机器人go-cqhttp机器chatgpt
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。 ......
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): ......
【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 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （125）-- 算法导论10.6 6题
六、用go语言，任意有根树的左孩子右兄弟表示法中每个结点用到三个指针: leftchild、rightsibling 和parent。对于任何结点，都可以在常数时间到达其父结点，并在与其孩子数呈线性关系的时间内到达所有孩子结点。说明如何在每个结点中只使用两个指针和一个布尔值的情况下，使结点的父结点或 ......
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。） ......
chatgpt--epoll,select,poll的特点和区别
当涉及到Linux网络编程时，epoll、poll和select是用于多路复用的系统调用，它们用于监视多个文件描述符（sockets、文件等）以查看它们是否准备好进行I/O操作。这些系统调用的目的是提高I/O效率，允许你有效地管理多个套接字或文件描述符，而不需要创建多个线程或进程。以下是它们的详细介 ......
【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 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （124）-- 算法导论10.5 5题
五、用go语言，给定一个n结点的二叉树，写出一个 O(n)时间的非递归过程，将该树每个结点的关键字输出。要求除该树本身的存储空间外只能使用固定量的额外存储空间，且在过程中不得修改该树，即使是暂时的修改也不允许。 文心一言： 您可以使用一个栈来存储节点，以便在遍历二叉树时进行回溯。由于您要求不能修改树 ......
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 ......
运用chatGPT生成E-R图的prompt
根据以上内容，让我们定义用例 让我们为用例定义一个数据模型 更详细地描述数据模型或使用 Markdown 的表格格式 这种模型可以根据具体的用例进行扩展和修改，以满足需求分析和设计过程中的实际需要。 为所有的数据模型定义关系，实体关系图 输出为PlantUML 将代码复制到：https://www. ......
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 ......
【专题】ChatGPT对数字孪生体发展的启示报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34041 本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发，着重提出了“数智视融合，虚实人联动”的观点，并提供数字孪生应用技术的参考。同时，本报告合集还完整系 ......
ChatGPT回答
关于<parent>标签 <parent> <groupId>com.holdtime</groupId> <artifactId>jpms3-platform</artifactId> <version>1.6.6.3</version> </parent> Maven 的项目配置文件 pom.x ......
关于使用ChatGPT的API开发批量处理工具的总结
关于使用ChatGPT的API开发批量处理工具的总结 由于批量处理，输入和输出最好使用json格式，并在提示词中要求以相同格式返回；以便于工具的解析和处理； 返回的结果中要求chatgpt，说明其详细的处理过程及原因，方便对提示词进行调优，否则，面对问题时，只能瞎猜； 提示词中尽量说明什么情况要怎么 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （123）-- 算法导论10.4 4题
四、用go语言，对于一个含 n个结点的任意有根树，写出一个 O(n)时间的过程，输出其所有关键字该树以左孩子右兄弟表示法存储。 文心一言： 在计算机科学中，左孩子右兄弟表示法是一种用于表示树状结构的方法，其中每个节点都有两个指针：一个指向其第一个孩子（左孩子），另一个指向其下一个兄弟（右兄弟）。对于 ......
在Docker容器内，我如何连接到机器的本地主机？
内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=在Docker容器内，我如何连接到机器的本地主机？ 我有一个运行在Docker容器内的Nginx。我的主机系统上运行着一个MySql。我想从我的容器内连接到MySql。MySql只绑定到本地主机设备。 有没有办法从这个Docker容器 ......
自动驾驶汽车中的图像识别与机器学习算法的实践与挑战
自动驾驶汽车中的图像识别与机器学习算法的实践与挑战 自动驾驶汽车技术的关键在于其对环境的感知和理解。通过图像识别和机器学习算法，自动驾驶汽车能够识别道路、车辆、行人以及其他交通元素，进而做出决策并执行相应的驾驶操作。然而，这项技术在实际应用中仍面临一些挑战。 一、图像识别的实践 在自动驾驶汽车中，图 ......
HuggingFace机器视觉学习
Hugging Face 中计算机视觉的现状：https://huggingface.co/blog/zh/cv_state 从0开始 timm 库的 quickstart https://huggingface.co/docs/timm/quickstart 例子中通过调用模型 mobilenet ......
双网卡 iptables 做网关 实现局域网其它机器上网
A机器和B机器在同一个局域网， A机器的网卡eno1可以上网，IP为111.111.111.111。A机器的网卡eno2不能上网，IP为：192.168.1.66。 B机器不能上网，B机器的网卡eno1 IP为192.168.2.80，B机器和eno2 IP为192.168.1.80。 A机器的en ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （122）-- 算法导论10.4 3题
三、用go语言，给定一个n结点的二叉树，写出一个 O(n)时间的非递归过程，将该树每个结点的关键字输出。可以使用一个栈作为辅助数据结构。 文心一言： 以下是一个使用 Go 语言编写的函数，该函数使用一个栈作为辅助数据结构，以非递归方式遍历二叉树，输出每个结点的关键字。这个算法的时间复杂度为 O(n) ......
.net 实现两台机器/负载均衡相加到10思路
在.NET中实现两台机器的负载均衡并使它们的负载加起来等于10，可以使用负载均衡器（Load Balancer）来实现。以下是一种可能的实现思路： 选择负载均衡器：首先，你需要选择一个适合你的应用的负载均衡器。有许多种负载均衡器可供选择，包括硬件负载均衡器和软件负载均衡器。硬件负载均衡器通常由网络设 ......
机器学习——多层感知机
线性模型的局限性 例如，线性意味着单调假设： 任何特征的增大都会导致模型输出的增大（如果对应的权重为正）， 或者导致模型输出的减小（如果对应的权重为负）。 有时这是有道理的。 例如，如果我们试图预测一个人是否会偿还贷款。 我们可以认为，在其他条件不变的情况下， 收入较高的申请人比收入较低的申请人更有 ......
机器学习|K邻近(K Nearest-Neighbours)
本文从概念、原理、距离函数、K 值选择、K 值影响、、优缺点、应用几方面详细讲述了 KNN 算法 K 近临(K Nearest-Neighbours) 一种简单的监督学习算法，惰性学习算法，在技术上并不训练模型来预测。适用于分类和回归任务。它的核心思想是：相似的对象彼此接近。例如，若果你想分类一个新 ......