机器人 脚本 实例 机器
Spring工具类--路径匹配(AntPathMatcher)--使用/实例
原文网址：Spring工具类--路径匹配(AntPathMatcher)--使用/实例_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客 简介 整个Spring（SpringBoot）框架的路径解析都是按照Ant的风格来的，比如：Controller的请求路径、文件路径、包的路径。所以，掌握Ant的路径匹配很重要。 ......
Microsoft Azure AI 机器学习笔记-1
机器学习的基本内容学习笔记-01，学习链接：https://learn.microsoft.com/zh-cn/training/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/ ......
动态修改OPENWRT网卡MAC及DHCP主机名的脚本
/etc/init.d/macchgr #!/bin/sh /etc/rc.common START=17 uci set network.wwan.macaddr=00:00:0c`hexdump -n3 -e'3/1 ":%02x"' /dev/urandom` uci set network. ......
【用户案例】走进南海法院：点赞数字机器人，见证审执“加速度”
11月27日下午3时，在南海法院一间办公室内，几台无人操作的电脑竟自动模拟人对鼠标键盘的操作，先自动读取办案人员提供的案件列表，一步步地生成文书，后对相应的案件发起财产查询。 这是数字机器人的应用状态。2023佛山口碑榜“品质口碑市民体验游”观察团实地参观南海法院数字机器人管理中心等建设成果，市民们 ......
Steam验证后提示“您对 CAPTCHA 的响应似乎无效。请在下方重新验证您不是机器人”
解决方法： 用手机l登录此网址：https://store.steamchina.com/join/?snr=1_4_4__more-content-login，进行验证即可 注意：用流量 ......
机器学习-无监督机器学习-kmeans衍生的算法-18
目录1. k-Medoids2. 二分KMEANS3. KMeans++4. elkan KMeans5. min batch KMeans算法6.小结： 1. k-Medoids 之前的kmeans算法 对于异常点数据特别敏感，更新中心点的时候，是对于该簇的所有样本点求平均，这种方式对于异常样本特 ......
Pix4Dmapper空间三维模型的应用实例：GIS选址分析
本文介绍基于无人机影像建模完成后的结果，利用ArcMap软件进行空间选址分析，从而实现空间三维模型应用的方法~ ......
postgresql实例结构
postgresql实例结构 postgresql实例简介 用来访问postgresql数据库 一个实例对应一个数据库集簇 由内存和后台进程组成 postgresql初始化参数文件 文件中有两种类型的参数 1. 显式:在文件中对参数进行设置 2. 隐式:文件中没有设置，使用postgres默认值 可 ......
Tekton gitlab CI/CD 实例
环境介绍 gitlab 地址 gitlab: http://192.168.174.108:8080/root/spring-boot-helloWorld Task 说明 1. git-clone：克隆项目的源代码 2. build-to-package：代码测试、构建和打包 3. generat ......
随笔-开发-将安装脚本和安装文件打包成一个文件
需要在服务器安装一些工具，除了安装脚本还需要安装文件，可以打包成一个文件方便管理 示例： . ├── makefile └── pushgateway ├── gtw_install.sh └── pushgateway-1.4.3.linux-amd64.tar.gz makefile: PRJ_ ......
机器学习-无监督机器学习-kmeans-17
目录1. 什么是聚类2. 代码实现 1. 什么是聚类 无监督机器学习的一种 输入数据只有X 没有y 将已有的数据 根据相似度 将划分到不同的簇 （花团锦簇） 步骤： 随机选择k个簇的中心点 样本根据距离中心点的距离分配到不同的簇 重新计算簇的中心点 重复 2-3直到所有样本 分配的簇不再发生改变 距 ......
用C#也能做机器学习？
前言✨ 说到机器学习，大家可能都不陌生，但是用C#来做机器学习，可能很多人还第一次听说。其实在C#中基于ML.NET也是可以做机器学习的，这种方式比较适合.NET程序员在项目中集成机器学习模型，不太适合专门学习机器学习，本文我将基于ML.NET Model Builder（低代码、入门简单）构建一个 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
启用/禁用触摸板的shell脚本
在笔记本上使用xfce时，不能正确识别厂商设定的 fn 功能键，禁用触摸板的功能失效了。在 KDE 或其它“重量级”桌面环境中基本都能正确识别，而且可以设置在插入外接鼠标时禁用触摸板，但是 xfce 太简陋了，有些功能是缺失的。比较坑的是，它可以正确识别调节背光和音量的功能键，独独缺了禁用触摸板的快 ......
Python脚本
Python脚本： Python脚本，比Shell要强大一些 1.编辑一个文本文件，保存为hello.py 2.添加可执行权限 chmod +x hello.py 3.执行程序 ./hello.py ......
机器学习笔记（二）使用paddlepaddle，再探波士顿房价预测
目标 用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案，简化内容 流程 实际上就做了几个事： 数据准备：将一个批次的数据先转换成nparray格式，再转换成Tensor格式 前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中，计算出结果 计算损失函数：以前向计算的结果和真是房价作为输入，通过算是函数 ......
Shell脚本
Shell脚本： Shell脚本，按Shell的语法写出来的脚本，是Linux自带的脚本语言 相当于Windows下的DOS批处理脚本 1.编辑一个文本文件，保存为hello.sh # !/bin/sh echo "hello,world" shell脚本文件编写格式： 2.添加可执行权限 chmo ......
可执行脚本
可执行脚本： 脚本Script，一种解释执行的程序 Linux下常见的三种脚本程序： - Shell脚本 *.sh - Perl脚本 *.pl - Python脚本 *.py 脚本程序，本质是一个文本文件 1. 它是一个文本文件 2. 它具有可执行权限 指向python脚本 ......
Python自动化脚本
自动生成素描草图 在注册一些网站时，经常发愁头像怎么选？放真人照上去怕吓跑别人，放风景图片自己又不喜欢。 是时候用素描草图了，妈妈再也不用担心我的头像吓跑人了！ import cv2 img = cv2.imread("elon.jpg") ## Image to Gray Image gray_i ......
10个Python脚本自动化日常任务
在这个自动化时代，我们有很多重复无聊的工作要做。想想这些你不再需要一次又一次地做的无聊的事情，让它自动化，让你的生活更轻松。那么在本文中，我将向您介绍 10 个 Python 自动化脚本，以使你的工作更加自动化，生活更加轻松。因此，没有更多的重复任务将这篇文章放在您的列表中，让我们开始吧。 01、解 ......
机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降
从波士顿房价开始 目标 其实这一章节比较简单，主要是概念，首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示 我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即: 然后我们假定这个函数的损失函数为均方差，即： 那么就是说，我们现在是已知y和x，来求使得这个损失函数Loss最小化的一个w和b ......
杀掉 Nacos 进程重启单节点脚本
nacos-restart.sh #!/bin/bash # 服务名 name="nacos-server" # 过滤nacos-server进程 ID=`ps -ef | grep "$name" | grep -v "grep" | awk 'NR==1{print $2}'` # 杀掉进程 k ......
自然语言处理：通过API调用各大公司的机器翻译开放平台
国内大公司做机器翻译做的比较好的有讯飞和百度，这里给出这两个公司机器翻译的开放平台API的介绍： 讯飞开放平台： 链接：https://www.xfyun.cn/doc/nlp/xftrans_new/API.html#%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E8%AF%B4%E6%98%8E 百度翻 ......
【教程】使用ipagurd打包与混淆Cocos2d-x的Lua脚本
【教程】使用ipagurd打包与混淆Cocos2d-x的Lua脚本 文章目录 摘要 引言 正文1. 准备工作2. 使用ipaguard处理Lua文件3. 运行ipagurd进行混淆代码加密具体步骤测试和配置阶段IPA 重签名操作步骤4. IPA重签名与发布 总结 摘要 本文将介绍如何使用ipagur ......
HiveSQL脚本耗时长问题排查
1.背景 底层引擎采用的是Tez，为了快速定位自己的脚本是哪一段性能较差，首先需要在脚本里面设置脚本名称，命令如下： set tez.job.name=dws_contract_detail_info_s_d; 这是我的一个例子，设置好名称后，开始执行脚本，等脚本执行完成后就可以开始排查问题。 2. ......
前后端大文件上传，断点续传、分片上传、秒传的完整实例
1、前言 文件上传在项目开发很常见，很多项目都会涉及到图片，音频，文件的上传。在现代技术中，基本都是通过组件库封装的组件进行上传，比如 element-ui ,antdesign等。这些ui库封装了上传的一些基础方法，可以满足大多的上传场景。但是如果遇到很大的文件，比如1G,2G这种大体量的文件，u ......
win10通过.bat文件启动anaconda环境、切换路径 并运行脚本
win10通过.bat文件启动anaconda环境、切换路径 并运行脚本 CALL E:\Anaconda3\install\Scripts\activate.bat E:\Anaconda3\install CALL conda activate byd_2 H: cd H:\PytorchPro ......
Verilog实例化时的参数传递--#的用法
参考： Verilog实例化时的参数传递--即#的用法和defparam的用法_verilog #-CSDN博客 FPGA学习-Verilog例化说明_fpga中的例化-CSDN博客 在对参数例化时，如果模块用#例化常量，子模块也对该参数有定义时，参数实际值为顶层模块例化的值。 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法代码实现-15
1. alpha2 的修剪 if y1 != y2 : α1 - α2 = k # 不用算k的具体大小 if k > 0: # 上图的左 下这条线 α2 的区间 (0, c-k) k < 0 : # 上图的左 下这条线 α2 的区间 （-k, C） 所以： L = max(0, -k) # k>0 ......
机器学习中集成学习的概念及其一些典型算法
1.集成学习的概念 集成学习是一种机器学习范式，在这种范式中，多个学习者被训练和组合起来一起解决同一个问题。通过使用多个学习者，就可以把整个模型的泛化能力提高很多倍 所以说，集成学习的泛化能力比单个学习者强得多得多，所以叫：“集思广益”。 2.集成学习的具体流程 一个问题出来，数据集丢给若干模型进行 ......