机器人 脚本 实例 机器
PowerDesigner SqlServer 表列描述脚本无法执行问题
1.原脚本，sp_addextendedproperty的0级别类型写的是user，这个类型在高版本中已经删除，无法使用，应该切换成SCHEMA [if exists(select 1 from sys.extended_properties p where p.major_id = object_ ......
备用小工具脚本
-不定期更新，问就是没啥用 1.base64自定义编码表解码 import base64 yourTable=""yourstr="" d=base64.b64decode(yourstr.translate(str.maketrans(yourTable,"ABCDEFGHIJKLMNOPQRST ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-软间隔-13
目录1. 总结 SVM2. 软间隔svm 1. 总结 SVM SVM算法的基础是感知器模型， 感知器模型 与 逻辑回归的不同之处？ 逻辑回归 sigmoid(θx) 映射到 0-1之间给出预测概率 感知器分类 sign(θx) 输出θx的符号， +1 或者-1 给出x是属于正样本还是负样本 直接输出 ......
OpenCV 机器视觉的四大任务
CV的四大任务 图像分类(image classification), 检查图像中是否包含某种物体, 或者包含哪些物体. 目标检测(Object detection 或 Object localization), 确定目标的位置和类别, 用bounding box圈出具体的位置 语义分割 (sema ......
DataX配置文件生成脚本
创建文件 cd /opt/software mkdir gen_import_config.py vim gen_import_config.py gen_import_config.py # coding=utf-8 import json import getopt import os impo ......
自动化查找并记录含图片文件夹的Python脚本
功能介绍 此Python脚本用于遍历指定的父目录，自动识别并记录所有包含图片文件（如PNG、JPG、GIF等格式）的子文件夹。脚本运行后，将在父目录下生成一个名为“文件夹名统计”的Excel表格，其中列出了所有含有图片的文件夹名称。这对于整理大量分散在不同子文件夹中的图片文件特别有用，尤其是在图像管 ......
shell脚本检测ssl证书有效时间
[ytx@work shell]$ cat ssl_check.sh #!/bin/bash # 设置要检查的域名和端口 DOMAIN="www.xxx.com" #域名 PORT=443 #端口 # 获取SSL证书信息 CERT_INFO=$(openssl s_client -connect $ ......
Linux开机启动自定义脚本
方式一：chkconfig命令 首先编写好自启的脚本 /etc/init.d/test.sh #!/bin/sh # chkconfig: 2345 10 90 # 创建个文件 touch /opt/script/1.txt 再给脚本添加上可执行权限： chmod +x test.sh 将脚本添加到 ......
nginx日志切割脚本
#!/bin/bash # utf-8 # description: nginx滚动切割脚本,按照500M进行滚动切割 # log_directory="/export/servers/nginx/logs" # 日志文件目录 max_size=500 # 日志文件的最大大小，单位为MB log_a ......
波士顿机器人拿枪射击是真是假？视频是如何拍摄制作的？其实是有真人录制，然后通过后期特效制作而成
具体内容： https://www.freedidi.com/11122.html 视频制作过程的视频： https://youtu.be/zIdqiwHsuI8 ......
大语言模型与传统机器学习的架构差异性解析
在人工智能领域，架构设计是决定一个模型性能和应用范围的关键因素。大语言模型和传统机器学习有不同的设计框架，使得它们在应用场景和处理任务上具有显著差异。大语言模型，如GPT和BERT，基于庞大而复杂的神经网络结构构成，这些神经网络结构拥有数百万甚至数十亿的参数，能够学习和理解大量的数据，尤其是在处理自 ......
标题：Python脚本：将Excel文件拆分成多个工作表
简介： 本博客介绍了一个实用的Python脚本，旨在帮助用户处理和重塑Excel数据。这个脚本允许用户将一个包含多列数据的Excel文件拆分成多个新的Excel文件，每个文件包含10列数据。特别适用于需要将大型数据集分解为更小、更易管理的部分的场合。 功能特点： 用户友好的交互：脚本通过命令行界面运 ......
机器学习项目精选 第一期：超完整数据科学资料合集
大噶吼，不说废话，分享一波我最近看过并觉得非常硬核的资源，包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。 1、超完整数据科学资料合集 地址：https://github.com/krishnaik06/The-Grand-Complete-Data-Science-Materials Pytho ......
OPENWRT 软路由和集客1AC+3AP组网实例测试
网络系统:=主路由系统：Intel J3160 运行coolsnowwolf的 OpenWrt R22.4.1 内核版本5.15.35=集客无线系统：http://file.cnrouter.com/==AC1台, 千兆上行连接迅雷下载宝--刷集客AC控制器AC7621，IP: 192.168.2. ......
【机器学习】OpenCV人脸识别
OpenCv 基础函数 # 读取图片 image = cv2.imread("test01.jpg") # 转灰度 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 修改尺寸 resize_image = cv2.resize(image, ......
神经网络优化篇：机器学习基础（Basic Recipe for Machine Learning）
机器学习基础 下图就是在训练神经网络用到的基本方法：（尝试这些方法，可能有用，可能没用） 这是在训练神经网络时用到地基本方法，初始模型训练完成后，首先要知道算法的偏差高不高，如果偏差较高，试着评估训练集或训练数据的性能。如果偏差的确很高，甚至无法拟合训练集，那么要做的就是选择一个新的网络，比如含有更 ......
[自动化]bash linux脚本编程
今天新开一个知识点。linux脚本编程。先开着。 知识点1： bc计算数学运算 更多知识点可以参考https://www.cnblogs.com/emanlee/p/4351889.html 故意用了不同的算法： #!bin/bash read a read b echo $[a+b] echo ` ......
一个虚拟机部署多个mariadb实例
参考：https://www.cnblogs.com/lzpong/p/15007882.html 一、yum安装mariadb 配置yum源： [rocky] name=CentOS-Rocky baseurl=https://mirrors.aliyun.com/centos/7/cloud/x ......
机器学习-线性回归-SVM支持向量机算法-12
目录1. 铺垫 感知器算法模型2. SVM 算法思想3. 硬分割SVM总结 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)本身是一个二元分类算法，是对感知器算法模型的一种扩展。 1. 铺垫 感知器算法模型 什么是感知器算法模型？ 感知器算法是最古老的分类算法之一，原理比较简单， ......
机器学习项目精选 第一期：超完整数据科学资料合集
大噶吼，不说废话，分享一波我最近看过并觉得非常硬核的资源，包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。 1、超完整数据科学资料合集 地址：https://github.com/krishnaik06/The-Grand-Complete-Data-Science-Materials Pytho ......
一个神奇的Python库：Evidently，机器学习必备
Evidently 是一个面向数据科学家和机器学习工程师的开源 Python 库。它有助于评估、测试和监控从验证到生产的数据和 ML 模型。它适用于表格、文本数据和嵌入。 简介 Evidently 是一个开源的 Python 工具，旨在帮助构建对机器学习模型的监控，以确保它们的质量和在生产环境运行的 ......
Python Numpy 数据分析实例
1、数据清理 数据清理是数据分析的第一步。在清理数据之前，需要确保数据是正确的和完整的。 1）处理缺失值 NumPy 可以用于识别、替换或删除数组中的缺失值（通常表示为 np.nan）。 示例代码：Python Numpy 数据分析实例-CJavaPy 2）过滤数据 使用条件语句过滤掉不符合特定 ......
离散傅里叶级数的matlab实例
function [Xk] = dfs(xn,N) %computes discrete fourier series coefficients % %[Xk] = dfs(xn,N) %Xk = DFS coeff. array over 0<= k<=N-1 %xn = one period o ......
C++中SQLite数据库操作实例：查询、增加、修改、删除一网打尽
在C++中使用SQLite数据库需要使用SQLite的C/C++接口。以下是一个简单的示例，演示如何在C++中使用SQLite，并提供了常见的查询、增加、修改和删除功能。为了使用SQLite，你需要下载SQLite的C/C++接口，并链接到你的项目中。 首先，确保你已经下载了SQLite的C/C++ ......
Argo Rollouts Canary结合Istio进行流量迁移实例
环境说明 用argo rollouts 金丝雀发布策略更新nginx服务。 发布过程结合Isito和analysis。 创建 ns argo-demo # kubectl create ns argo-demo namespace/argo-demo created 启用Istio自动注入功能 # ......
ml.net例子笔记3-Infer.net概率机器学习库
Infer.net Infer.NET is a .NET Foundation project. It's also a part of ML.NET machine learning framework. https://dotnet.github.io/infer/ https://gitee ......
网络IO 实战篇 ：电商系统：重大事故！IO问题引发线上几十台机器同时崩溃
几年前的一个下午，公司里码农们正在安静地敲着代码，突然很多人的手机同时“哔哔”地响了起来。本来以为发工资了，都挺高兴！打开一看，原来是告警短信 故障回顾 告警提示“线程数过多，超出阈值”，“CPU空闲率太低”。打开监控系统一看，订单服务所有20个服务节点都不行了，服务没响应。 每个springboo ......
《实例化需求》读后感
作者不仅通过案例分析和举例辨识出团队在引进实例化需求时可能面临的一些常见挑战和问题，而且还提供了具体的建议用于解决这些问题。尽管该书中所举的大部分例子和案例分析，涉及的是一些采用敏捷开发的团队和组织，但是作者也指出了一个重要观点，这些方法并非局限或依赖于敏捷方法。该书讲到了测试自动化的价值，并给出了 ......
使用JS脚本修改页面内容
在学习RPA时，我对使用JS脚本修改页面内容进行了深入学习。 记录如下： 获取元素的方法： 1.document.getElementById("xxx") 2.document.getElementsByClassName("xxx") 3.document.getElementsByTagNam ......
机器学习中的算法——K最邻近算法(KNN)
1.KNN算法的定位 KNN算法属于分类算法，所以它是有监督学习里面的一部分，且属于有监督学习里的分类问题 KNN的计算量很大 KNN理论上比较成熟且算法简单易懂，易实现 2.KNN算法的核心 简单地说 “近朱者赤，近墨者黑” 进行分类的时候，即将被分类的这个样本的附近（特征空间中最邻近）离它最近的 ......