机器人 脚本 实例 机器
机器学习从入门到放弃：硬train一发手写数字识别
一、前言 前面我们了解了关于机器学习使用到的数学基础和内部原理，这一次就来动手使用 pytorch 来实现一个简单的神经网络工程，用来识别手写数字的项目。自己动手后会发现，框架里已经帮你实现了大部分的数学底层逻辑，例如数据集的预处理，梯度下降等等，所以只要你有足够棒的idea，你大部分都能相对轻松去 ......
无法加载文件 E:\nodejs\node_global\npm.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本。有关详细信息，请参阅 https:/go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=135170 中的 about_Execution_Policies。 所在位置 行:1 字符: 1 + npm install + ~~~
npm install 报错 解决办法 打卡windos powershell 并且以管理员运行 输入命令 set-executionpolicy remotesigned Y ......
shell脚本
1、命令执行结束后，会有一个返回值。0表示执行成功，非0（通常是1）表示执行失败。环境变量$?可以读取前一个命令的返回值。利用这一点，可以在脚本中对命令执行结果进行判断。 2、以#开头的行就是注释，会被解释器忽略。多行注释还可以使用以下格式： :<<EOF 注释内容... 注释内容... 注释内容. ......
使用脚本整合指定文件/文件夹，执行定制化 ESLint 命令
描述了如何通过自定义脚本简化 ESLint 命令的执行。该脚本支持指定文件或文件夹，指定 ESLint 配置文件，附带命令，以及前后置执行命令等功能，极大地提高了代码检查和格式化的效率。 ......
[机器学习] 5. 一致收敛性 Uniform Convergency
回顾不可知 PAC 的定义 定义 一个假设类 \(\mathcal H\) 是不可知 PAC 可学习的，如果存在函数 \(m_{\mathcal H} : (0, 1)^2 \to \mathbb N\) 和一个学习算法满足，对任意 \(\epsilon, \delta \in (0, 1)\)、\ ......
机器学习中的优化方法——两种梯度下降法的Python实验报告
1 背景 考虑正则逻辑回归的反对函数（Consider the objection function of regularized logistic regression）： \[\begin{gather*} \mathop{min}\limits_{x\in\mathbb{R}^d}f(x)=\ ......
影响机器视觉精度的关键因素
1、最小测量单位为所需测量公差带的十分之一。 2、当试图测量非常小的特征（例如分辨率低于0.001mm）时，可以使用长波长的颜色，例如蓝色或紫色来提高对比度。如果零件处于运动状态，请考虑使LED照明器频闪以获得最佳强度和灯泡寿命。 ......
C#实现文件上传与下载功能实例
最近学习了 C#实现文件上传与下载，现在分享给大家。 1、C#文件上传 创建MyUpload.htm页面，用于测试 <form name="form1" method="post" action="UploadFile.aspx" id="form1" enctype="multipart/form ......
2022 CCPC 华为云计算挑战赛 机器人
题目链接 其实是补2023CCPC秦皇岛热身赛C 主要思路跟IOI2021分糖果是一样的，区别就是这里不是对总的区间二分，而是指定区间 所以先做一次区间询问把对应的log个线段树区间拿出来，然后就是二分一样的思路，不过是在序列上，所以要先逆序找到第一个不满足条件的线段树区间，然后进到它对应的子树里二 ......
机器学习——延后初始化
到目前为止，我们忽略了建立网络时需要做的以下这些事情： 我们定义了网络架构，但没有指定输入维度。 我们添加层时没有指定前一层的输出维度。 我们在初始化参数时，甚至没有足够的信息来确定模型应该包含多少参数。 有些读者可能会对我们的代码能运行感到惊讶。 毕竟，深度学习框架无法判断网络的输入维度是什么。 ......
机器学习——参数管理
参数访问 我们从已有模型中访问参数。 当通过Sequential类定义模型时， 我们可以通过索引来访问模型的任意层。 这就像模型是一个列表一样，每层的参数都在其属性中。 如下所示，我们可以检查第二个全连接层的参数。 print(net[2].state_dict()) OrderedDict([(' ......
机器学习——层和块
一个块可以由许多层组成；一个块可以由许多块组成。 块可以包含代码。 块负责大量的内部处理，包括参数初始化和反向传播。 层和块的顺序连接由Sequential块处理。 下面给出一个例子（以pyTorch为例） class NestMLP(nn.Module): def __init__(self): ......
c# 实现文件上传下载功能的实例代码
实现文件上传和下载功能是很常见的需求，在C#中实现这样的功能并不困难。 上传文件 实现过程 选择一个合适的 form 布局，使得用户可以方便地选择文件，并设计好交互流程。 在后台代码中，需要通过 HttpPostedFileBase 类型接收表单上传的文件。可以通过以下代码来实现文件上传的操作： [ ......
前端大文件切片上传，断点续传、秒传等解决方案，vue中使用实例
先看逻辑 如何切片？如何获取文件唯一hash？与后端交互获取文件上传的状态，用于判断情况，是秒传还是续传？上传切片文件，判断失败文件重新执行？全部上传完成通知后端？ 1、先上全部代码，后面第2部分解析、第3部分vue中使用相关依赖spark-md5主要用于拿取文件的md5mitt 发布订阅 impo ......
【HMS Core】机器学习服务热门问题合集
【关键词】 机器学习服务、文本识别、身份证识别 【问题描述1】 机器学习服务的文本识别能力，是否支持草书等？ 【解决方案】 草书是不支持的，目前建议使用较为规范的字体测试。 【问题描述2】 机器学习服务是否支持训练模型？ 【解决方案】 目前不支持该能力。 【问题描述3】 身份证识别服务，返回bi ......
Redis+lua脚本实现接口限流
/** * @author neng * @description 自定义限流注解 * @date 2020/4/8 13:15 */ @Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME ......
机器学习——梯度爆炸和梯度消失
🤔️如何避免梯度爆炸或消失？ 在参数初始化时需要非常小心，以确保梯度和参数可以得到很好的控制（随即初始化） ReLU激活函数缓解了梯度消失问题，这样可以加速收敛。（Sigmoid激活函数在输入很大或是很小时，它的梯度都会消失。） ......
在 Python 脚本的第一行使用 #!/usr/bin/env 有什么作用
#!/usr/bin/env 告诉计算机用什么程序执行该脚本。 001、测试两个程序 [root@pc1 test]# ls ## 两个测试程序 test2.py test.py [root@pc1 test]# cat test.py ## 程序1 print('hello world') [ro ......
Python脚本添加参数的几种方法
用python添加参数都是用的input函数，不能添加默认值也不能输入help提示。 最近发现了2个更好用的库分享给大家。 一、使用input库。 这个使用很简单，就不过多描述了。 def test(a,b): print(f"{a}+{b}=" + str(int(a)+int(b)) ) if ......
【Python微信机器人】第三篇：使用ctypes调用进程函数和读取内存结构体
目录修整 目前的系列目录(后面会根据实际情况变动): 在windows11上编译python 将python注入到其他进程并运行 注入Python并使用ctypes主动调用进程内的函数和读取内存结构体 使用汇编引擎调用进程内的任意函数 利用beaengine反汇编引擎的c接口写一个pyd库，用于实现 ......
喜讯！东舟“实车测试机器人”发明专利通过国家知识产权局正式授权，创新成果获专利保护
近日，东舟技术申报的《用于实车人机交互功能测试中的执行机构、PC上位机及测试方法》知识成果获得国家知识产权局授予发明专利！实车测试机器人是东舟技术在技术创新和研发方面取得的重要突破，该专利技术的应用将有效助力主机厂智能座舱实车测试工作效能提升。 这项专利的授权不仅保护了东舟技术创新成果，激励研发团队 ......
java实现文件夹上传功能实例代码(SpringBoot框架)
前言 有时我们后台管理等服务可能会有这样一个简单需求，就是根据文件夹将整个文件夹下的所有资源都上传到我们的服务器上，本人也是搜索了大量资料，最终以最简单便捷的方式实现该功能，具体操作步骤如下 一、前端如何设置上传组件并将资源上传到后台服务 这里的项目框架为若依VUE版本,下面将核心的代码抽离出来进行 ......
机器学习——偏差-方差权衡问题
偏差指的是模型与真实数据分布之间的误差。线性模型能表示的函数空间有限,所以存在偏差。 方差指同一模型在不同训练集上的输出变化。简单模型方差小,复杂模型容易过拟合,方差大。 1. 泛化性好的模型往往偏差高,方差低。比如简单的线性模型。 2. 灵活性强的模型往往偏差低,方差高。比如复杂的深度神经网络。 ......
机器学习——权重衰减
权重衰减(Weight Decay)是正则化的一种技术,是针对神经网络权重参数的正则化手段。其通过为损失函数添加权重参数的L2范数来实现。在优化神经网络时,权重衰减会惩罚权重参数值过大,从而达到正则化的效果。 常见的权重衰减在损失函数中以如下形式添加: loss = 损失函数 + λ * 权重L2范 ......
jupyter_机器学习基础
学习打他frame和一些基础操作 import pandas as pd import numpy as np pd.DataFrame(np.random.randn(2,3)) score=np.random.randint(40,100,(10,5)) score score_df=pd.Da ......
PHP 多文件上传功能实例讲解
PHP文件上传功能是非常普片的需求，而在网站开发过程中，我们可以需要同时上传多个文件，这个时候就需要开发出php多文件上传的功能。在本教程中，我将向您展示如何使用PHP实现多个文件上传。 HTML代码 首先, 您需要创建一个属性为 enctype ='multiple / form-data'的HT ......
shell脚本里如何设置Python的环境变量
在shell脚本中设置Python的环境变量可以通过以下几个步骤来完成。 首先，需要确定Python的安装路径。可以通过以下命令来查找Python的安装路径： 该命令会返回Python可执行文件的路径，例如：/usr/bin/python。 which python 接下来，将Python的安装路径 ......
机器狗装上 ChatGPT 大脑当导游；AI 正在学习「超人的说服力」丨 RTE 开发者日报 Vol.73
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」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留 ......
C# Lock 实例锁和静态锁区别
Lock 实例锁和静态锁区别 public class SharedResource { private readonly object lockObject = new object(); private readonly static object lockstaticObject = new ......
PowerShell 脚本将显示所有正在运行的进程及其线程数量
PowerShell 脚本将显示所有正在运行的进程及其线程数量： Get-Process | Select-Object ProcessName, Id, Threads 批处理脚本可以使用 Tasklist 命令来获取类似的信息。例如，以下批处理脚本将显示所有正在运行的进程及其线程数量： task ......