机器 线性lda 25
【专题】未来的手术室：机器人辅助手术的崛起报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34144 原文出处：拓端数据部落公众号 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 ......
【专题】2023中国公共服务机器人产业链研究报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】2023路特斯机器人智能驾驶信息安全实践白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】主题策略研究之人形机器人-产业进程提速-看好上游核心零部件投报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】中国仿生机器人产业全景报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】2023医疗机器人产业发展报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】2023中国工业机器人应用与趋势研究报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】中国服务机器人产业研究报告PDF合集分享（附原数据表）
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【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）
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大二快乐日记10.25
匹配优先级Servlet 虚拟路径的匹配优先级顺序为：全路径匹配（精确匹配）> 目录匹配 > 扩展名匹配 > 缺省匹配（默认匹配）。 Servlet 容器会从优先级高的虚拟路径开始匹配，匹配成功后就会立刻将请求交给相应的 Servlet 进行处理，不会再关注其他虚拟路径是否匹配成功。 ......
机器视觉在生产线上的应用：提高生产效率和产品质量
机器视觉在生产线上的应用可以提高生产效率和产品质量。 首先，机器视觉可以用于零件的识别和分类。通过图像识别技术，机器可以自动识别零件的特征，确保在生产过程中使用正确的零件，避免错误和浪费。这不仅可以提高生产效率，还可以减少废品率，提高产品质量。 其次，机器视觉可以用于生产线上的产品质量检测。通过图像 ......
[机器学习复习笔记] RNN 循环神经网络
RNN 循环神经网络 1. RNN 1.1 RNN 示意图及时序展开 此处的 \(\text{RNN}\) 模型采用的是 \(\text{BPTT}\) 算法（随时间反向传播） \(x^{(t)}\) 表示输入层的输入 \(U\) 为输入层到隐藏层的权值参数 \(h^{(t)}\) 表示隐藏层的输出 ......
[机器学习复习笔记] CNN 卷积神经网络
CNN 卷积神经网络 1. 二维卷积公式（机器学习） \[O(i, j) = \sum^{kh}_{i = 0} \sum^{kw}_{j = 0} w(i, j) * I(i + kh, j + kw) \]上述公式中，\(O\) 为输出矩阵，\(I\) 为输入矩阵，\(w\) 为卷积核，\(kh ......
Python 潮流周刊#25：性能最快的代码格式化工具 Ruff！
你好，我是猫哥。这里每周分享优质的 Python、AI 及通用技术内容，大部分为英文。标题取自其中一则分享，不代表全部内容都是该主题，特此声明。 本周刊由 Python猫 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景： ......
配置局域网下其他机器通过SSH连接到本机的WSL
本机要打火影，所以不能开WSL，但是又想用本机写代码，所以想着在局域网下的另一台机器上开了一个WSL2，通过本机去SSH到另一台机器上写代码。以下方案适用于WSL2。 重装ssh 首先要在那台运行着WSL的机器上重装一下ssh服务： sudo apt remove openssh-server su ......
线性代数 · 矩阵 · Matlab | 满秩分解代码实现
背景 - 矩阵的满秩分解： 若 A 为 m×n 矩阵，rank(A) = r，则存在 F m×r、G r×n，使得 A = FG。 其中，F 列满秩，G 行满秩。 求满秩分解的方法： 得到 A 的行最简形式 B； 对于 B 里某列为 1 该列中其他元素为零的列，取 A 的对应列，组成 F； 取 B ......
机器视觉在农业、医疗等领域的应用与拓展
机器视觉在农业、医疗等领域有着广泛的应用和拓展，以下是具体的介绍： 在农业领域，机器视觉技术可以用于农作物生长状态监测、品质检测、产量预测等方面。通过对农作物的生长状态进行实时监测，可以及时发现病虫害、营养不足等问题，采取相应的补救措施，提高农作物的质量和产量。同时，机器视觉技术还可以用于农产品质量 ......
机器学习——卷积神经网络
对于表格数据（其中行对应样本，列对应特征），我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。 此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。原因如下： 当特征数非常高维时，全连接网络的参数会变得极大，导致计算成本大 ......
3.Sklearn-一元线性回归
1. 导入包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model 2. 加载训练数据 # 建立datasets_X和datasets_Y用来存储数据中的房屋尺寸和房屋成交价格。 dat ......
【数值分析】第6章-解线性方程组的迭代法
第6章-解线性方程组的迭代法 \[A\vec{x} = \vec{b} \Leftrightarrow \vec{x} = B\vec{x} + \vec{f} \]建立迭代 \[\vec{x}^{(k+1)} = B \vec{x}^{(k)} + \vec{f} \]B称为迭代矩阵 Jacobi ......
使用LIME解释各种机器学习模型代码示例
机器学习模型变得越来越复杂和准确，但它们的不透明性仍然是一个重大挑战。理解为什么一个模型会做出特定的预测，对于建立信任和确保它按照预期行事至关重要。在本文中，我们将介绍LIME，并使用它来解释各种常见的模型。 LIME LIME (Local Interpretable Model-agnostic ......
每日总结25
软件设计 石家庄铁道大学信息学院 实验6：原型模式 本次实验属于模仿型实验，通过本次实验学生将掌握以下内容： 1、理解原型模式的动机，掌握该模式的结构； 2、能够利用原型模式解决实际问题。 [实验任务一]：向量的原型 用C++完成数学中向量的封装，其中，用指针和动态申请支持向量长度的改变，使用浅克隆 ......
机器学习——GPU
张量与GPU 不同GPU之间操作 神经网络与GPU 总结 我们可以指定用于存储和计算的设备，例如CPU或GPU。默认情况下，数据在主内存中创建，然后使用CPU进行计算。 深度学习框架要求计算的所有输入数据都在同一设备上，无论是CPU还是GPU。 不经意地移动数据可能会显著降低性能。一个典型的错误如下 ......
机器学习——模型保存和加载
以PyTorch为例 class MLP(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.hidden = nn.Linear(20, 256) self.output = nn.Linear(256, 10) def forward( ......
机器学习——自定义层
深度学习成功背后的一个因素是神经网络的灵活性： 我们可以用创造性的方式组合不同的层，从而设计出适用于各种任务的架构。 例如，研究人员发明了专门用于处理图像、文本、序列数据和执行动态规划的层。 有时我们会遇到或要自己发明一个现在在深度学习框架中还不存在的层。 在这些情况下，必须构建自定义层。本节将展示 ......
【专题】2023中国工业机器人应用与趋势研究报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34132 自18世纪中期工业革命以来，人类进入工业社会。在历次工业革命中，人类通过发明创造和管理革新，改进生产方式、降低成本、提高效率，随之而来的是生活、物质、文化、教育等各方面的变化，人际关系和社会结构也得以重塑。如今，数字化技术的发展为工业注 ......
线性代数解决什么问题？
线性代数是数学的一个分支，研究向量空间和线性映射的性质和结构。它在许多领域中都有广泛的应用，包括物理学、工程学、计算机科学、经济学等。 线性代数解决以下几类问题 线性方程组求解：线性代数提供了求解线性方程组的方法和技巧。线性方程组是一组关于未知量的线性方程，例如： 2x + 3y - z = 1 4 ......