机器人 脚本 实例 机器
【机器学习】softmax回归
# Softmax Regression > (多标签分类)将多输入的分类值转化为\[0,1\]的概率分布，进而进行逻辑回归算法 > > softmax能将差距大的数值距离拉得更大，但是数值可能会溢出 ## Softmax Function ### 数学表达式 $$ a_j = \frac{e^{z ......
工业机器人的形态（非姿态）
# 工业机器人的形态 当我们描述机器人在空间的一个位姿时，通常使用直角坐标系、工具坐标系或用户坐标系（统称为笛卡尔坐标系）的点。但是同样的一个位姿对于关节坐标系来说可能有多个值。 
# 工业机器人的坐标系 机器人的坐标系是重中之重，它是理解机器人运动的基础。机器人所有运动的点位都是建立在坐标系的基础之上，所以如果坐标系不理解，那么就很难真实了解机器人是如何运动的。 ## 什么是坐标系？ 我们需要移动机器人来工作，但是如何让机器人移动？当然我们可以单独控制机器人的每根轴来动作，但 ......
文件监控脚本
先给脚本发了吧 先贴个效果图 完整代码如下： 1 #!/bin/bash 2 3 # 指定要监控的文件夹路径 4 WATCH_DIR=$1 5 6 # 检查参数是否为空 7 if [ -z "$WATCH_DIR" ]; then 8 echo "请输入要监控的文件夹路径" 9 exit 1 10 ......
语义分割&实例分割&全景分割
# 图像分割是什么？ 图像分割分类是对图像中属于特定某个个类被的像素进行分类的过程，因此图像分割可以认为是按照图像的像素进行分类的问题。 # 传统的图像分割和基于深度学习的图像分割的区别 传统的图像分割算法均是基于灰度值的不连续和相似的性质。而基于深度学习的图像分割技术则是基于卷积神经网络对于图像进 ......
服务器CPU、内存和磁盘占用脚本
一、Linux 以下是一个简单的 C 程序，它会申请一定量的内存并一直持有它： #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <unistd.h> int main(int argc, char *argv[]) { if (argc < 2) { ......
【机器学习】单变量线性回归
# ML introduction > 机器学习：从数据中学习，而不依赖于规则下编程的一种算法 > > **Goal: $min_{w,b}(J(w, b))$ \- 提供一种衡量一组特定参数与训练数据拟合程度的方法** ## Supervised Learning > right answer & ......
【工具】JS脚本｜网页任意视频倍速播放（包括MOOC、本地视频、其他的视频）
只要浏览器播放视频时用的是``，而且当前页面只有这一个视频，就可以用这个脚本。 这是我很久以前为了**倍速看MOOC视频**，所以写的一个脚本，一直没有专门写博客去介绍它。刚刚，我想**倍速看新闻联播**，才发现忘记写博客了。 浏览器视频倍速播放的原理非常容易，我也是看了一下网页源代码才发现的。自从 ......
[Robot]FANUC发那科机器人零点标定
FANUC的机械原点校准是通过零点标定来进行，具体操作步骤如下。首先，需要设定变量$MASTER_ENB 的值为 1，具体步骤为。1.MENU-下一页-变量。2. ITEM-输入313-变量$MASTER_ENB 的值设为 1。（注：不一定是313，可以通过shift+上/下键进行快速翻页查找）。接 ......
bartender 使用vb脚本
使用bartender VB脚本报错原因通常是：计算机中的vbscript.dll与bartender软件不匹配。 vbscript.dll 5.8.6001.23552，支持7.75和10.1版本 dll文件放置位置：32位系统目录为：C：\WINNT\System32；64位系统为C：\Wind ......
正点原子Ubuntu入门016---shell脚本条件判断、函数和循环
一、shell脚本的条件判断 虽然可以通过&&和||来实现简单的条件判断，但是稍微复杂的就不行了 shell脚本呢提供了 if then 条件判断语句，写法： if 条件判断；then //判断条件成立要做的事情 fi if then else 语法 if 条件判断；then //判断条件成立要做的 ......
虚函数的一个实例,
处理MDI的关闭过程（仿MFC程序）： MDI窗口关闭是需要遍历关闭子窗口，在子窗口中须判断是否关闭。 MDI主框架和Child子窗口，一般都是继承类 在基类中会有一些框架的基本操作函数，用虚函数可以隐藏固定的中间调用过程WM_QUERYENDSESSION 消息响应 OnQueryEndSessi ......
System.NullReferenceException:“未将对象引用设置到对象的实例。”
c#中操作的变量都是对象 对象则有属性和方法 未将对象引用 设置到 对象的实例 就是对实例进行操作属性和方法时出错， 也就是说该对象没有这个属性或者方法 另外当操作的对象为空时，也会出现该错误。 我这里就是操作的对象为空出错。因为我没用写入该字段。 ......
埃斯顿机器人在线编程
1, 设置电脑IP与机器人控制器LAN2口为同一网段; 2, 打开, 点击连接; 3, 下载和上载程序 4, 如果想通过电脑控制埃斯顿机器人点动, 需要下载单独的示教器demo, 且官网下载不到; ......
Linux Shell脚本中的空格
1. `=` 等号两边必须无空格，否则报错；如：`i =$1` 和 `i= $1`都是错误的。但是在 `()` 内部不限制如`for((i =1;i<3;i= i+1))` 2. `(())`内外括号之间无空格，写成`( () )`这样会报错。但内部括号不限制如`s=$(( $i+1 ))` 3. ......
人工智能学习之机器学习总结1
人工智能里面分机器学习和深度学习，机器学习里有线性回归，逻辑回归，聚类，深度学习里有卷积神经网络和循环神经网和多层感知器 首先学习了线性回归，其思想就是使用梯度下降算法（求导数）对a和b求导数，不断搜索迭代以求最好的线性a,b，使得预测值和真实值的差距越来越小，同时有损失函数MSE和R2 来评估模型 ......
解决(几乎)任何机器学习问题(1、建立你的工作环境)
> 原作者：Abhishek Thakur > 原文：[GitHub - abhishekkrthakur/approachingalmost: Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem](https://github.com/abhishe ......
机器学习中的数据预处理指南
在机器学习任务中，数据处理的相关工作常会占据整个项目近70%的时间，因为真实的数据质量往往具有参差不齐，噪音、缺失、不一致等问题，不利于算法模型的训练。 因此，数据处理是机器学习项目中至关重要的一步，数据质量决定着模型质量的上限。 在本文中，我们将着重讨论将原始数据转换为结构化数据处理中的所有数据预 ......
linux springboot 启动脚本
简单粗暴的脚本 #! /bin/bash # 获取进程号 pid=`ps aux | grep "java -jar" | grep -v "grep" |awk '{print $2}'` echo ${pid} if [[ $pid -gt 0 ]];then `kill -9 $pid` fi ......
Mysql测试批量数据生成脚本
一、前言 在开发过程中经常会碰到去预演一些组件或者技术，常常会用到网DB数据库中插入批量数据。本文主要目的为了记录插入Mysql中测试数据的方式。 二、操作脚本 点击查看代码 ``` -- 创建测试数据库; create database tuoguan_db; -- 创建测试表 CREATE TA ......
SQL Server CURRENT_TIMESTAMP()实例讲解
CURRENT_TIMESTAMP()函数：SQL Server中的此函数用于返回当前日期和时间。输出的格式如下。 'YYYY-MM-DD hh:mm:ss.mmm' 特征： 此函数用于查找当前日期和时间。 此函数位于日期函数下。 此函数不接受任何参数。 在某些代码中，该函数也可以用作默认值。 用法 ......
Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术
# 1. 简介 ## 1.1 线性回归模型概述  线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以 ......
shell 钉钉告警脚本
```sh #!/bin/bash # 钉钉告警 function send_notify(){ curl 'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxx' \ -H 'Content-Type: application/json' \ ......
吴恩达机器学习笔记（四）
# 吴恩达机器学习笔记（四） ## bellman方程 $s$:当下所处的状态 $a$:在s状态下要采取的行动 $Q(s,a)$:在s状态下采用a行动后，所能获取的最大奖励 $R(s)$:在当前状态下所能获得的奖励 $\gamma$:折扣因子，在0到1之间  给定一组数据，如果想对数据进行分类或者回归 ......
吴恩达机器学习笔记（三）
# 吴恩达机器学习笔记（三） # K-means聚类 聚类算法用于一组没有标签的数据，将其分成不同的组。 K-means聚类算法一般做的是这两件事： - 将点分配到不同的聚簇上（根据与聚簇中心的距离） - 移动聚簇中心 直到聚簇中心不再变化为止。 ## 具体流程 对于$K$个聚簇，$m$个数据点，流 ......
吴恩达机器学习笔记（一）
# 吴恩达机器学习笔记（一） # 迁移学习  **解释:** 当需要训练小数据模型时，可以使用已经训练好的大 ......
关于个人微信的机器人开发
我们是一家专业服务企业数字化微信管理服务的技术服务团队，服务于需求SCRM、机器人、营销系统、社群小助手等具有研发能力的企业,同时我们也接收因使用Xp方案、ipad方案、PC方案导致被批量封号的企业，我们合作伙伴目前包含：金融服务行业Top10、国企事业单位、上市企业、知名淘客品牌、知名Xp企业、提 ......