框架 机器google jax
【机器学习】正则化
# Regularized ## Cost function for regularized linear regression ### 数学表达式 $$ J(\mathbf{w},b) = \frac{1}{2m} \sum\limits_{i = 0}^{m-1} (f_{\mathbf{w}, ......
【机器学习】协同过滤
# Collaborative Filtering Recommender Systems > 解决相似度问题 ## 概念 准确率 = $accuracy = \frac{预测正确的样本}{总样本}$ 精确率 = $precision = \frac{预测成功的正类}{预测的正类}$ 【不能误检】 ......
【机器学习】神经网络
# Neural Networks > 神经网络：一种计算模型，由大量的节点(或神经元)直接相互关联而构成。每个节点(除输入节点外)代表一种特定的输出函数(或者认为是运算),称为激励函数；每两个节点的连接都代表该信号在传输中所占的比重(即认为该信号对该节点的影响程度) > > 神经网络三要素：模型、 ......
【机器学习】softmax回归
# Softmax Regression > (多标签分类)将多输入的分类值转化为\[0,1\]的概率分布，进而进行逻辑回归算法 > > softmax能将差距大的数值距离拉得更大，但是数值可能会溢出 ## Softmax Function ### 数学表达式 $$ a_j = \frac{e^{z ......
工业机器人的形态（非姿态）
# 工业机器人的形态 当我们描述机器人在空间的一个位姿时，通常使用直角坐标系、工具坐标系或用户坐标系（统称为笛卡尔坐标系）的点。但是同样的一个位姿对于关节坐标系来说可能有多个值。 
# 工业机器人的坐标系 机器人的坐标系是重中之重，它是理解机器人运动的基础。机器人所有运动的点位都是建立在坐标系的基础之上，所以如果坐标系不理解，那么就很难真实了解机器人是如何运动的。 ## 什么是坐标系？ 我们需要移动机器人来工作，但是如何让机器人移动？当然我们可以单独控制机器人的每根轴来动作，但 ......
【机器学习】单变量线性回归
# ML introduction > 机器学习：从数据中学习，而不依赖于规则下编程的一种算法 > > **Goal: $min_{w,b}(J(w, b))$ \- 提供一种衡量一组特定参数与训练数据拟合程度的方法** ## Supervised Learning > right answer & ......
从0开发属于自己的nestjs框架的mini 版 —— 终极篇
这篇其实是最简单的，就是将前面所实现的ioc，路由整合在一起就可以了 话不多说，直接上代码 > \src\koa-ioc.ts #### 引入相关库 ``` import Koa from "koa"; import koaRouter from "koa-router"; import { Con ......
[Robot]FANUC发那科机器人零点标定
FANUC的机械原点校准是通过零点标定来进行，具体操作步骤如下。首先，需要设定变量$MASTER_ENB 的值为 1，具体步骤为。1.MENU-下一页-变量。2. ITEM-输入313-变量$MASTER_ENB 的值设为 1。（注：不一定是313，可以通过shift+上/下键进行快速翻页查找）。接 ......
从0开发属于自己的nestjs框架的mini 版 —— koa-decorator路由篇
这篇主要是实现路由注解，用过nestjs的都知道，其路由都是通过注解来实现的，如有控制器@Controller()，@Get()...等等，nestjs 底层框架可选 是expres或者是Fastify，在这里我选择 koa2。 话不多说，直接上代码 > src/koa-decorator.ts # ......
从0开发属于自己的nestjs框架的mini 版 —— Module篇
在开写之前，我们看一下nestjs 关于Module 装饰器的用法: - 有四个参数，每个参数都是一个数组， controllers控制器，主要是路由的 providers 提供给该模块用的服务 imports导入的其他模块的服务或者模块 exports 导出该模块中的服务 ``` import { ......
- 通过结合前端页面实现ORM对数据的增删改查 - Django中如何创建表关系 - 一对一 - 一对多 - 多对多 - Django框架的请求生命周期流程图 - 路由层urls.py - 视图层views.py - 模板层templates
通过结合前端页面实现ORM对数据的增删改查 案例：写一个页面，就是把数据库中的数据以表格的形式展示出来，然后在每一行的后面加两个按钮，分别是修改、删除的按钮 1.首先在数据库创建一个表格 1.在model.py中创建表格 2.python manage.py makemigratins迁移记录 3. ......
从0开发属于自己的nestjs框架的mini 版- ioc篇
如今，nodejs的框架也是层出不穷，偏向向底层的有 [express](https://www.expressjs.com.cn/)、[koa](https://koa.bootcss.com/)、 [Fastify](https://www.fastify.cn/)，偏向于上层有阿里的 [Egg ......
21_Spring_日志框架和测试支持
# 21_Spring_日志框架和测试支持 spring5框架自带了通用的日志封装,也可以整合自己的日志 1)spring移除了 LOG4jConfigListener,官方建议使用log4j2 2)spring5整合log4j2 导入log4j2依赖 1. 2. 3. org.apache.l ......
埃斯顿机器人在线编程
1, 设置电脑IP与机器人控制器LAN2口为同一网段; 2, 打开, 点击连接; 3, 下载和上载程序 4, 如果想通过电脑控制埃斯顿机器人点动, 需要下载单独的示教器demo, 且官网下载不到; ......
Django web框架实现nacos【多配置】修改
Django web框架实现nacos【多配置】修改 基于上面一个博客进行功能升级优化，在实际场景中一般会有多个配置需要同时进行修改，上章节功能就不足满足使用了，在此基础上进行功能优化同时修改多个配置进行提交表单。 1. 安装依赖 pip install nacos-sdk-python PyYAM ......
接口自动化测试框架实战训练营第一天
#**一、目前市面上的自动化的行情** requests、logging是python第三方库，pytest框架，yaml文件、allure是pytest插件、jenkins持续集成工具 **1、基于接口工具类的自动化（接口功能测试），适用于中小型项目或企业，10-15k 40%-45%** pos ......
Django web框架实现修改【单个】nacos配置
Django web框架实现修改【单个】nacos配置 基于上一个博客的Django 的项目环境继续添加一些高级的功能——修改nacos配置。 简单回顾一下，上面添加的功能： 博客网站文章上传、发布，redis key删除接口。 1. 首先安装Python Nacos客户端库 pip install ......
人工智能学习之机器学习总结1
人工智能里面分机器学习和深度学习，机器学习里有线性回归，逻辑回归，聚类，深度学习里有卷积神经网络和循环神经网和多层感知器 首先学习了线性回归，其思想就是使用梯度下降算法（求导数）对a和b求导数，不断搜索迭代以求最好的线性a,b，使得预测值和真实值的差距越来越小，同时有损失函数MSE和R2 来评估模型 ......
Blazor前后端框架Known-V1.2.8
# V1.2.8 Known是基于C#和Blazor开发的前后端分离快速开发框架，开箱即用，跨平台，一处代码，多处运行。 - Gitee： [https://gitee.com/known/Known](https://gitee.com/known/Known) - Github：[https:/ ......
解决(几乎)任何机器学习问题(1、建立你的工作环境)
> 原作者：Abhishek Thakur > 原文：[GitHub - abhishekkrthakur/approachingalmost: Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem](https://github.com/abhishe ......
Meta-Transformer 多模态学习的统一框架
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息，如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据，虽然各种数据之间存在固有的差距，但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征，不需要配对的多模态训练 ......
的接口自动化测试框架实战训练目录
[1.目前市面上实现接口自动化测试行情](https://www.cnblogs.com/laoshuai/p/17589504.html) 2.Requests请求方法和传参详解 3.Post请求中Data传参和Json传参的差异以及请求头 4.Response对象属性和方法详解 5.正则表达式提 ......
机器学习中的数据预处理指南
在机器学习任务中，数据处理的相关工作常会占据整个项目近70%的时间，因为真实的数据质量往往具有参差不齐，噪音、缺失、不一致等问题，不利于算法模型的训练。 因此，数据处理是机器学习项目中至关重要的一步，数据质量决定着模型质量的上限。 在本文中，我们将着重讨论将原始数据转换为结构化数据处理中的所有数据预 ......