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实验一:百度机器翻译SDK实验
实验 一、实验要求 任务一:下载配置百度翻译Java相关库及环境(占10%)。 任务二:了解百度翻译相关功能并进行总结,包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版(占20%)。 任务三:完成百度翻译相关功能代码并测试调用,要求可以实现中文翻译成英文,英文翻译成中文(占30%)。 任务四:完成百度翻译GU ......
关于 Visual studio 卸载DevExpress 控件 ,nuget 残留计算机范围内的程序源删除办法
编译程序的时候,发现报错:本地源"C:\Program Files (x86)\DevExpress 20.1\Components\System\Components\Packages"不存在。 这个是之前试用Devexpress控件时,卸载后的残留, visual studio 界面上无法删除。 ......
Matlab plot画图 坐标字体、字号、范围、间隔等的设置
坐标轴显示间隔设置: x = (1:50); y = sin(x); plot(x,y,'-r*'); xlabel('x name');% x轴名称 ylabel('y name'); legend('xxx'); %线条注释,多条的话:legend('xxx','xxx2','xxx3') xl ......
了解JavaScript中的机器学习和人工智能
Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......
使用JavaScript函数实现机器学习的异常检测
Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......
使用JavaScript函数实现机器学习的预测和分类
Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......
jmeter中UDV的适用范围
UDV(user defined variables)用户自定义变量 它的使用范围与我们平常的习惯不同,类似于在一个函数中定义一个全局变量 UDV变量所有线程共享, 同名变量取第一个, 且可读取jmeter.propterties参数 ......
机器学习周刊 第4期:动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述
LLM开发者必读论文:检索增强(RAG)生成技术综述! 目录: 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习?2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent,是一个多模态智能体,通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面,能像真实用户一样操作手机! 机器学习周刊:关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习? 最近X上有推友重提这篇文章,是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
机器学习-决策树系列-GBDT算法-集成学习-29
目录1. 复习2. GBDT3. gbdt应用于二分类:3. gbdt应用于多类4. 叶子节点输出值c的计算5. GBDT的其他应用6. GBDT+LR 代码实现 1. 复习 再开始学习GBDT算法之前 先复习一下之前的 线性回归 逻辑回归(二分类) 多分类 线性回归 找到一组W 使得 L 最小 进 ......
以报时机器人为例详细介绍tracker_store和event_broker
报时机器人源码参考[1][2],本文重点介绍当 tracker_store 类型为 SQL 时,events 表的表结构以及数据是如何生成的。以及当 event_broker 类型为 SQL 时,events 表的表结构以及数据是如何生成的。 一.报时机器人启动 [3] Rasa 对话系统启动方式详 ......
机器学习周刊第二期:300个机器学习应用案例集
大家好 前文:机器学习项目精选 第一期 继续分享我最近看过并觉得非常硬核的资源,包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。 1、Python编程挑战 地址:https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python 30天Python编程挑战是一个逐步学习Py ......
面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费
微软真是活菩萨,面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 微软真是活菩萨,面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好,我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址:https://microsoft.github.io/ML ......
简易机器学习笔记(十)Windows下 PaddlePaddle配置CUDA加速环境
前言 大伙既然都来做这个了,那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧(笑) 最前面的最前面, 流程 确定当前设备支持的CUDA版本 安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle 下载cuDNN Archive 手动放置配套的cuDNN到指定文件夹 测试 1.确定当前设备支持的C ......
非工程师指南: 训练 LLaMA 2 聊天机器人
引言 本教程将向你展示在不编写一行代码的情况下,如何构建自己的开源 ChatGPT,这样人人都能构建自己的聊天模型。我们将以 LLaMA 2 基础模型为例,在开源指令数据集上针对聊天场景对其进行微调,并将微调后的模型部署到一个可分享的聊天应用中。全程只需点击鼠标,即可轻松通往荣耀之路!😀 为什么这 ......
机器学习-决策树系列-Adaboost算法-集成学习-29
目录1. adaboost算法的基本思想2. 具体实现 1. adaboost算法的基本思想 集成学习是将多个弱模型集成在一起 变成一个强模型 提高模型的准确率,一般有如下两种: bagging: 不同的base model可以并行计算,输出预测结果少数服从多数,回归问题则对多个模型输出的结果求平均 ......
【专题】2023年中国手术机器人行业专题报告PDF合集分享(附原数据表)
原文链接:https://tecdat.cn/?p=34144 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人,具备自主决策和规划行动的能力,正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末68份仿生机器人相 ......
vtkScalarBarWidget以及vtkTextWidget、vtkOrientationMarkerWidget 显示颜色递变范围,文本以及actor方向
vtkScalarBarWidget 用于显示颜色递变的范围 vtkTextWidget 用于显示文本 vtkOrientationMarkerWidget 使用当前actor的方向 输入测试数据scalarBarWidgetTestData.vtk /*********************** ......
机器学习-决策树系列-随机森林 集成学习-28
目录1. 概念什么是bagging3. 代码4. 代码2 1. 概念 多个决策树组合在一起 对新来的样本进行预测 输出预测结果 有朋友的意见投票, 少数服从多数, 有的给出-1 有的给+1 将这些结果全部加一起 最后取符号是+1 -1 就行 majority can corret minority ......
Huggy Lingo: 利用机器学习改进 Hugging Face Hub 上的语言元数据
太长不看版: Hub 上有不少数据集没有语言元数据,我们用机器学习来检测其语言,并使用 librarian-bots 自动向这些数据集提 PR 以添加其语言元数据。 Hugging Face Hub 已成为社区共享机器学习模型、数据集以及应用的存储库。随着 Hub 上的数据集越来越多,元数据,作为一 ......
钉钉小程序生态—企业机器人加互动卡片,改善用户体验的开始!
一、前言 大家好!我是sum墨,一个一线的底层码农,平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文,限于本人水平,如果文章和代码有表述不当之处,还请不吝赐教。 首先上一些图,让大家知道我这篇文章要讲的是啥。 1. 什么是企业机器人? 企业机器人,具备完整的接收消息和发送消息的能力。它与Webhooo ......
Google主打的机器学习计算框架——jax的升级包
相关: 机器学习洞察 | 一文带你“讲透” JAX Jax的主要应用场景: 深度学习 (Deep Learning):JAX 在深度学习场景下应用很广泛,很多团队基于 JAX 开发了更加高级的 API 支持不同的场景,方便开发者使用。 科学模拟 (Scientific Simulation):JAX ......
简易机器学习笔记(九)LeNet实例 - 在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用
前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容,这一章就直接来用,实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集: https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明: 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担,在近视人群中,有超过35%的人 ......
BOSHIDA DC电源模块的应用范围与市场前景
BOSHIDA DC电源模块的应用范围与市场前景 DC电源模块广泛应用于各种电子设备和系统中,包括通信设备、计算机、工业自动化设备、医疗设备、航天航空设备、新能源设备等。它们为这些设备提供稳定的直流电源,保证设备的正常运行。 DC电源模块主要用于为电子设备提供稳定的直流电源,其应用范围非常广泛。以下 ......
【Maven】Maven作用、Maven仓库、Maven坐标、Maven常用命令、Maven依赖管理和依赖范围
Maven作用(提供了一套标准化的项目结构;提供了一套标准化的构建流程;提供了一套依赖管理机制)、Maven仓库、Maven坐标、Maven常用命令(IDEA中Maven命令的使用;Maven Helper插件;Maven生命周期)、Maven依赖管理和依赖范围 ......
机器学习-Kmeans算法的sklearn实现
from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......
图像识别的技术前沿:人工智能与机器学习的融合
图像识别的技术前沿在于人工智能(AI)与机器学习(ML)的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式,从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配,而机器学习则通过 ......
机器学习-决策树系列-决策树-剪枝-CART算法-27
目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝(CART) 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点: 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象,即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝,设置超参数抑制树的生长, 例如:max_depth max_ ......
docker构建机器学习计算环境并做无网络迁移
1.docker安装 很多系统自带docker,可以跳过 2.拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 保证有足够磁盘空间,有些镜像要几十G,不然系统会出问题,看我另一篇博文 3.配置 创建一个名字为xxx的容器,运行镜像yyy docker ......
具身智能即将为通用机器人补全最后一块拼图
1. 什么是具身智能? 具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化,达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。 具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为,具身智能具有如下的几个核心要素: 第一是本体,作为实际的执行者,是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执 ......