机器人 框架 机器opencat
【Python】人工智能-机器学习——不调库手撕贝叶斯分类问题
1. 作业内容描述 1.1 背景 数据集大小150 该数据有4个属性，分别如下 Sepal.Length：花萼长度(cm) Sepal.Width：花萼宽度单位(cm) Petal.Length：花瓣长度(cm) Petal.Width：花瓣宽度(cm) category：类别（Iris Setos ......
【Python爬虫】Scrapy框架处理分页爬取+cookie登录_17k小说网
简介 本文主要讲常规分页爬取与利用Scrapy框架怎么快捷的爬取分页的数据以及cookie登录，案例网站时17k小说网，url是https://www.17k.com/ 常规分页爬取 Scrapy框架分页爬取 cookie登录 分页 常规分页爬取 常规分页爬取，直接观察页面数据，一共有多少页数据，就 ......
pytest框架中conftest.py的作用
conftest.py 是 pytest 框架中的一个特殊文件。它允许你为测试提供自定义的配置和钩子函数。以下是 conftest.py 的主要作用： 提供全局配置：你可以在 conftest.py 中定义全局的配置，然后在多个测试文件中重用这些配置。定义钩子函数：钩子函数是 pytest 的一个重 ......
机器学习-线性回归-多项式升维-07
目录1. 为什么要升维2 代码实现3, 总结 1. 为什么要升维 升维的目的是为了去解决欠拟合的问题的，也就是为了提高模型的准确率为目的的，因为当维度不够时，说白了就是对于预测结果考虑的因素少的话，肯定不能准确的计算出模型。 在做升维的时候，最常见的手段就是将已知维度进行相乘来构建新的维度，如下图所 ......
15. drf 框架
1 drf框架 2 全称: 3 4 """ 5 1.接口:什么是接口 restful 接口规范 6 2.CBV 生命请求周期源码 ,基于restful 规范下的CBV 接口 7 3.请求组件,解析组件,响应组件 8 4.序列化组件(灵魂) 9 5.三大认证(重中之重): 认证,权限(权限六表),频率 ......
马斯克回应聊天机器人 Grok 抄 ChatGPT 作业；Figma 推出宏编程键盘丨 RTE 开发者日报 Vol.105
开发者朋友们大家好： 这里是「 RTE 开发者日报 」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
pytest框架学习-pytest_addoption钩子函数
适用场景：一套自动化代码，多套环境。 pytest_addoption 允许用户自定义注册一个命令行参数，方便用户通过命令行参数的形式给 pytest 传递不同的参数进行不同测试场景的切换。 pytest_addoption 钩子函数一般和内置 fixture pytestconfig 配合使用， ......
机器人行业数据闭环实践：从对象存储到 JuiceFS
JuiceFS 社区聚集了来自各行各业的前沿科技用户。本次分享的案例来源于刻行，一家商用服务机器人领域科技企业。 商用服务机器人指的是我们日常生活中常见的清洁机器人、送餐机器人、仓库机器人等。刻行采用 JuiceFS 来弥补对象存储性能不足等问题。 值得一提的是，前不久社区版 v1.1 中发布的“克 ......
【Python爬虫】Scrapy框架图片下载_桌面壁纸ZOL（纯案例）
Spider代码 class BizhizolSpider(scrapy.Spider): name = "bizhizol" allowed_domains = ["zol.com.cn"] start_urls = ["https://desk.zol.com.cn/youxi/"] def p ......
【Python爬虫】Scrapy框架文件写入方式CSV，MYSQL，MongoDB_爬取新浪彩票双色球
Spider代码 爬取新浪彩票双色球页面数据，只爬取期号、红球、篮球 class Shuangseqiu11Spider(scrapy.Spider): name = "shuangseqiu11" allowed_domains = ["sina.com.cn"] start_urls = ["h ......
CodeIgniter3.chm 打包编译 需要 hhc.exe - php框架
电子书地址 https://github.com/CodeIgniter-Chinese/rapid-php-application-development hhc.exe 下载 组件 HTML Help Workshop hhc.exe 下载地址：https://www.helpandmanual ......
机器学习-搜索技术：从技术发展到应用实战的全面指南
在本文中，我们全面探讨了人工智能中搜索技术的发展，从基础算法如DFS和BFS，到高级搜索技术如CSP和优化问题的解决方案，进而探索了机器学习与搜索的融合，最后展望了未来的趋势和挑战，提供了对AI搜索技术深刻的理解和展望。 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 ......
机器学习-线性回归-损失函数+正则化regularization-06
目录1. 为什么要加上正则项2 L1稀疏 L2平滑3. 代码1--L2正则4 代码2--L2正则25. 代码3--l1正则 1. 为什么要加上正则项 防止模型的过拟合 需要在损失函数LOSS(MSE或者交叉熵)再加上正则项 常用的惩罚项有L1正则项或者L2正则项 其实L1和L2正则的公式数学里面的意 ......
何恺明新作：简单框架达成无条件图像生成新SOTA！与MIT合作完成
前言 大佬何恺明和MIT师生一起开发了一个自条件图像生成框架，名叫RCG。这个框架结构非常简单但效果拔群，直接在ImageNet-1K数据集上实现了无条件图像生成的新SOTA。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、 ......
机器学习中的算法——逻辑回归
1.逻辑回归的定位 机器学习分有监督和无监督以及半监督学习三种， 其中有监督学习主要分为分类问题和回归问题； 无监督主要是聚类的算法 其中逻辑回归是属于分类问题 跟上次讲的线性回归有不同，从字面上确实容易混淆 2.逻辑回归的概念 逻辑回归是在线性回归的基础上加上一个非线性的因素（sigmoid函数） ......
Scrapy框架的运用，获取豆瓣电影信息-02
第一：豆瓣电影信息的爬取 1.分析源码 page页面：https://www.douban.com/doulist/3936288/ 关键源码截图： 外部div: <div class="bd doulist-subject"> <div class="doulist-video-items"> < ......
基于5G智能网关的河道清洁机器人应用
搭载5G智能网关的河道清洁机器人，可以代替人工执行河道清理和水质监测等任务，可适用于公园景观溪流、城市运河、池塘和水库等多种场景。 ......
【Python爬虫】爬虫框架Scrapy初使用_爬取4399游戏页面数据
Scrapy简介 Scrapy 是一个用于爬取和提取数据的开源web抓取框架。它提供了一个强大的机制，让开发者可以轻松地创建和管理爬虫程序，以从网站上自动提取结构化的数据。 以下是Scrapy的一些主要特点和优势： 强大灵活的爬取能力：Scrapy具有高度可配置的请求处理和数据提取功能。它可以轻松地 ......
Linux电压和电流调节器框架 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/power/regulator/overview.html Linux电压和电流调节器框架 关于 该框架旨在提供一个标准的内核接口，用于控制电压和电流调节器。 其目的是允许系统动态控制调节器的功率输出，以节省电力并延长电池寿命 ......
统一门户开发框架之：小程序技术高效引入第三方生态
在小程序技术作为统一门户架构的应用层基础框架中，我们看到了一个更为智能、高效的企业门户的未来。小程序的性能优化、原生能力、离线使用和用户体验一致性为企业提供了强大的工具，使其能够更好地与用户互动，并满足不断变化的业务需求。 ......
I/O设备的运行时电源管理框架【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/power/runtime_pm.html I/O设备的运行时电源管理框架 2009-2011 Rafael J. Wysocki rjw@sisk.pl, Novell Inc. 2010 Alan Stern stern@ ......
基于机器学习的时间序列温度预测
本次研究是使用GRU模型和GRU-Attention模型对长时间序列温度数据进行预测拟合，对于这两个模型有兴趣的可以去网上了解一下， 首先是日数据预测，由于日数据存在缺失值需要对缺失值进行填补， 在对存在缺失值的数据中我使用三次样方插值对数据进行处理，其代码如下： import pandas as ......
测试框架TestNG学习笔记
目录一、TestNG的基本介绍和如何在maven中引用二、TestNG基本注解与执行顺序实战2.1 注解实战 @Test标签2.2 注解实战 BeforeMethod和AfterMethod2.3 注解实战BeforeClass和AfterClass2.4 注解实战：BeforeSuite和Afte ......
高效的 Json 解析框架 kotlinx.serialization
一、引出问题 你是否有在使用 Gson 序列化对象时，见到如下异常： Abstract classes can't be instantiated! Register an InstanceCreator or a TypeAdapter for this type. 什么时候会出现如此异常。下面举 ......
机器学习-线性回归-样本归一化处理-05
目录1. 为什么要对样本进行 归一化2. 归一化的方式一 最大最小值3. 归一化的方式二 标准归一化 1. 为什么要对样本进行 归一化 样本之间的数量级是千差万别 有量纲的 例如： theta1 >> theta2 数值小的 theta2 反而能快速的 收敛 数值大的 theta1 收敛较慢 出现 ......
机器学习-线性回归-小批量-梯度下降法-04
1. 随机梯度下降法 梯度计算的时候 随机抽取一条 import numpy as np X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] ......
机器学习-线性回归-梯度下降法-03
1. 梯度下降法 梯度： 是一个theta 与 一条样本x 组成的 映射公式 可以看出梯度的计算量主要来自于 左边部分 所有样本参与 -- 批量梯度下降法 随机抽取一条样本参与 -- 随机梯度下降法 一小部分样本参与 -- 小批量 梯度下降法 2. epoch 与 batch epoch：一次迭代 ......
远程处理器消息框架（RPMSG） 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/staging/rpmsg.html#remote-processor-messaging-rpmsg-framework Remote Processor Messaging (rpmsg) Framework 介绍 现代S ......
远程处理器框架 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/staging/remoteproc.html#remote-processor-framework 远程处理器框架 简介 现代SoC通常具有异构的远程处理器设备，采用非对称多处理（AMP）配置，可以运行不同实例的操作系统，无 ......
机器学习-线性回归-模型解析解-02
1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......