机器recognition learning教材
第1讲 发那科机器人介绍
1, 四大家族机器人简单介绍 ABB, 安川, KUKA, 发那科 发那科机器人是由数控系统发家, 1974年第一台机器人问世, 是唯一家由机器人制作机器人的公司, 是世界上唯一家提供视觉集成的厂商; 机器人型号分类: (1)M-2iA 并联机械手 (2)R-1000iA (3) LR Mate S ......
机器学习算法（四）: 基于支持向量机的分类预测（SVM）
机器学习算法（四）: 基于支持向量机的分类预测 本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1.相关流程 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的 ......
迁移学习（PCL）《PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization》
论文信息 论文标题：PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization论文作者：论文来源：论文地址：download 论文代码：download引用次数： 1 前言 域泛化是指从一组不同的源域中训练一个模型，可以直接推广到不 ......
【教程】青少年CTF机器人使用教程
前言 本期教程适用于版本号为2.0.1-Beta的青少年CTF机器人，其他版本可能与当前版本不同。 由于之前版本的机器人重构，所以我们细化了本次的机器人逻辑，并且对机器人的功能进行了一些升级。 机器人语言：Python 支持客户端：QQ、飞书 如果对机器人感兴趣，可以通过末尾容加群联系我们！ 群管功 ......
sentinel中机器列表的端口和实际端口不一样，没有簇点链路
使用的启动命令 jar -jar sentinel.jar --server.port=8088 制定了启动端口，但是 机器列表中的端口不一样 java -Dserver.port=8070 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8070 -Dproje ......
Deep Transfer Learning综述阅读笔记
这是一篇linkedin发表的深度迁移学习综述, 里面讲了一些对于search/recommend system中的迁移学习应用. 有不少指导性的方法, 看完后摘录出来 对于ranking方向的TL, 主要有两种transfer方式: Model transfer 对于参数量非常大的预训练模型, F ......
用Python基于Google Bard做一个交互式的聊天机器人
用Python基于Google Bard做一个交互式的聊天机器人 之前已经通过浏览器试过了 Google Bard ，更多细节请看： Try out Google Bard, Will Google Bard beat the ChatGPT?. 现在我们想实现自动化，所以我用Python做一个交互 ......
如何针对多租户 SaaS 使用案例扩展机器学习推理
Zendesk 是一家 SaaS 公司，该公司以简单为本，专注于开发面向所有人的支持、销售和客户参与软件。通过帮助全球超过 17 万家公司高效地为数亿客户提供服务，该公司得以蓬勃发展。Zendcaesk 的机器学习团队负责提升客户体验团队，使其实现最佳绩效。通过将数据和人员的力量结合起来，Zende ......
x86 机器指令编码规则
x86 机器指令编码依次由一下部分组成： 指令前缀（prefix，非必需） 操作码（opcode，必需） 寻址方式 R/M（ModR/M，非必需） 比例因子-变址-基址（SIB，非必需） 地址偏移量（displacement，非必需） 立即数（immediate，非必需） 指令前缀 操作码 寻址方式 ......
how to learn C++?
Here are some steps to learn C++: Learn the basics: Start with the basics of C++, including variables, data types, control structures, loops, and func ......
机器学习基础03DAY
特征降维 降维 PCA（Principal component analysis），主成分分析。特点是保存数据集中对方差影响最大的那些特征，PCA极其容易受到数据中特征范围影响，所以在运用PCA前一定要做特征标准化，这样才能保证每维度特征的重要性等同。 sklearn.decomposition.P ......
Adaptive ship-radiated noise recognition with learnable fine-grained wavelet transform
摘要 分析海洋声环境是一项棘手的任务。背景噪声和可变信道传输环境使舰船辐射噪声的准确识别变得复杂。现有的识别系统在处理多变的水下环境方面能力较弱，在实际应用中表现不佳。为了保持识别系统在各种水下环境下的鲁棒性，本文提出了一种自适应广义识别系统——AGNet (adaptive generalized ......
如何用Python对股票数据进行LSTM神经网络和XGboost机器学习预测分析（附源码和详细步骤），学会的小伙伴们说不定就成为炒股专家一夜暴富了
最近调研了一下我做的项目受欢迎程度，大数据分析方向竟然排第一，尤其是这两年受疫情影响，大家都非常担心自家公司裁员或倒闭，都想着有没有其他副业搞搞或者炒炒股、投资点理财产品，未雨绸缪，所以不少小伙伴要求我这边分享下关于股票预测分析的技巧。基于股票数据是一个和时间序列相关的大数据，所以我打算给大家分享时... ......
论文解读（CosFace）《CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition》
论文信息 论文标题：CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition论文作者：H. Wang, Yitong Wang, Zheng Zhou, Xing Ji, Zhifeng Li, Dihong Gong, Jin Zhou ......
PXE批量装系统之GHO恢复模式针对同型号同批次机器网络装机
PXE批量装系统之GHO恢复模式针对同型号同批次机器网络装机 1.引入 预启动执行环境（Preboot eXecution Environment，PXE）也被称为预执行环境，提供了一种使用[网络接口Network Interface）启动计算机的机制。这种机制让计算机的启动可以不依赖本地数据存储设 ......
指针常量和常量指针_C++_Learning1
怎么读？ 遇到 "*" 读指针，遇到 "const" 读常量 一、指针常量 //指针常量——指针(也就是它存储的地址)是一个常量，所以其值不能修改，但指向的内容可以修改 int a = 10, b = 20; int* const ch = &a; //ch = &b; //其值不能修改 *ch = ......
机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类
优点：
朴素贝叶斯算法主要基于经典的贝叶斯公式进行推倒，具有很好的数学原理。而且在数据量很小的时候表现良好，数据量很大的时候也可以进行增量计算。由于朴素贝叶斯使用先验概率估计后验概率具有很好的模型的可解释性。
缺点：
朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的理论误差率。但是实际上并非总是如此，这... ......
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类 项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1 KNN的介绍和应用 1.1 KNN的介绍 k ......
机器学习
1、机器学习是干什么的。我的理解：通过查看现在的状况，利用机器学习，预测未来可能出现的情况。（房价预测）/或者说通过一些算法、代码让机器实现一些简单的工作。（客服机器人） 编写算法，让机器人通过大量的数据、经验自己学习获得最优解。 2、机器学习的分类： 监督学习：经验E是人工采集并输入计算机中的。 ......
机器视觉
引用 OpenCV教程：https://www.w3cschool.cn/opencv/opencv-nabz2c8j.html 【深度学习】ResNet网络详解：https://blog.csdn.net/holly_Z_P_F/article/details/127350894 一博士的网站：计 ......
Learning Action Completeness from Points for Weakly-supervised Temporal Action Localization概述
1.针对的问题 在弱监督时序动作定位领域提出了一些帧监督的方法，但是由于标签稀疏性，现有的工作无法学习动作的完整性，动作预测零碎，导致在高IoU阈值的情况下表现较差。作者试图通过生成密集的伪标签，为模型提供完整性指导。 2.主要贡献 •引入了一个新的框架，其中生成了密集的最优序列，以在点监督设置下为 ......
机器学习基础02DAY
数据的特征预处理 单个特征 （1）归一化 归一化首先在特征（维度）非常多的时候，可以防止某一维或某几维对数据影响过大，也是为了把不同来源的数据统一到一个参考区间下，这样比较起来才有意义，其次可以程序可以运行更快。 例如：一个人的身高和体重两个特征，假如体重50kg，身高175cm,由于两个单位不一样 ......
华为OD机试 绘图机器
本期题目：绘图机器 🖍️ 题目 📝 绘图机器的绘图笔初始位置在原点(0,0) 机器启动后按照以下规则来进行绘制直线 尝试沿着横线坐标正向绘制直线 直到给定的终点E 期间可以通过指令在纵坐标轴方向进行偏移 offsetY为正数表示正向偏移,为负数表示负向偏移 给定的横坐标终点值E 以及若干条绘制指 ......
ChatGPT_聊天机器人
1、在线网页 ⚪ ⚪ ⚪ ⚪ ⚪ 姓名 年龄 性别 张三 25 男 李四 30 女 王五 28 男 百度 修改文字颜色为红色 百度 百度 ......
CVPR论文解读《Learning To Count Everything》
密集场景下的目标检测与计数 ———CVPR论文解读《Learning To Count Everything》 计数是我们经常会碰到的问题，使用最贴近我们生活实际的情景举例。例如统计上课已到教室的人数，或者统计货架上的物品数量、统计书架上的书本数。在比较密集的情况下，通过人工计数是非常麻烦的，但如果 ......
02.Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities
Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities 量化交易的深度强化学习：挑战与机遇 IEEE 背景 量化交易：量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资 ......
python的人脸识别库face_recognition
代码： import cv2 import numpy as np import face_recognition img_train = face_recognition.load_image_file('query/1679370481783.jpg') img_train = cv2.cvtC ......