机器人go-cqhttp机器chatgpt
提高机器 CPU 、内存、硬盘的使用率
CPU使用率 下载地址一：http://todo.sercretcore.cn/cpu.zip 下载地址二：https://cdn.wyr.me/files/cpu.zip 使用方法 例1：所有CPU核心负载30%运行10秒钟 ./cpu -p 30 -t 10 例2：所有CPU核心负载30%持续运 ......
机器人如何有效采摘苹果？
摘要：本文利用动捕数据构建拟人运动模型，对比观察两种苹果采摘模式，并对系统性能进行全面评估，为提高机器人采摘效率提供创新方法。 近期，一项关于苹果采摘机器人的有趣研究—— "Design and evaluation of a robotic apple harvester using optimi ......
使用网线连接电脑和Fanuc机器人控制柜，运行python脚本，实现上传（或下载）TP程序（或LS程序）
废话不多书，直接上干货！使用网线连接电脑和Fanuc机器人控制柜，运行python脚本，实现上传（或下载）TP程序（或LS程序）首先找一根网线，连接电脑和Fanuc控制柜，并在电脑端或者机器人示教器操作一下ping命令，确保机器人和电脑之间通讯是ok的。例如下图这样。 其次运行python脚本，该脚 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （96）-- 算法导论9.3 1题
一、用go语言，在算法 SELECT 中，输人元素被分为每组 5 个元素。如果它们被分为每组 7个元素，该算法仍然会是线性时间吗?证明:如果分成每组 3 个元素，SELECT 的运行时间不是线性的。 文心一言： 在算法分析中，一个算法的运行时间是否线性依赖于其输入数据的大小。线性时间意味着算法的运行 ......
Whisper + NemoASR + ChatGPT 实现语言转文字、说话人识别、内容总结等功能
引言 2023年，IT领域的焦点无疑是ChatGPT，然而，同属OpenAI的开源产品Whisper似乎鲜少引起足够的注意。 Whisper是一款自动语音识别系统，可以识别来自99种不同语言的语音并将其转录为文字。 如果说ChatGPT为计算机赋予了大脑，那么Whisper则为其赋予了耳朵。 想象一 ......
机器学习算法原理实现——lightgbm，核心leaf-wise生长结合数据和特征并行+直方图算法+单边梯度抽样+互斥特征捆绑
算法亮点： 1、leaf-wise生长策略+特征并行和数据并行 让我们通过一个简单的例子来详细解释 LightGBM 的 Leaf-wise 生长策略。假设我们有以下的数据集：| 年龄 | 收入 | 购买 || | | || 20 | 3000 | 0 || 25 | 3500 | 0 || 30 ......
使用ChatGPT控制IoT设备
链接： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NTIzMTk0Ng==&mid=2247484882&idx=1&sn=18ca197854a046f7ec8b5a6ba1651c44&chksm=ea385777dd4fde619896affc7e6789704 ......
ABB机器人EIP从站配置( OmniCore版) _ WAN口为例
1, 网络设置( 示教器操作) 设置WAN口IP地址为192.168.1.10 2, EtherNet/IP协议选择WAN口连接 3, ......
java开发之个微机器人的开发
简要描述： 根据消息回调收到的xml转发文件消息，适用于同内容大批量发送 请求URL： http://域名地址/sendRecvFile 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （95）-- 算法导论9.2 4题
四、用go语言，假设用RANDOMIZED-SELECT 去选择数组 A=(3，2，9，0，7，5，4，8，6，1)的最小元素，给出能够导致 RANDOMIZED-SELECT最坏情况发生的一个划分序列。 文心一言： 首先，让我们澄清一下 "RANDOMIZED-SELECT" 这个术语。我猜您可能 ......
罗永浩讽刺 iPhone “那么伟大又那么不要脸”；北欧囚犯正在训练 AI 大模型；ChatGPT 治怪病丨RTE开发者日报 Vol.51
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 ......
学了1个月机器学习的总结
书实在是厚，看不下去，还是看视频容易接受。 总结： 入门应该从如何把点拟合成一条线开始。 先从统计学里的方差开始，扩展最小二乘法，引出线性回归。然后是逻辑回归，引出机器学习核心——求代价函数最小值。进而引出正则、学习率、过拟合欠拟合、偏差方差、准确率召回率、训练集验证集测试集等机器学习基础。 进而扩 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （94）-- 算法导论9.2 3题
三、用go语言，给出 RANDOMIZED-SELECT的一个基于循环的版本。 文心一言： 在循环中实现 RANDOMIZED-SELECT 的一个版本可以如下所示。这个版本使用 Go 语言编写，利用随机化来选择一个元素，并在循环中不断地调整选择的元素，直到找到目标元素。 package main ......
文本翻译,机器翻译序列(Seq2seq)
# Seq2seq # 进行机器翻译 import collections import math import os import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as ......
机器学习算法原理实现——xgboost，核心是加入了正则化和损失函数二阶泰勒展开
先看总的图： 本质上就是在传统gbdt的决策树基础上加入了正则化防止过拟合，以及为了让损失函数求解更方便，加入了泰勒展开，这样计算损失函数更方便了（除了决策树代码有差别，其他都是gbdt一样，本文仅实现xgboost的决策树）。如下： 再解释各个步骤： 。。。 让gpt来汇总下： 好了，我们直接写下 ......
机器学习算法原理实现——gbdt
前面的文章介绍了决策树的实现，我们基于之前决策树的实现（https://www.cnblogs.com/bonelee/p/17691555.html），写一个gbdt： import numpy as np from sklearn.model_selection import train_tes ......
机器学习算法原理实现——adaboost，三个臭皮匠顶个诸葛亮
adaboost算法的基本原理是什么？举一个简单的例子说明呢 AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，其基本原理是结合多个弱学习器来构建一个强学习器。AdaBoost的工作方式如下： 权重初始化：给定一个训练数据集，首先为每个训练样本分配一个权重，开始时这些权重都是 ......
Python机器学习——鸟类图像分类
（一）选题背景： 1.生物多样性保护：鸟类是地球上最为丰富和多样的脊椎动物类群之一，对于生态系统的稳定和生物多样性的维持起着重要作用。通过开展鸟类图像分类研究，可以帮助精确地辨别鸟类物种，有助于监测鸟类的分布、数量和迁徙情况，从而更好地实施生物多样性保护和生态环境管理。 2.环境监测和生态学研究：鸟 ......
基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树
1.算法理论概述 情绪识别是一种重要的情感分析任务，旨在从文本、语音或图像等数据中识别出人的情绪状态，如高兴、悲伤、愤怒等。本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进 ......
机器学习从入门到放弃：如果优化让机器学习的更好？
一、前言 在真正的工程应用中，模型训练也许更为重要，特别是对于生成式模型来说，无论是 NLP 领域或者 GNN 领域所产生的内容是否适用，在直觉上我们可以可以清晰的辨别。但是具体在模型上我们怎么调整就是一个类似黑盒的概念，我们一般通过更多的特征向量，和更深层次的神经网络架构来实现我们所期望的内容。但 ......
Gradio：为你的机器学习模型快速构建Web UI
Gradio是一个开源库，用于仅使用Python构建易于使用且易于共享的应用程序。它特别适用于机器学习项目，旨在使测试、共享和展示模型简单直观。 安装 Gradio的安装非常简单，直接使用pip即可安装： pip install gradio 创建第一个程序 import gradio as gr ......
scp、ssh访问远程机器不用输入密码
在linux操作系统中，可以使用scp命令进行服务器之间的文件复制，但是复制时需要输入远程服务器的密码，这在经常需要进行远程复制操作或者使用脚本复制时会略显麻烦，如果远程复制是在定时任务中执行，更会导致脚本不能自动执行，这时就需要实现无需输入密码进行scp复制。无需输入密码进行scp复制的方法有多种 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （93）-- 算法导论9.2 1题
一、用go语言，证明：在 RANDOMIZED-SELECT 中，对长度为0的数组，不会进行递归调用。 文心一言： 在 Go 语言中，我们可以通过实现一个函数来检查数组的长度，如果长度为0，则不进行递归调用。这里是一个简单的示例： package main import ( "fmt" ) func ......
RTE 领域近期词云统计发布；谷歌开始新一轮「瘦身」计划；使用ChatGPT之后智力提高 50%丨RTE开发者日报 Vol.50
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。不知不觉，我们的日报已经发布了 50 期，作为 RTE 领域最垂直的日报栏目，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 ......
机器码备份
[yhzr]新版本改动太大，建议保留老版本以备不时只需，重要事件我会在这发布，请关注！更新通知群:待定$$$D2ACF487CB8563B1D5BFFE4A9F459FA3:00|01|02|03|04|10|11|12|13|14|20|21|22|23|24|30|31|32|33|34|40| ......
机器学习的六个核心算法
吴恩达：机器学习的六个核心算法！ https://mp.weixin.qq.com/s/twoSrB2wwolx5fY5-Q29qw 线性回归 一元线性回归，多元线性回归 逻辑回归 主要解决二分类问题，sigmoid函数 梯度下降 神经网络 决策树 k均值聚类算法 聚类算法 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （92）-- 算法导论8.3 5题
五、用go语言，在本节给出的第一个卡片排序算法中，为排序 d 位十进制数，在最坏情况下需要多少轮排序?在最坏情况下，操作员需要记录多少堆卡片? 文心一言： 你提到的第一个卡片排序算法可能是指的基数排序（Radix Sort）。基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字， ......
机器学习 人与马的识别
（一）选题背景： 可以帮助人们更好地管理马匹，提高马术运动和相关产业的工作效率。人与马识别涉及到图像处理、机器学习、深度学习等领域，是计算机视觉技术的经典问题之一。对该问题进行深入研究，可以促进相关领域的技术发展，为其他类似问题提供参考。总体而言，人与马识别是一个具有实际应用价值的问题，具有重要的研 ......