缺陷 实际 机器 案例
机器学习-决策树系列-GBDT算法-集成学习-29
目录1. 复习2. GBDT3. gbdt应用于二分类：3. gbdt应用于多类4. 叶子节点输出值c的计算5. GBDT的其他应用6. GBDT+LR 代码实现 1. 复习 再开始学习GBDT算法之前 先复习一下之前的 线性回归 逻辑回归（二分类） 多分类 线性回归 找到一组W 使得 L 最小 进 ......
以报时机器人为例详细介绍tracker_store和event_broker
报时机器人源码参考[1][2]，本文重点介绍当 tracker_store 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。以及当 event_broker 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。 一.报时机器人启动 [3] Rasa 对话系统启动方式详 ......
案例分享-Exception.getMessage突然为null
背景 之前做的小工具一个jsqlparse+git做的小工具帮我节省时间摸鱼昨天突然停止工作，看了下jvm并没有退出，但是看日志确实有不少Error输出，虽说是一个普通的NPE，但是分析了一下却疑点重重，所以花点时间来一探究竟，最终又掌握一个jvm知识点，还是比较有意思。 错误现场 以下是示例代码， ......
机器学习周刊第二期：300个机器学习应用案例集
大家好 前文：机器学习项目精选 第一期 继续分享我最近看过并觉得非常硬核的资源，包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。 1、Python编程挑战 地址：https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python 30天Python编程挑战是一个逐步学习Py ......
day29 Promtail高级特性及场景案例 （9.10）
9.10-1-Promtail高级特性及场景案例(1) 一、如何评价一款“好”的日志收集解决方案 首先，优秀的日志收集解决方案应该能够 适配 各种 复杂 的场景。其次，功能的 全面性 也是一个重要的考虑因素。如：具备日志过滤、转换、增强和处理等丰富功能。此外，易用性 也是一个关键因素。用户能够轻松配 ......
案例分析
基础 安全三要素 机密性：维护对信息访问和公开授权的限制，包含个人隐私和私有隐患。 完整性：防止信息被不适当的修改和毁坏，保证信息的不可抵赖性和真实性。 可用性：保证信息的及时可靠的访问和使用。 对影响等级不适用是针对机密性。 公开信息，即不需要保密。所以机密性（NA）、完整性和可用性（M） 认证 ......
面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费
微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML ......
简易机器学习笔记（十）Windows下 PaddlePaddle配置CUDA加速环境
前言 大伙既然都来做这个了，那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧（笑） 最前面的最前面， 流程 确定当前设备支持的CUDA版本 安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle 下载cuDNN Archive 手动放置配套的cuDNN到指定文件夹 测试 1.确定当前设备支持的C ......
expr命令案例
expr判断文件名后缀是否合法： 需求1：执行脚本，传入一个文件名，然后判断该文件是否是JPG文件 思路： 1.先明白expr命令的模式匹配功能，字符串匹配上了就统计其长度，匹配不上就返回0，在shell中。0就是假的意思，非0就是真 对真假条件判断，的不同的条件执行 if else语句 需求2：找 ......
QQ2012协议报文分析【网络转载仅供爱好者学习，无实际价值】
[NO.1 2012-06-28 12:17:11 948 SEND 111字节] 02 2E 4B 00 91 33 AC 8C BA 02 56 02 00 00 00 01 01 01 00 00 65 74 4D 38 64 C9 CA 67 1F FC 47 F7 A1 20 1D E4 ......
非工程师指南: 训练 LLaMA 2 聊天机器人
引言 本教程将向你展示在不编写一行代码的情况下，如何构建自己的开源 ChatGPT，这样人人都能构建自己的聊天模型。我们将以 LLaMA 2 基础模型为例，在开源指令数据集上针对聊天场景对其进行微调，并将微调后的模型部署到一个可分享的聊天应用中。全程只需点击鼠标，即可轻松通往荣耀之路！😀 为什么这 ......
机器学习-决策树系列-Adaboost算法-集成学习-29
目录1. adaboost算法的基本思想2. 具体实现 1. adaboost算法的基本思想 集成学习是将多个弱模型集成在一起 变成一个强模型 提高模型的准确率，一般有如下两种： bagging: 不同的base model可以并行计算，输出预测结果少数服从多数，回归问题则对多个模型输出的结果求平均 ......
【专题】2023年中国手术机器人行业专题报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34144 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人，具备自主决策和规划行动的能力，正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末68份仿生机器人相 ......
针对向吃鸡外挂站开炮的渗透案例
一、案例1因为最近吃鸡被外挂打自闭了，所以准备也让那些卖挂的体会一下什么叫做自闭。昨天晚上爬了快1000个卖吃鸡外挂的平台你们这些卖挂的，等我有空了一个一个捶。发现大多数都是用的一套aspx的程序，可惜没有源码不能白盒审计，黑盒也找不到什么洞只能找找软柿子捏，昨天晚上一口气锤了四个基本上都有宝塔不过 ......
码上加速，低代码解锁高效交付案例
一、背景简介 站长工作台，致力于为京东物流所有站长、运营管理人员提供高效工作平台，拥有多元化的业务形态。我们力求提升团队研发效率、实现敏捷业务交付，以打造一支具备灵活性、高度协作和强适应能力的敏捷团队。 二、提效案例描述 2.1、痛点分析 站长工作台的报表页面和任务卡片页面，大多数的UI风格和交互方 ......
福利来袭，.NET Core开发5大案例，30w字PDF文档大放送！！！
为了便于大家查找，特将之前开发的.Net Core相关的五大案例整理成文，共计440页，32w字，免费提供给大家，文章底部有PDF下载链接。 ......
pyspark实现wordcount案例
wordcount(词频统计)案例作为入门案例，几乎是大数据领域都很热衷的经典案例，那么今天就通过使用pyspark来实现一下吧，废话不多说，直接上代码： import sys from pyspark import SparkConf, SparkContext if __name__ == '_ ......
机器学习-决策树系列-随机森林 集成学习-28
目录1. 概念什么是bagging3. 代码4. 代码2 1. 概念 多个决策树组合在一起 对新来的样本进行预测 输出预测结果 有朋友的意见投票, 少数服从多数， 有的给出-1 有的给+1 将这些结果全部加一起 最后取符号是+1 -1 就行 majority can corret minority ......
Huggy Lingo: 利用机器学习改进 Hugging Face Hub 上的语言元数据
太长不看版: Hub 上有不少数据集没有语言元数据，我们用机器学习来检测其语言，并使用 librarian-bots 自动向这些数据集提 PR 以添加其语言元数据。 Hugging Face Hub 已成为社区共享机器学习模型、数据集以及应用的存储库。随着 Hub 上的数据集越来越多，元数据，作为一 ......
钉钉小程序生态—企业机器人加互动卡片，改善用户体验的开始！
一、前言 大家好！我是sum墨，一个一线的底层码农，平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文，限于本人水平，如果文章和代码有表述不当之处，还请不吝赐教。 首先上一些图，让大家知道我这篇文章要讲的是啥。 1. 什么是企业机器人？ 企业机器人，具备完整的接收消息和发送消息的能力。它与Webhooo ......
Python中User-Agent的重要作用及实际应用
摘要： User-Agent是HTTP协议中的一个重要字段，用于标识发送请求的客户端信息。在Python中，User-Agent的作用至关重要，它可以影响网络请求的结果和服务器端的响应。将介绍User-Agent在Python中的重要作用，并结合实际案例展示其应用。 正文： 一、User-Agent ......
Google主打的机器学习计算框架——jax的升级包
相关： 机器学习洞察 | 一文带你“讲透” JAX Jax的主要应用场景： 深度学习 (Deep Learning)：JAX 在深度学习场景下应用很广泛，很多团队基于 JAX 开发了更加高级的 API 支持不同的场景，方便开发者使用。 科学模拟 (Scientific Simulation)：JAX ......
简易机器学习笔记（九）LeNet实例 - 在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用
前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容，这一章就直接来用，实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集： https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明： 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担，在近视人群中，有超过35%的人 ......
机器学习-Kmeans算法的sklearn实现
from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......
图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合
图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......
机器学习-决策树系列-决策树-剪枝-CART算法-27
目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝（CART） 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点： 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象，即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝，设置超参数抑制树的生长， 例如:max_depth max_ ......
Modbus以及上位机软件实际运用
Modbus以及上位机软件实际运用 转自：https://blog.csdn.net/magicchz/article/details/128900304 Demo代码Git代码示例：https://github.com/chenheze90/Learning01_Modbus/tree/maste ......
docker构建机器学习计算环境并做无网络迁移
1.docker安装 很多系统自带docker，可以跳过 2.拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 保证有足够磁盘空间，有些镜像要几十G，不然系统会出问题，看我另一篇博文 3.配置 创建一个名字为xxx的容器，运行镜像yyy docker ......
具身智能即将为通用机器人补全最后一块拼图
1. 什么是具身智能？ 具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化，达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。 具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为，具身智能具有如下的几个核心要素： 第一是本体，作为实际的执行者，是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执 ......
关于若依框架页面下拉框选项数据条数与实际不符
下拉框选项数据条数与实际不符 参考以下文章 https://www.jianshu.com/p/ab26daf0a5fb 也就是设置好查询参数 我这里有41条数据，就已经能全部显示了 还有一种方法让下拉框显示全部数据项 参考文献：ruoyi表格控件获取数据结果只有十条_若依查询限制10条-CSDN博 ......