机器人 脚本 实例 机器
机器视觉选型计算器，初级版，后续慢慢补充
做机器视觉的都知道，每次选型都得做各种计算，但是没有人把硬件选型做出一个工具，今天利用一点闲暇时间，几分钟吧，简单做了个，后续再把其他一些硬件选型公式计算器功能做上去，有需要的自取。 1.DPI相关计算器 2.工作距离相关计算器 3.待补充，编码器等 4.关于 有需要自行下载：链接 ......
Linux环境配置redis集群启动、停止脚本
1、创建redisc脚本 vim /etc/init.d/redisc 2、编辑脚本内容 #!/bin/sh # chkconfig: 2345 80 90 # Simple Redis init.d script conceived to work on Linux systems # as it ......
非结构化数据库的典型实例
列举下列非结构化数据库的典型实例。 键值数据库存储数据库——（） 列存储数据库——（） 文档型数据库——（） 图形数据库——（） 键值数据库是一种基于键值对存储的数据库，它将数据以键值对的形式进行存储和检索。以下是一些常见的键值数据库的典型实例： 1. Redis：Redis是一个开源的内存键值数据 ......
shell脚本
1、变量 自定义变量；变量名=变量值{注意,:不能有空格，建议使用小写，系统变量都是大写} [root@hadoop101 ~]# name=zhangsan 引用变量值：$变量名 或 ${变量名} [root@hadoop101 ~]# name=zhangsan [root@hadoop101 ......
机器学习——Transformer
10.6.2节中比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng ......
shell脚本定义变量和文件路径拼接
在shell脚本定义变量为 xx="xxx" 例如把一个路径或文件名定义为一个变量 inputPath="/mnt/RNASeq/Result" fileName="202308071824_210901003_2D230327074US2S2745DX" 在路径"/mnt/RNASeq/Resul ......
基于pybind11实现C++程序中调用Python脚本增加C++程序扩展性
文章目录 前言 一、pybind11与Python环境配置 二、C++环境配置 三、C++调用Python交互代码 四、C++调用Python Demo完整源码 前言 Windows平台,在实际C++项目开发中,结合pybind11库,让python成为C++的脚本语言,可以大大提高C++程序的可扩 ......
机器学习——自注意力与位置编码
在深度学习中，经常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对序列进行编码。 想象一下，有了注意力机制之后，我们将词元序列输入注意力池化中， 以便同一组词元同时充当查询、键和值。 具体来说，每个查询都会关注所有的键－值对并生成一个注意力输出。 由于查询、键和值来自同一组输入，因此被称为 自注 ......
机器学习——多头注意力
在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时， 我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为， 然后将不同的行为作为知识组合起来， 捕获序列内各种范围的依赖关系 （例如，短距离依赖和长距离依赖关系）。 因此，允许注意力机制组合使用查询、键和值的不同 子空间表示（representation s ......
CocosCreator脚本属性在属性面板的显示
声明属性 要声明属性，需要在 cc.Class 定义的 properties 字段中，填写属性名字和属性参数。 cc.Class({ extends: cc.Component, properties: { score: { default: 0, type:cc.Integer, displayN ......
mysql单点多实例部署方式
一、清理环境 清理方式与mysql-部署相同 二、部署 1.创建mysql目录 mkdir /root/soft cd /root/soft 2.下载安装包并解压 wget https://cdn.mysql.com/archives/mysql-5.7/mysql-5.7.28-linux-gli ......
JDK系列---【linux系统脚本快速安装JDK】
1.install.sh tar -zxvf jdk8.tar.gz mv jdk8u201 jdk8 #查看是否系统自带openjdk rpm -qa|grep java #卸载自带openjdk rpm -e tadata-java-2022a-1.el8.noarch javapackages ......
Knative event Brokers and Triggers 事件传递模式实例
Brokers and Triggers 实例说明 event source: gitlabsource 基于MT通道的broker: default trigger trigger-push - > sink event-display-push 过滤条件： dev.knative.sources ......
Promise.all(iterable) 参数可以不是数组，但必须具有 Iterator 接口，且返回的每个成员都是 Promise 实例
下面关于Promise的all方法说法错误的是（ ） A promise.all(iterable)，参数是一个数组 B 只有这个数组中的所有promise实例都resolve之后才会触发其返回的promise实例的then C 只要其中有任何一个promise实例被reject，那么最终的prom ......
iframe本身就不是动态语言，样式和脚本都需要额外导入.iFrame的本质是内联框架的缩写，它是HTML元素的一个组件
以下哪个选项的描述是错误的 A iframe是用来在网页中插入第三方页面，早期的页面使用iframe主要是用于导航栏这种很多页面都相同的部分，这样在切换页面的时候避免重复下载 B iframe的创建比一般的DOM元素慢了1-2个数量级 C iframe标签会阻塞页面的的加载 D iframe本质是动 ......
python---通过钉钉机器人发送禅道缺陷标题
前言 目前大多数公司都是使用禅道，jira这些来管理缺陷，研发和测试每天站会或者周会都想知道昨天或者这周一共解决了多少个缺陷，如果每天都通过禅道上去查看可能有点麻烦且不方便，今天小编介绍一种方法，我们可以通过办公软件钉钉或者企业微信通过项目群中进行添加机器人，每天自动发送到群里，供大家参考查看。 钉 ......
机器学习——Bahdanau 注意力
9.7节中探讨了机器翻译问题： 通过设计一个基于两个循环神经网络的编码器-解码器架构， 用于序列到序列学习。 具体来说，循环神经网络编码器将长度可变的序列转换为固定形状的上下文变量， 然后循环神经网络解码器根据生成的词元和上下文变量 按词元生成输出（目标）序列词元。 然而，即使并非所有输入（源）词元 ......
typeof 主要用于检测基本数据类型，对于引用类型不大适用（因为所有引用类型的值都是 Object 的实例），只能知道是对象，而具体是什么类型的对象却无法判断。这时需要 instanceof 来判断到底是什么类型（普通Object类型、Array类型、Function类型、RegExp类型、Date类型，基本包装类型【包括：Boolean、Number、String类型】）的对象
下面哪些语句可以 在JS里判断一个对象是否为String类型？ A oStringObject instanceof String B typeof oStringObject == 'string' C oStringObject is String D 以上答案都不正确 正确答案：A JS 中值 ......
首先Function的显示原型prototype和隐式原型__proto__都是同一个 也就是说 构造函数和实例都是他自己 然后Function的原型的隐式原型是Object的显示原型
下列说法正确的是() A 每个JS对象一定对应一个原型对象，并从原型对象继承属性和方法 B 对象的__proto__指向自己构造函数的prototype C Object.prototype. proto null，说明原型链到Object.prototype终止 D 表达式 Function.pr ......
noscript 元素用来定义在脚本未被执行时的替代内容（文本）
NOSCRIPT标签是做什么用的？ A 制止脚本的运行 B 防止区域脚本被js修改(例如aDiv.innerHTML = 'something' 将会不起作用) C 用来定义在脚本未被执行时的替代内容 D NOSCRIPT 标签并不存在 正确答案：C noscript 元素用来定义在脚本未被执行时的 ......
机器学习——注意力评分函数
10.2节使用了高斯核来对查询和键之间的关系建模。 (10.2.6)中的 高斯核指数部分可以视为注意力评分函数（attention scoring function）， 简称评分函数（scoring function）， 然后把这个函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。 通过上述步骤，将 ......
C++实现YoloV7目标识别与实例分割推理
前言 1.简介 7月份，由YOLOV4的原班人马Chien-Yao Wang、Alexey Bochkovskiy 和 Hong-Yuan Mark Liao推出的YoloV7,应该是目前开源的目标检测算法最好之一了，它在在5 FPS到160 FPS范围内的速度和精度达到了新的高度，优于 YOLOR ......
机器学习——注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
上节介绍了框架下的注意力机制的主要成分 图10.1.3： 查询（自主提示）和键（非自主提示）之间的交互形成了注意力汇聚； 注意力汇聚有选择地聚合了值（感官输入）以生成最终的输出。 本节将介绍注意力汇聚的更多细节， 以便从宏观上了解注意力机制在实践中的运作方式。 具体来说，1964年提出的Nadara ......
Shell脚本自动下载FTP文件上传到S3
1. shell脚本下载 #!/bin/bash #用户名 USER=xxx #密码 PASSWORD=xxx #下载文件临时目录 SRCTDIR=/approveform/uat/tempin #S3获取文件目录 SRCDIR=/approveform/uat/in #S3获取文件日志 SRCLO ......
持续ping并显示时间脚本
#!/bin/bash # 设置ping的目标IP地址 target_ip="baidu.com" # 设置文件名和路径 filename="ping.log" filepath="/" # 创建日志文件 touch "${filepath}${filename}" # 循环进行ping测试并输出每 ......
机器学习-小样本情况下如何机器学习
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓 ......
机器学习——注意力提示
查询、键和值 自主性的与非自主性的注意力提示解释了人类的注意力的方式， 下面来看看如何通过这两种注意力提示， 用神经网络来设计注意力机制的框架， 首先，考虑一个相对简单的状况， 即只使用非自主性提示。 要想将选择偏向于感官输入， 则可以简单地使用参数化的全连接层， 甚至是非参数化的最大汇聚层或平均汇 ......
VisionPro脚本学习练习笔记
VisionPro脚本学习练习笔记 练习1 零件的匹配分数显示 练习重点：模板匹配工具 关于CogPMAlignTool工具心得： 首先明确一点，模板匹配的分数是通过匹配的特征来确定的。匹配的特征越多，获得的分数越高。 我们为了让匹配的模板分数越高，可以在做模板的时候适当考虑选取必要的特征 实操Pa ......
零基础机器学习数字识别MNIST（on going）
本人之前并未涉及机器学习，但是在嵌入式中都会涉及视觉，借校内比赛从零学习，进行MNIST数字识别模型的搭建。 随着学习进度更新，每天更新。2023-11-15 21:38:55 星期三 一、环境搭建 进行本模型的搭建，需要以下内容： Python环境：利用Anaconda管理 开源机器学习平台：Py ......