 -1 就行 majority can corret minority ......
Huggy Lingo: 利用机器学习改进 Hugging Face Hub 上的语言元数据
太长不看版: Hub 上有不少数据集没有语言元数据，我们用机器学习来检测其语言，并使用 librarian-bots 自动向这些数据集提 PR 以添加其语言元数据。 Hugging Face Hub 已成为社区共享机器学习模型、数据集以及应用的存储库。随着 Hub 上的数据集越来越多，元数据，作为一 ......
Spring的ApplicationContext核心分析
跟着孙哥学Spring，b站：https://www.bilibili.com/video/BV185411477k/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 1.AnnotationConfigApplicationContext执行过程 public ......
钉钉小程序生态—企业机器人加互动卡片，改善用户体验的开始！
一、前言 大家好！我是sum墨，一个一线的底层码农，平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文，限于本人水平，如果文章和代码有表述不当之处，还请不吝赐教。 首先上一些图，让大家知道我这篇文章要讲的是啥。 1. 什么是企业机器人？ 企业机器人，具备完整的接收消息和发送消息的能力。它与Webhooo ......
MySQL运维实战（1.3）安装部署：源码编译安装
作者：俊达 引言 在大多数情况下，我们不需要自己编译MySQL源码，因为编译的MySQL和二进制包的内容基本一致。然而，有些特殊情况可能需要我们采用源码编译的方式安装MySQL： 安装非标准版本的MySQL：有些特殊的应用场景会使用到MySQL的非标准版本，这时候我们就需要编译源码来安装。 安装社区 ......
Google主打的机器学习计算框架——jax的升级包
相关： 机器学习洞察 | 一文带你“讲透” JAX Jax的主要应用场景： 深度学习 (Deep Learning)：JAX 在深度学习场景下应用很广泛，很多团队基于 JAX 开发了更加高级的 API 支持不同的场景，方便开发者使用。 科学模拟 (Scientific Simulation)：JAX ......
简易机器学习笔记（九）LeNet实例 - 在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用
前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容，这一章就直接来用，实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集： https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明： 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担，在近视人群中，有超过35%的人 ......
分布式日志追踪ID实战 | 京东物流技术团队
本文通过介绍分布式应用下各个场景的全局日志ID透传思路，以及介绍分布式日志追踪ID简单实现原理和实战效果，从而达到通过提高日志查询排查问题的效率。 背景 开发排查系统问题用得最多的手段就是查看系统日志，相信不少人都值过班当过小秘吧：给下接口和出入参吧，麻烦看看日志里的有没有异常信息啊等等，但是在并发 ......
MySQL运维实战（1.2）安装部署：使用二进制安装部署
作者：俊达 引言 上一篇我们使用了RPM进行安装部署，这是一种安装快速、简化部署和管理过程、与操作系统提供的包管理工具紧密集成的部署方法。此外，当你需要更高的灵活性和自定义性，并且愿意承担一些额外的手动配置和管理工作，那么二进制安装是一个值得考虑选择。 以下是二进制安装的一些优势： 处理单机多实例： ......
机器学习-Kmeans算法的sklearn实现
from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......
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 ......
MySQL运维实战（1.1）安装部署：使用RPM进行安装部署
作者：俊达 我们在生产环境部署mysql时，一般很少使用RedHat Package Manager(RedHat软件包管理工具)。用rpm或或者其他包管理器安装mysql有其好处，例如安装简单，并且许多系统可能已经自带了某个版本的MySQL。 当然，使用RPM安装也存在一些缺点： 1、rpm依赖包 ......
大模型实战营第一课心得笔记
1、了解专用模型和通用大模型，以及书生浦语大模型开源历程、轻量级、中量级以及重量级三种不同大模型系列，和其他大模型的性能对比。 2、了解从模型到应用的主要步骤以及书生大模型各步骤采取的主要技术，如训练数据，预训练、微调、开源评测体系等。 3、现有的疑问：书生中量级的使用商业成本以及具体功能性能表现， ......
看看500强企业是怎么选择数据摆渡方式的？核心在这三点！
数据隔离对很多企业来说并不陌生，随着网络环境的复杂化程度加深、网络攻击日渐增多，越来越多的企业选择网络隔离技术来保护网络安全，而在500强企业中，使用网络隔离技术的企业几乎是绝对性的占比。 网络隔离技术是指两个或两个以上的计算机或网络在断开连接的基础上，实现信息交换和资源共享。根据系统安全等级的不同 ......
机器学习-决策树系列-决策树-剪枝-CART算法-27
目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝（CART） 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点： 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象，即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝，设置超参数抑制树的生长， 例如:max_depth max_ ......