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[toc] 机器翻译是人工智能领域的重要应用之一，而生成式预训练Transformer(GPT)技术则是目前机器翻译领域的前沿之一。本文将介绍GPT技术的原理、实现步骤和应用场景，并探讨其在机器翻译中的挑战和发展趋势。 ## 1. 引言 机器翻译是一个重要的应用领域，因为翻译需要将一种语言的文字转化 ......

[toc] 《机器翻译中的文本分类与命名实体识别》 摘要：机器翻译是当前人工智能技术领域的一个重要应用方向，而文本分类与命名实体识别是机器翻译中的核心任务之一。本文将介绍机器翻译中的文本分类与命名实体识别技术原理和实现步骤，并通过应用示例和代码实现讲解，深入探讨了优化和改进的方法。本文旨在帮助读者更 ......

[toc] 《自然语言处理技术在机器翻译中的应用》 ## 1. 引言 机器翻译是人工智能领域的重要应用之一。随着全球化趋势的不断加强，机器翻译的重要性也日益凸显。本文将介绍自然语言处理技术在机器翻译中的应用，以及该技术应用的一些现状和挑战。 本文将分为以下几个部分： ### 1.1 背景介绍 自然语 ......

[toc] 人工智能创业投资项目案例：基于深度学习的机器人技术 随着人工智能技术的快速发展，机器人技术也逐渐成为了一个热门的领域。机器人技术在工业、农业、医疗、教育、娱乐等领域都有广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的不断发展，机器人技术也逐渐实现了智能化和自动化。其中，基于深度学习的机器人技术成为 ......

[toc] 深度学习是机器学习的一个分支，其主要目标是让计算机通过多层神经网络实现复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。随着人工智能应用的不断发展，深度学习技术在各个领域的应用也越来越广泛。未来编程语言的发展将离不开深度学习技术，因为深度学习技术将广泛应用于各种应用场景，如智能安防、智能 ......

[toc] 《基于机器翻译的语义理解技术》 摘要： 机器翻译作为全球最流行的翻译技术之一，在为人类带来便捷高效翻译服务的同时，也面临着语义理解难度、翻译精度等问题。本文介绍了一种基于机器翻译的语义理解技术，该技术能够高效准确地理解源语言的语义，并生成目标语言的翻译结果。本文还详细介绍了该技术的技术原 ......

[toc] 《机器翻译中的跨语言翻译质量评估和优化》 一、引言 机器翻译是人工智能领域中的重要应用之一，已经被广泛应用于金融、医疗、科技、法律等领域。其中，跨语言翻译质量评估和优化是机器翻译中非常重要的环节，对于提高机器翻译的准确性和效率至关重要。本文将介绍机器翻译中的跨语言翻译质量评估和优化技术原 ......

[toc] 引言 随着人工智能技术的不断发展，机器人、智能环保和治理等领域也受到了越来越多的关注。在这些领域中，多模态数据融合与推理学习技术已经成为了关键的核心，它可以使得机器人更加智能、环保和治理更加高效。本文章将介绍基于多模态数据融合与推理学习与机器人与智能环保与治理的技术原理、实现步骤、应用示 ......

[toc] 人工智能和自主能动体在机器人领域中的应用已经成为热门话题。机器人能够通过感知环境、学习执行任务，实现人类无法完成的复杂任务，在医疗、工业、物流等领域中发挥重要作用。本文将介绍如何让机器人更好地适应环境和执行任务的技术原理及概念，实现步骤与流程，以及示例和应用。 ## 1. 引言 机器人是 ......

[toc] 《基于机器翻译的语义理解技术》 摘要： 机器翻译作为全球最流行的翻译技术之一，在为人类带来便捷高效翻译服务的同时，也面临着语义理解难度、翻译精度等问题。本文介绍了一种基于机器翻译的语义理解技术，该技术能够高效准确地理解源语言的语义，并生成目标语言的翻译结果。本文还详细介绍了该技术的技术原 ......

[toc] 引言 随着人工智能技术的不断发展，机器人、智能环保和治理等领域也受到了越来越多的关注。在这些领域中，多模态数据融合与推理学习技术已经成为了关键的核心，它可以使得机器人更加智能、环保和治理更加高效。本文章将介绍基于多模态数据融合与推理学习与机器人与智能环保与治理的技术原理、实现步骤、应用示 ......

[toc] 人工智能和自主能动体在机器人领域中的应用已经成为热门话题。机器人能够通过感知环境、学习执行任务，实现人类无法完成的复杂任务，在医疗、工业、物流等领域中发挥重要作用。本文将介绍如何让机器人更好地适应环境和执行任务的技术原理及概念，实现步骤与流程，以及示例和应用。 ## 1. 引言 机器人是 ......

#Python基础 1.格式化输出： >使用f-string >print(***f***"str{vvariable}") #Numpy相关 >https://www.runoob.com/numpy/numpy-ndarray-object.html 1.np.array 与np.ndarray ......

在同一台机器上运行两个 MySQL 服务是可行的，但需要注意以下几点： 确保端口号不冲突。每个 MySQL 服务都需要监听一个独立的端口，以便客户端可以连接到正确的服务。 配置文件的区分。每个 MySQL 实例需要有自己独立的配置文件，包括数据存储路径、日志文件路径等信息。 确保资源充足。运行多个 ......

[题面传送门](https://www.luogu.com.cn/problem/P7740) 一个 bitset 值 52 分？ 首先样例让你容斥你就容斥，枚举哪些位是可以的，计算每一位的 $p_0,p_1,q_0,q_1$ 表示是否被要求最后是 $0/1$，是否有最终值是开始值异或 $0/1$。 ......

之前新东方的老师分享了他们通过 Telegraf、Loki、Nightingale 等工具来监控机器硬件状态的方案，具备很强的灵活性、平台性。本文会介绍一个相对轻量的方式，只需要一个二进制+一个脚本即可搞定，给各位朋友提供一种新的选择 ......

外部传输内表内容，转换成EXLCE文件流至企业微信机器人，并获取MEDIA_ID。 IV_KEY为企微机器人KEY， IV_FIELD_NAME为定义的文件名 https://blog.csdn.net/weixin_65625611/article/details/128204931 FUNCTI ......

## 1. 功能说明 本文示例将实现R328a样机4自由度并联机器狗下蹲的功能。 ## 2. 结构说明 本样机的并联驱动结构与 [【R082】4自由度并联四足](https://www.robotway.com/h-col-209.html) 类似，两款样机可以对比来看。 本样机腿部的结构如下图所示 ......

1 前言 这节我们来看看内存的另一个问题哈，「在 4GB 物理内存的机器上，申请 8G 内存会怎么样？」 这个问题在没有前置条件下，就说出答案就是耍流氓。这个问题要考虑三个前置条件： 操作系统是 32 位的，还是 64 位的？ 申请完 8G 内存后会不会被使用？ 操作系统有没有使用 Swap 机制？ ......

大家可以网上搜一搜 注意：关于AI生成器这里我们不重点讨论。 1.Visual Studio 安装（其他开发语言，自己安装相对应安装包） 2.远程软件（远程现场设备与现场人员更好地沟通，网络要稳定，远程才能稳定） 国产的todesk和向日葵远程软件，国外的anydesk和rustdesk，TeamV ......

问题描述 781. 森林中的兔子 (Medium) 森林中有未知数量的兔子。提问其中若干只兔子 "还有多少只兔子与你（指被提问的兔子）颜色相同?" ，将答案收集到一个整数数组 answers 中，其中 answers[i] 是第 i 只兔子的回答。 给你数组 answers ，返回森林中兔子的最少数 ......

元学习（Meta-Learning）是一种机器学习方法，旨在使机器学习模型能够快速学习和适应新任务或新环境。它通过学习如何学习，为模型提供一种通用的学习能力，使其能够在面对新任务时快速学习和泛化。 下面举一个元学习的例子，以在图像分类任务中进行快速学习和适应为例： 假设我们有一个大型图像分类数据集， ......

变分量子分类器（Variational Quantum Classifier，简称VQC）是一种利用量子计算技术进行分类任务的机器学习算法。它属于量子机器学习算法家族，旨在利用量子计算机的计算能力，潜在地提升经典机器学习方法的性能。 VQC的基本思想是使用一个量子电路，也称为变分量子电路，将输入数据 ......

1、启动3ds Max软件，利用各种几何体进行机器人的制作。 2、单击“创建”-“几何体”-“球体/圆柱体/圆环”按钮，进行机器人头部、胳膊、腿的制作，如图所示；在做的过程中主要运用到了胶囊，对胶囊进行不同的切面，构成了机器人的胳膊关节的制作。 3.根据侧面图来调整机器人胳膊和腿的位置。 4、根据顶 ......

一、OpenCV OpenCV（Open Source Computer Vision Library：http://opencv.org）是一个开源的基于BSD许可的库，它包括数百种计算机视觉算法。文档OpenCV 2.x API描述的是C++ API，相对还有一个基于C语言的OpenCV 1.x ......

​当上级给你画饼填充你的未来，你如何应付？ 一、将计就计 二、争真饼、拿真饼 三、按饼分配 高明的领导从来不发脾气，高明领导总是同甘共苦，画饼，是领导者的基本技能。 一、将计就计 多表态多调门少落实，实质大家玩玩不付出真情实意。即聪明地工作，不牺牲自身的蛮力。好多公司的打酱油，多数是领导假大空画饼画 ......

模型亮点 随机森林，初始测试集上评分为0.53，调参后测试集上评分为0.85 梯度提升决策树，初始测试集上评分为0.56，调参后测试集上评分为0.88 以下为模型具体实现 Step1.数据读取 import pandas as pd df=pd.read_csv('bankpep.csv',inde ......

 #监督学习 监督学习的关键特征在于**需要提供学习算法示例以供学习** 即给定输入x和正确标签y，通过查看正确的输 ......

## 1. 运动功能说明 本文示例将实现R330样机机器鱼胸鳍能够灵活的上下摆动的功能。 ## 2. 结构说明 本样机采用舵机模块来进行仿生机器鱼结构的设计。 胸鳍 整机 ## 3. 电子硬件 在这个示例中，我们采用了以下硬件，请大家参考： 电路连接：将舵机连接在Bigfish扩展板的D4端口。 # ......

周末在家无聊闲逛github，发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。同时，作者也对几张图进行了详细的讲解，学习之后，收获很多，于是将其翻译下来，和大家一起学习。 地址： https://github.com/dataprofessor/inf ......