注意力 机器
注意力机制
注意力机制 一、注意力机制 人可以通过眼睛看到各种各样的事物，感知世界上的大量信息，但可以让自己免受海量信息的干扰，可以选择重要信息而忽视不重要信息。 例如一张图片，我们会把下意识把注意力集中在主体身上，而非背景。 同样，希望网络也具有这种能力，引入注意力机制是对输入进行加权再输出，希望网络关注到的 ......
HTML 块级元素与行内元素有哪些以及注意、总结
行内元素和块级元素是HTML中的两种元素类型，它们在页面中的显示方式和行为有所不同。 块级元素（Block-level Elements）： 常见的块级元素有div、p、h1-h6、ul、ol、li、table、form等。 块级元素会独占一行，即使没有设置宽度，也会自动填充父容器的宽度。 块级元素 ......
机器学习中的算法——支持向量机（SVM)
1.SVM的核心要素 支持向量机是一种二分类模型，他基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。 通俗的说很类似于上次讲的那个回归的分类，其实从平面上看也是找一条直线来分割，分割的两边就是分类的结果，只不过这次的分类是找到一条线使得它能够对两旁的点距离最远。 也就是说，离直线最近的点要尽可能远 ......
5G边缘网关如何助力打造隧道巡检机器人
针对隧道渗漏水、冻害、事故监测预警等关键需求，可以借助5G边缘网关打造隧道巡检机器人应用，融合5G技术、人工智能技术、边缘计算技术等，实现智能、高效、精细的隧道监测与管护。 ......
【机器学习】算法作用与依赖库合集
算法与库 1. 决策树： - 库： from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier（分类树） from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor（回归树） - 计算场景：分类和回归问题 2. 逻辑回归： - 库 ......
Modbus转Profinet网关的配置步骤和注意事项
当拿到Modbus转Profinet网关（XD-MDPN100/200）不会配置或是配置完成后发现Modbus转Profinet网关（XD-MDPN100/200）与设备通讯不上等问题。下面就这些问题给大家详细解读。首先，确保Modbus转Profinet网关（XD-MDPN100/200）的电源连... ......
【Python】人工智能-机器学习——不调库手撕深度网络分类问题
怎么用python手撕一个深度神经网络来解决分类问题？要求不调用其他核心库如tf，sk等，只用numpy、pandas库？这篇文章会告诉你答案！！ ......
jmeter取样器写脚本注意事项
一、服务器名称或者ip不能带有/线，如https://www.baidu.com,域名只能写www.baidu.com，否则网络不通，访问会失败 二、端口正常填写即可，路径只能写域名后面的路径，如http://1.1.1.1/futere/lopen-pai/register只需填写/futere/ ......
【Python】人工智能-机器学习——不调库手撕贝叶斯分类问题
1. 作业内容描述 1.1 背景 数据集大小150 该数据有4个属性，分别如下 Sepal.Length：花萼长度(cm) Sepal.Width：花萼宽度单位(cm) Petal.Length：花瓣长度(cm) Petal.Width：花瓣宽度(cm) category：类别（Iris Setos ......
机器学习-线性回归-多项式升维-07
目录1. 为什么要升维2 代码实现3, 总结 1. 为什么要升维 升维的目的是为了去解决欠拟合的问题的，也就是为了提高模型的准确率为目的的，因为当维度不够时，说白了就是对于预测结果考虑的因素少的话，肯定不能准确的计算出模型。 在做升维的时候，最常见的手段就是将已知维度进行相乘来构建新的维度，如下图所 ......
马斯克回应聊天机器人 Grok 抄 ChatGPT 作业；Figma 推出宏编程键盘丨 RTE 开发者日报 Vol.105
开发者朋友们大家好： 这里是「 RTE 开发者日报 」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
机器人行业数据闭环实践：从对象存储到 JuiceFS
JuiceFS 社区聚集了来自各行各业的前沿科技用户。本次分享的案例来源于刻行，一家商用服务机器人领域科技企业。 商用服务机器人指的是我们日常生活中常见的清洁机器人、送餐机器人、仓库机器人等。刻行采用 JuiceFS 来弥补对象存储性能不足等问题。 值得一提的是，前不久社区版 v1.1 中发布的“克 ......
出差 交通 暴雪天气 注意事项
开车，走路须小心，减少出行。大车多，这个地方。 雪下了几天，就容易出现这种半冰的状态。刚下雪不容易出现。 erwa.cn 二娃备忘 ......
【Python爬虫】Python爬虫入门教程&注意事项
随着互联网的快速发展，网络数据已经成为人们获取信息的重要来源。而爬虫技术作为获取网络数据的重要手段，越来越受到人们的关注。在众多编程语言中，Python因其易学易用、库丰富、社区活跃等优势，成为爬虫开发的首选。本文将带你走进Python爬虫的世界，让你从入门到进阶，掌握这门技术。 ......
机器学习-搜索技术：从技术发展到应用实战的全面指南
在本文中，我们全面探讨了人工智能中搜索技术的发展，从基础算法如DFS和BFS，到高级搜索技术如CSP和优化问题的解决方案，进而探索了机器学习与搜索的融合，最后展望了未来的趋势和挑战，提供了对AI搜索技术深刻的理解和展望。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI ......
机器学习-线性回归-损失函数+正则化regularization-06
目录1. 为什么要加上正则项2 L1稀疏 L2平滑3. 代码1--L2正则4 代码2--L2正则25. 代码3--l1正则 1. 为什么要加上正则项 防止模型的过拟合 需要在损失函数LOSS(MSE或者交叉熵)再加上正则项 常用的惩罚项有L1正则项或者L2正则项 其实L1和L2正则的公式数学里面的意 ......
系统调用的具体过程以及注意点【包含AI生成内容】
以下内容包含AIGC，我已经甄别了一遍，但是难免疏漏，如果有问题，请联系我。 内容 System: You are a helpful AI assistant. User: 请说明linux操作系统的系统调用过程的全过程，并配上必要的mermaid图解 Assistant: 在Linux操作系统中 ......
机器学习中的算法——逻辑回归
1.逻辑回归的定位 机器学习分有监督和无监督以及半监督学习三种， 其中有监督学习主要分为分类问题和回归问题； 无监督主要是聚类的算法 其中逻辑回归是属于分类问题 跟上次讲的线性回归有不同，从字面上确实容易混淆 2.逻辑回归的概念 逻辑回归是在线性回归的基础上加上一个非线性的因素（sigmoid函数） ......
DBeaver 中使用 LightDB 匿名块的注意事项
DBeaver 中使用 LightDB 匿名块的注意事项 DBeaver 是一款开源的通用数据库管理工具，本文介绍 DBeaver 执行 SQL 时会遇到的坑。 背景 DBeaver 是一款开源的通用数据库管理工具，LightDB 官方推荐使用 DBeaver 作为图形化客户端工具，配置方法可参考 ......
SQL server中isnull函数使用注意事项
SQL server数据库中，可以采用isnull()函数进行为空判断。 用法： ISNULL(check_expression:any, replacement_value:any) 该函数需要两个参数。第一个为表达式。第二个为要返回的值。如果表达式为空，则返回第二个值。 该函数要求check_e ......
Kafka集群搭建、注意事项及示例
1. 安装Zookeeper： Kafka依赖于Zookeeper来进行集群协调。确保安装了Zookeeper，并配置好。 2.下载和解压Kafka： 从官方网站下载Kafka，并解压到所需的目录。 3.配置Kafka： 修改Kafka的配置文件以适应集群环境。主要修改server.properti ......
基于5G智能网关的河道清洁机器人应用
搭载5G智能网关的河道清洁机器人，可以代替人工执行河道清理和水质监测等任务，可适用于公园景观溪流、城市运河、池塘和水库等多种场景。 ......
相机拍摄3要素及其使用注意事项（全）
1、原文持续更新中：https://www.cnblogs.com/MrFlySand/p/17897031.html 2、PS修图插件，一键美颜，你知道吗？（戳我），后台回复“230707PS插件”获取相关插件应用，回复“230708PS插件教程”获取教学链接;回复“230730camera快捷键 ......
基于机器学习的时间序列温度预测
本次研究是使用GRU模型和GRU-Attention模型对长时间序列温度数据进行预测拟合，对于这两个模型有兴趣的可以去网上了解一下， 首先是日数据预测，由于日数据存在缺失值需要对缺失值进行填补， 在对存在缺失值的数据中我使用三次样方插值对数据进行处理，其代码如下： import pandas as ......
机器学习-线性回归-样本归一化处理-05
目录1. 为什么要对样本进行 归一化2. 归一化的方式一 最大最小值3. 归一化的方式二 标准归一化 1. 为什么要对样本进行 归一化 样本之间的数量级是千差万别 有量纲的 例如： theta1 >> theta2 数值小的 theta2 反而能快速的 收敛 数值大的 theta1 收敛较慢 出现 ......
机器学习-线性回归-小批量-梯度下降法-04
1. 随机梯度下降法 梯度计算的时候 随机抽取一条 import numpy as np X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] ......
机器学习-线性回归-梯度下降法-03
1. 梯度下降法 梯度： 是一个theta 与 一条样本x 组成的 映射公式 可以看出梯度的计算量主要来自于 左边部分 所有样本参与 -- 批量梯度下降法 随机抽取一条样本参与 -- 随机梯度下降法 一小部分样本参与 -- 小批量 梯度下降法 2. epoch 与 batch epoch：一次迭代 ......
机器学习-线性回归-模型解析解-02
1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......
个人微信号机器人开发
简要描述： 获取收藏详细信息 请求URL： http://域名地址/weChatFavorites/getFavItem 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 ......
Typescript中Unknown类型的说明&注意事项
unknown 是 TypeScript 中的一种顶级类型，它表示一个未知的值。与 any 类型不同，unknown 类型更加类型安全。 当一个值被标记为 unknown 类型时，它只能赋值给 unknown 或 any 类型。这意味着我们不能对 unknown 类型的值执行任何操作，除非我们首先进 ......