机器recognition learning教材
机器学习笔记
机器学习笔记 mAP（mean Average Precision）在机器学习中的目标检测领域，是十分重要的衡量指标，用于衡量目标检测算法的性能。一般而言，全类平均正确率（mAP，又称全类平均精度）是将所有类别检测的平均正确率（AP）进行综合加权平均而得到的。 李课 理论部分 损失函数（Loss F ......
第三周Linux教材第十章学习笔记——sh编程
第十章——sh编程 sh脚本 1.sh脚本是一种为shell编写的脚本程序。这个程序用纯文本文件，将一些shell的语法与命令（含外部命令）写在里面，搭配正则表达式、管道命令与数据流重定向等功能。 第一行必须为 #！/bin/sh 2.命令行使用chmod +x <filename>编译后才能用./ ......
Machine Learning for Beginners(scikit-learn module)
Machine Learning Common Lifycycle Import the Data Clean the Data Split the Data into Training/Test Sets Create a Model Train the Model Make Prediction ......
《Unix/Linux系统编程》教材第10章学习笔记
大家学习过Python,C,Java等语言，总结一下一门程序设计语言有哪些必备的要素和技能？这些要素和技能在shell脚本中是如果呈现出来的？ 必备要素和技能： 数据类型和变量：用于存储和处理数据的基本单元。 控制结构：用于控制程序流程的结构，如条件语句、循环语句等。 函数和模块：用于封装代码块，实 ......
《Unix/Linux系统编程》教材学习笔记第十章
chapter10 sh编程 sh脚本 包含sh语句的文本文件，命令解释程序sh要执行该语句。 eg.mysh.sh #! /bin/bash # comment line echo hello 使用chmod +x mysh可以执行该文件。 #!开头一般称为shebang，若未指定，则将运行默认s ......
【机器学习】1. 机器学习入门介绍
监督学习和非监督学习 监督学习 监督学习是指从给定的、有限的、用于学习的训练数据集合中学习出一个函数（模型），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。 对于训练数据，每一个样本中的\(x\)都有一个对应的标签\(y\)，我们的目标就是学习出一个函数\(f\)，使得\(f(x)=y\)；对于预测数 ......
【机器学习】2.多参数的回归
多维特征 对于一个线性回归来说，可能涉及的参数往往不止一个。 利用房价模型的例子，我们可能会用到房子的面积、房间数量、建造时间等多个特征来预测房价。 多维特征的表示 在多维特征的情况下，我们有以下表示方法 \(n\)：特征的数量 \(x^{(i)}\)：第\(i\)个训练样本，即特征矩阵的第\(i\ ......
git 同一台机器上管理多个github账户
同一台机器上一个ssh key只能管理一个github账户，如果给第二个github账户添加同一个ssh key时会提示以下错误 Key is already in use 所以要想在同一台机器上管理多个github账户，那就需要使用多个ssh key 1.创建一个新的ssh key ssh-key ......
Learn Everyday English for Speaking
专有名词 salmon：三文鱼 chocolate fountain：巧克力喷泉 drum and bass: 鼓和贝斯 Spaghetti：意大利面 adrenaline：肾上腺素 首句English You're telling me? 还用你说。这是一个表示“你不用告诉我，我已经知道了”的表达 ......
企业微信机器人Javascript调用例子
const key = "" const oWX_URL = 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key='+key; const sent_msg = { 'msgtype': 'text', 'text': { 'content': ......
Learn Git in 30 days—— 第 23 天：修正 commit 过的版本历史记录 Part 5
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 我们上一篇文章谈到的 Rebase 是用来将现有的两个分支进行「重新指定基础版本」，执行 Rebase 之后，也 ......
机器学习初学与复习最佳教材—机器学习实战
https://book.douban.com/subject/35218199/ 半年多几乎没碰机器学习，都快忘光了，虽然可能以后不做这方面研究，但作为实用小工具或者说基本技能来说还是很不错的！这本书的课后习题还可以用来复习概念。所以就有空整理一下里面的概念啦。 《机器学习实战：基于Scikit- ......
go开发之基于个微的机器人开发
简要描述： 删除联系人 请求URL： http://域名地址/delContact 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说明 wId 是 String 微信实列 ......
Learn Git in 30 days——第 22 天：修正 commit 过的版本历史记录 Part 4 (Rebase)
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 我们之前已经讲了三种不同的修正版本的方法，严格上来说 git revert 与 git cherry-pick ......
6.1 KMP算法搜索机器码
KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，它的核心思想是利用已经匹配成功的子串前缀的信息，避免重复匹配，从而达到提高匹配效率的目的。KMP算法的核心是构建模式串的前缀数组Next，Next数组的意义是：当模式串中的某个字符与主串中的某个字符失配时，Next数组记录了模式串中应该回退到哪个位置，以便继续匹... ......
(笔记)机器人坐标系用法和算法原理
机器人坐标系 一、基坐标系 机器人都有一个不会变的坐标系，叫基坐标系或世界坐标系（每家叫法不同，原理一样）。 基坐标系是怎么来的呢？ 拿6轴机器人举例： 第一轴的旋转轴 一般都会定义机器人第一轴的旋转轴为基坐标系Z轴，旋转中心即是坐标系原点，X和Y的方向是的电机零点确定，所以只要你不更换电机的零点和 ......
Learn Git in 30 days——第 21 天：修正 commit 过的版本历史记录 Part 3
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在版本控制过程中，还有个常见的状況，那就是当你在一个分支中开发了一段时间，但后来决定整个分支都不要了，不过当中却 ......
超详细API插件使用教程，教你开发AI垃圾分类机器人
本文分享自华为云社区【案例教学】华为云API对话机器人的魅力—体验AI垃圾分类机器人，作者：华为云PaaS服务小智。 体验用Huawei Cloud API开发AI垃圾分类机器人，并学习AI自然语言的情感分析、文本分词、文本翻译等能力。 1 IntelliJ IDEA 之API插件介绍 API插件支 ......
Ranking Distillation: Learning Compact Ranking Models With High Performance for Recommender System
目录概符号说明Ranking Distillation代码 Tang J. and Wang K. Ranking Distillation: Learning compact ranking models with high performance for recommender system. ......
机器学习算法原理实现——随机森林，核心是就是行列抽样，可以并行
记得参考之前的文章 机器学习算法原理实现——cart决策树：分类&回归 随机森林算法训练步骤： 代码实现（决策树复用了之前的深度剪枝实现）： # 导入numpy库 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score class ......
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 ......
Efficient Off-Policy Meta-Reinforcement Learning via Probabilistic Context Variables
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning, PMLR 97:5331-5340, 2019 ......
MonoNeRF: Learning Generalizable NeRFs from Monocular Videos without Camera Poses
1. 论文简介 论文题目：MonoNeRF: Learning Generalizable NeRFs from Monocular Videos without Camera Poses Paper地址：chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefind ......
Meta-Reinforcement Learning of Structured Exploration Strategies
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ NeurIPS 2018 ......
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 ......
Learn Git in 30 days——第 20 天：修正 commit 过的版本历史记录 Part 2
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在版本控制过程中，还有个常见的状況，那就是当执行了多个版本之后，才发现前面有几个版本改错了，例如你不小心把测试中 ......
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 ......