机器recognition learning教材
深入Scikit-learn：掌握Python最强大的机器学习库
> 本篇博客详细介绍了Python机器学习库Scikit-learn的使用方法和主要特性。内容涵盖了如何安装和配置Scikit-learn，Scikit-learn的主要特性，如何进行数据预处理，如何使用监督学习和无监督学习算法，以及如何评估模型和进行参数调优。本文旨在帮助读者深入理解Scikit- ......
5、开发环境-转移到自己的机器人上
一、转移到自己的机器人上 在移动机器人模拟中，将结果传递到真实的移动机器人上通常是有用的。Webots在设计时就考虑到了这种传输能力。仿真尽可能逼真，编程接口可以移植或连接到现有的真实机器人。Webots已经包括许多现有机器人的传输系统，包括e-puckTM、DARwIn OPTM、KheperaT ......
The importance of experience replay database composition in deep reinforcement learning
 **发表时间：**2015（Deep Reinforcement Learning Workshop, NIPS ......
如何理解所谓的“看国外数学教材提高智商”？
看到帖子： https://www.zhihu.com/question/54483237/answer/2425730074 其实这也是我所想说的一个问题，那就是国内的教材太烂了，甚至感觉在侮辱智商，这样的教材简直是误人子弟。 我也是在985、211大学读过书的人，必须要说这么一个事情，那就是国家 ......
CF1184A3 Heidi Learns Hashing (Hard)
令 $c_i={w_1}_i-{w_2}_i$，相当于找到 $(r,P)$，满足： $$\sum\limits_{i=0}^nc_ir^i\equiv 0 \pmod P$$ 把这个东西写成多项式形式，令 $f(x)=\sum\limits_{i=0}^nc_ix^i$，即找到一个 $(r,P)$， ......
【升职加薪秘籍】我在服务监控方面的实践(3)-机器监控
>大家好,我是蓝胖子，关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了，算是已经有了一个系列，之前的代码已经上传到github.com/HobbyBear/performance-analyze，接下来这段时间我将在之前内容的基础上，结合自己在公司生产上构建监控系统的经验，详细的展示如何对线上服 ......
最新基于nonebot的qq机器人搭建
## 导读 #### 核心资源 ( 参考各项目到各自release下载 [NoneBot](https://nonebot.dev/)[简介 | go-cqhttp 帮助中心](https://docs.go-cqhttp.org/guide/#go-cqhttp)qq登录需要包签名，要自己部署 [ ......
Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video(CVPR2017)论文阅读
深度估计问题 从输入的单目或双目图像，计算图像物体与摄像头之间距离（输出距离图），双目的距离估计应该是比较成熟和完善，但往单目上考虑主要还是成本的问题，所以做好单目的深度估计有一定的意义。单目的意思是只有一个摄像头，同一个时间点只有一张图片。就象你闭上一只眼睛，只用一只眼睛看这个世界的事物一样，距离 ......
实习微信机器人API开发
现在网络上资源聚集复杂，当我们想要实现一个功能时，我们已经没有必要像前辈们那样来进行繁重的造轮子的工作。目前，随着人教育体系的提高，培养出专业性人才，为解决繁重的工作带来质的飞越，也就是微信机器人的开发，帮我们抵抗了绝大部分繁重的压力。接下来向大家介绍的一所微信机器人其功能： 好友管理：添加好友、删 ......
机器翻译 | Improving Neural Machine Translation Robustness via Data Augmentation: Beyond Back Translation论文总结
论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.03009 ### 动机 神经机器翻译(NMT)模型在翻译**干净文本**时已被证明是强大的，但它们**对输入中的噪声非常敏感**。改进NMT模型的鲁棒性可以看作是对噪声的“域”适应的一种形式。 最先进的方法严重依赖于大量的反向翻译数据 ......
细说复旦大学高等代数教材
复旦高代教材从1993年9月开始在复旦大学数学系使用，30年间历经数次修订，连续荣获“十五”、“十一五”和“十二五”国家级规划教材。为了使读者有更加深入的了解，下面给出每一章的详细介绍，以展示复旦高代教材在构建高等代数知识体系及其应用框架的过程中一些具体的设计与独特的思考。 第一章 行列式 复旦高代 ......
Selective Experience Replay for Lifelong Learning
 **发表时间：**2018（AAAI 2018） **文章要点：**这篇文章想解决强化学习在学多个任务时候的遗忘 ......
如何在3ds max中创建可用于真人场景的巨型机器人：第 1部分
在这个由多部分组成的教程系列中，我将逐步展示如何在 3ds Max 中制作巨型机器人。我将展开并将逼真的金属纹理和照明应用于机器人模型。 然后，它将使用 3ds Max 中的骨骼系统进行装配，之后我将对其进行动画处理。然后，真人动作镜头将在Boujou中跟踪，动画之后，我将在After Effect... ......
如何在3ds max中创建可用于真人场景的巨型机器人：第 3 部分
推荐：NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次开发的3D应用场景 1. 创建腿部装备 步骤 1 打开 3ds Max。 打开在本教程最后一部分中保存的文件。 打开 3ds Max 步骤 2 转到创建> 系统并单击骨骼。 创建>系统 步骤 3 为的 侧视口中的腿，如下图所示。 画骨头 步骤 4 与顶骨 选 ......
如何在3ds max中创建可用于真人场景的巨型机器人：第 5 部分
推荐：NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次开发的3D应用场景 1. After Effects 中的项目设置 步骤 1 打开“后效”。 打开后效果 步骤 2 我有真人版 我在After Effects中导入的素材。这是将 用作与机器人动画合成的背景素材。 实景镜头 步骤 3 有背景 选定的素材图层， ......
通过docker安装的jira提示We've detected a potential problem with JIRA's Dashboard configuration that your administrator can correct. Click here to learn more
正常通过docker安装jira后,访问是不会出问题的 但是如果使用nginx代理后,就是在nginx里配置了proxy_pass http://localhost:2800 再访问后,就会报错We've detected a potential problem with JIRA's Dashbo ......
机器学习——降维算法学习总结
# 降维算法学习 ## 一、PDA（主成分分析）算法 假设有n个m维向量，需要降到k维 PDA的目标是最大化组内方差，最小化组间协方差 步骤： 1. 中心化：计算这n个向量在每一个维度上的均值，得到m维的均值向量，再用每一个向量减去这个均值向量。 2. 计算这n个向量的协方差矩阵。 3. 提取协方差 ......
个人微信机器人，个微API开发
E云 是一套完整的的第三方服务平台，包含微信API服务、企微API服务、SCRM系统定制、企微系统定制、服务类软件定制等模块，本文档主要讲述个微API服务相关，以下简称API，它能处理用户微信中的各种事件，提供了开发者与个微对接的能力，技术上来讲是一款基于微信提供的个人开放性API，使用简单，操作快 ......
机器码、指令、汇编语⾔、⾼级语⾔
## ⼀、机器码 各种⽤**⼆进制**编码⽅式表⽰的指令，叫做机器指令码。最初，⼈们就⽤它编写程序，这就是机器语⾔。机器语⾔虽然能够被计算机接受和理解。⽤它编写的程序⼀经输⼊计算机，CPU直接读取运⾏，因此和其他语⾔编的程序相⽐，**执⾏速度最快**。但它和⼈类的语⾔差别巨⼤，不易被⼈类理解和记忆， ......
个微API开发，个微机器人开发
测试地址：https://wkteam.cn/ 简要描述： 获取我的二维码 请求URL： http://域名地址/getQrCode 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数 ......
ROS2机器人导航Nav2超详细保姆级教程之四大服务器
导航服务器 规划器和控制器是导航任务的核心。恢复器用于使机器人摆脱不良状态或尝试处理各种形式的问题，以使系统具有容错能力。平滑器可用于进一步提高规划路径的质量。在本节中，将分析有关它们的一般概念及其在Nav2项目中的用途。 规划器、恢复器、平滑器和控制器服务器。 Nav2中的四个动作服务器是规划器、 ......
初识机器学习及机器学习线性拟合的实现
从最小二乘法到机器学习 1，什么是机器学习？ 机器学习有下⾯⼏种定义： 机器学习是⼀⻔⼈⼯智能的科学，该领域的主要研究对象是⼈⼯智能，特别是如何在经验学习 中改善具体算法的性能。 机器学习是对能通过经验⾃动改进的计算机算法的研究。 机器学习是⽤数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。 2，最 ......
加速 Mac 时间机器备份
加速 Mac 时间机器备份速度教程，Time Machine 备份太慢的解决方法 @Pertim 2020-09-11 相信用过一段时间电脑的人，都知道经常备份 macOS 系统的重要性了。特别是最近很多人想体验全新设计的 macOS 11 Big Sur 系统，但是因为升级后除了格盘重装/时间机器 ......
AI 智能皮影机器人
我发现了一篇高质量的实训项目，使用免费算力即可一键运行，还能额外获取8小时免费GPU运行时长，快来Fork一下体验吧。 AI 智能皮影机器人：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4429519?sUid=701846&shared=1& ......
AI夏令营-机器学习
[toc] #**1. 安装anaconda** 去清华开源镜像站下载安装包 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 安装的时候这一步记得勾选路径添加（第一个勾上） ![](https://img2023.cnblogs.com/ ......
Paper Reading: Exploratory Undersampling for Class-Imbalance Learning
本文是不平衡分类问题的经典论文，文中提出了 2 种不平衡集成学习模型都是简单而有效的 baseline 方法。 EasyEnsemble 方法直接对多数类样本进行采样得到几个子集，并使用这些子集分别训练基分类器。BalanceCascade 是使用训练好的分类器来指导后续分类器的采样过程，即在上一个... ......
Meta Learning（元学习）
Meta Learning（元学习） 元学习：学习如何学习：也是找一个函数，这个函数是学习算法，输出训练好的模型 假如教机器做了训练影像分类、影像识别等任务的模型，再去教机器训练语音识别的模型时，他可能学的更好，虽然语音和影像没有什么关系，但机器在多次的学习训练其他模型过程中，可能学到了如何去学习 ......
Life Long Learning（机器终身学习）
Life Long Learning（机器终身学习） Selective Synaptic plasticity（选择性突触可塑性） 只让类神经网路中，某一些神经元或某些神经元间的连接具有可塑性（只有部分的连接是有可塑性的，有些连接必须被固化，不能改变或移动他的数值） 为什么会灾难性遗忘： 假设模型 ......
概述增强式学习（Reinforcement Learning）
概述增强式学习（Reinforcement Learning） Supervised Learning（自监督学习）：告诉机器输入和输出，用有标注的训练资料训练出的Network Reinforcement Learning（增强式学习）：给机器一个输入，我们不知道最佳输出是什么（适用于标注困难或者 ......
【深入理解计算机系统】3.程序的机器级表示
3.1 程序编码 机器代码中可以看到对程序员隐藏的处理器状态： 程序计数器（PC，在x86-64中用%rip表示）给出执行的下一条执行在内存中的地址 整数寄存器文件包含16个命名的位置，分别存储64位的值 条件吗寄存器保存着最近执行的算数或逻辑指令的状态信息，实现控制或数据流中的条件变化 一组向量寄 ......