机器人 脚本 实例 机器
机器学习——稠密连接网络DenseNet
从ResNet到DesNet 稠密块体 DenseNet使用了ResNet改良版的“批量规范化、激活和卷积”架构（参见 7.6节中的练习）。 我们首先实现一下这个架构。 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l de ......
机器学习——残差网络
函数类 残差块 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l class Residual(nn.Module): #@save def __in ......
机器学习——批量规范化
训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。 本节将介绍批量规范化（batch normalization） (Ioffe and Szegedy, 2015)，这是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。 再结合在 7.6节中将介绍的残差块，批量规范化使得研究 ......
机器学习——含并行连结的网络GoogLeNet
Inception块 在GoogLeNet中，基本的卷积块被称为Inception块（Inception block）。具体结构如下图： 这四条路径都使用合适的填充来使输入与输出的高和宽一致，最后我们将每条线路的输出在通道维度上连结，并构成Inception块的输出。在Inception块中，通常调 ......
NLP机器翻译全景：从基本原理到技术实战全解析
机器翻译是使计算机能够将一种语言转化为另一种语言的技术领域。本文从简介、基于规则、统计和神经网络的方法入手，深入解析了各种机器翻译策略。同时，详细探讨了评估机器翻译性能的多种标准和工具，包括BLEU、METEOR等，以确保翻译的准确性和质量。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+ ......
备份下启动springboot项目脚本文件 start.sh
1.将jar包放到和该脚本同级目录 2.记得chmod 777 ./start.sh 赋予执行权限 3.执行./start.sh文件即可 4.重启也可以直接执行此文件 5.如果没有打包配置文件可以在此脚本同级目录创建config目录将yml/properties配置文件放进去 . #!/bin/ba ......
如何制作微信机器人程序编程，需要掌握那些技巧
创建微信机器人通常涉及以下步骤和技能： 技能要求： 编程语言知识： 掌握至少一种编程语言，如Python、JavaScript等。 了解微信API： 熟悉微信公众平台开发，了解微信公众号API，特别是消息管理、用户管理等接口。 网络编程基础： 理解HTTP协议，能够处理网络请求和响应。 服务器配置能 ......
怎么写一个微信自动回复机器人，如何实现呢
编写一个微信自动回复机器人的关键步骤通常包括设置微信公众号、创建服务器后端以处理请求、编写自动回复逻辑以及部署和测试你的机器人。以下是一个基于Python使用Flask框架创建简单的自动回复机器人的大致步骤： 1. 注册微信公众号 你需要有一个微信公众号才能创建机器人。可以在微信公众平台注册，并申请 ......
机器学习——深度卷积神经网络AlexNet
AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
机器学习——使用块的网络VGG
VGG块 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板（例如VGG块）来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列： 带填充以保持分辨率的卷积层； 非线性激活函数， ......
机器学习——网络中的网络NiN
NiN块 回想一下，卷积层的输入和输出由四维张量组成，张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度。 另外，全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。 NiN的想法是在每个像素位置（针对每个高度和宽度）应用一个全连接层。 如果我们将权重连接到每个空间位置，我们可以将其视为1*1卷积层， ......
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅 ......
dm实例创建和管理
1. DBCA工具管理实例 图形化创建 删除 服务管理等 必须支持gui才可以 直接运行DBCA脚本 使用dmdba用户 cd /dm/dmdbms/tool ./dbca.sh 创建 示例库 测试环境建议勾选 生产不建议 其他默认下一步 完成 2. DMINIT工具创建实例（推荐） 命令行方式 d ......
shell脚本基础题目
1：批量的创建用户 思路： 1）批量就是循环，输入的是否为数字且不能以0开头的数字 2）判断输入的用户是否为空 这个就是循环的次数是固定 read -p "请输入批量创建多少个用户;" num if [[ $num =~ ^[0-9]+$ && ! $num =~ ^[0]+ ]];then rea ......
系统初始化脚本
#!/bin/bash #1.显示系统版本 check_system_version() { awk '{print $(NF-1)}' /etc/redhat-release } #2.更新yum源 check_yum() { tt=$(awk '{print $(NF-1)}' /etc/red ......
有趣的Shell脚本学习
有趣的Shell脚本学习 倒计时脚本 #!/bin/bash echo 20秒倒计时开始: tput sc # 循环40秒 for count in `seq 0 20` do tput rc tput ed echo -n `expr 20 - $count` sleep 1 done echo ......
navicat无限试用脚本_windows
import winreg import os import time from collections import deque from typing import Any # root HKEY_CURRENT_USER = winreg.HKEY_CURRENT_USER # key pat ......
yarn : 无法加载文件 ***,因为在此系统上禁止运行脚本。
关于这个问题，PowerShell 脚本的执行有着严格的安全策略限制！只需要修改以下策略即可， “ 管理员身份启动 ”Windows PowerShell 修改执行策略， 输入指令：set-ExecutionPolicy RemoteSigned，如下图： 再通过yarn执行打包构建项目工程就可以了 ......
每个构造函数都有个propotype属性，每个实例化对象都有个隐式原型__propo__，对象的隐式原型指向其构造函数的显示原型
每个构造函数都有个propotype属性，每个实例化对象都有个隐式原型__propo__，对象的隐式原型指向其构造函数的显示原型 所有的引用类型（数组，对象，函数），都有__proto__属性，属性值是一个普通的对象 对象分为函数对象和普通对象，只有函数对象是有prototype的，object._ ......
实例详解构建数仓中的行列转换
在构建数据仓库或做数据分析时，需要对原始数据的结构进行一定的处理，有时涉及到“行转列”，有时涉及到“列转行”，那么这两个转换的方式具体是什么，有什么差异，怎么实现。 ......
常用python自动化脚本
目录 自动化文件管理 使用Python进行网页抓取 文本处理和操作 自动发送电子邮件 自动化Excel电子表格 与数据库交互 自动化系统任务 网络自动化 数据清理和转换 自动化PDF操作 1. 自动化文件管理 1.1 - 排序目录中的文件 # Python脚本,用于根据文件扩展名对目录中的文件进行排 ......
mac笔记本自动ssh 登录linux脚本
#!/usr/bin/expect #set timeout 30 spawn ssh username@ipaddr expect "Password:" send "$password\r" expect "Select group:" send "/$172.0.0.1\r" expect " ......
[机器学习复习笔记] 岭回归、LASSO回归
岭回归、LASSO回归 1. 岭回归 1.1 岭回归 L2正则化 在之前的 中，使用 最小二乘法求解线性回归问题 时，讨论到了 \(X^TX\) 是否可逆。 最小二乘法得到的解析解为： \[\theta = (X^TX)^{-1}X^Ty \]此时只有 \(X\) 列满秩 才有解，即 \(\text ......
[机器学习复习笔记] BGD, SGD, MBGD
BGD, SGD, MBGD 1. BGD 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） 1.1 批量梯度下降法介绍 在 梯度下降法 每次迭代中，将 所有样本 用来进行参数 \(\theta\) （梯度）的更新，这其实就是 批量梯度下降法。 批量梯度下降法 的 损失函数表达式： \ ......
[机器学习复习笔记] Grandient Descent 梯度下降法
Grandient Descent 1. 梯度下降法 1.1 梯度与梯度下降 对于 一元函数 来说，梯度就是函数的导数；对于 多元函数 来说，梯度是一个由函数所有 偏微分 组成的向量。 梯度下降 是通过一步步迭代，使得所有 偏微分 的值达到最低。 可以以简单的 一元二次函数 \(y = (x - 1 ......
直接从 Amazon EC2 控制台模拟竞价型实例集中断的情况
您现在可以直接从 Amazon EC2 控制台将随机的 Amazon EC2 竞价型实例中断注入您的竞价型实例集。2022 年，我们推出了一项功能，让您可以在 Amazon EC2 控制台中使用 Amazon Fault Injection Simulator (Amazon FIS) 来模拟 Am... ......
华为交换机SSH配置实例
配置vty界面支持的登录协议 [Huawei-Cnitdog]user-interface vty 0 4 [Huawei-Cnitdog-ui-vty0-4]authentication-mode aaa #认证方式为AAA验证。 [Huawei-Cnitdog-ui-vty0-4]protoco ......
Python 机器学习入门：数据集、数据类型和统计学
机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能（AI）的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。 数据集 在计算机的思维中，数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。 数组的示例： [99,86,87,88,111,86,103,87,94, ......
机器学习之使用seaborn绘制各类图形
使用seaborn绘制单双变量，类别散点图，箱型图，小提琴图去更直观的观察数据的分布情况 在单变量图中使用displot,参数如下 双变量关系图使用joinplot，参数如下图 类别散点图使用stripplot(),参数如下 小提琴图和箱型图类似，一个使用violinplot(),另一个使用boxp ......