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【HMS Core】机器学习服务热门问题合集

​ 【关键词】 机器学习服务、文本识别、身份证识别 【问题描述1】 机器学习服务的文本识别能力,是否支持草书等? 【解决方案】 草书是不支持的,目前建议使用较为规范的字体测试。 【问题描述2】 机器学习服务是否支持训练模型? 【解决方案】 目前不支持该能力。 【问题描述3】 身份证识别服务,返回bi ......
机器 问题 Core HMS

机器学习——梯度爆炸和梯度消失

🤔️如何避免梯度爆炸或消失? 在参数初始化时需要非常小心,以确保梯度和参数可以得到很好的控制(随即初始化) ReLU激活函数缓解了梯度消失问题,这样可以加速收敛。(Sigmoid激活函数在输入很大或是很小时,它的梯度都会消失。) ......
梯度 机器

【Python微信机器人】第三篇:使用ctypes调用进程函数和读取内存结构体

目录修整 目前的系列目录(后面会根据实际情况变动): 在windows11上编译python 将python注入到其他进程并运行 注入Python并使用ctypes主动调用进程内的函数和读取内存结构体 使用汇编引擎调用进程内的任意函数 利用beaengine反汇编引擎的c接口写一个pyd库,用于实现 ......
机器人 函数 进程 内存 机器

喜讯!东舟“实车测试机器人”发明专利通过国家知识产权局正式授权,创新成果获专利保护

近日,东舟技术申报的《用于实车人机交互功能测试中的执行机构、PC上位机及测试方法》知识成果获得国家知识产权局授予发明专利!实车测试机器人是东舟技术在技术创新和研发方面取得的重要突破,该专利技术的应用将有效助力主机厂智能座舱实车测试工作效能提升。 这项专利的授权不仅保护了东舟技术创新成果,激励研发团队 ......
专利 创新成果 喜讯 机器人 成果

【CVPR2023】Learning A Sparse Transformer Network for Effective Image Deraining

论文:https://readpaper.com/paper/4736105248993591297 代码:https://github.com/cschenxiang/DRSformer Transformer 模型通常使用标准的 QKV 三件套进行计算,但是部分来自 K 的 token 与来自 ......

Introduction of Deep Reinforcement Learning

Reading Notes about the book Deep Reinforcement Learning written by Aske Plaat Recently, I have been reading the book Deep Reinforcement Learning writ ......
Reinforcement Introduction Learning Deep of

Tabular Value-Based Reinforcement Learning

Reading Notes about the book Deep Reinforcement Learning written by Aske Plaat Recently, I have been reading the book Deep Reinforcement Learning writ ......

机器学习——偏差-方差权衡问题

偏差指的是模型与真实数据分布之间的误差。线性模型能表示的函数空间有限,所以存在偏差。 方差指同一模型在不同训练集上的输出变化。简单模型方差小,复杂模型容易过拟合,方差大。 1. 泛化性好的模型往往偏差高,方差低。比如简单的线性模型。 2. 灵活性强的模型往往偏差低,方差高。比如复杂的深度神经网络。 ......
方差 偏差 机器 问题

机器学习——权重衰减

权重衰减(Weight Decay)是正则化的一种技术,是针对神经网络权重参数的正则化手段。其通过为损失函数添加权重参数的L2范数来实现。在优化神经网络时,权重衰减会惩罚权重参数值过大,从而达到正则化的效果。 常见的权重衰减在损失函数中以如下形式添加: loss = 损失函数 + λ * 权重L2范 ......
权重 机器

jupyter_机器学习基础

学习打他frame和一些基础操作 import pandas as pd import numpy as np pd.DataFrame(np.random.randn(2,3)) score=np.random.randint(40,100,(10,5)) score score_df=pd.Da ......
机器 jupyter 基础

机器狗装上 ChatGPT 大脑当导游;AI 正在学习「超人的说服力」丨 RTE 开发者日报 Vol.73

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」,但内容仅代表编辑的个人观点,欢迎大家留 ......
说服力 开发者 超人 导游 大脑

在Docker容器内,我如何连接到机器的本地主机?

内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=在Docker容器内,我如何连接到机器的本地主机? 我有一个运行在Docker容器内的Nginx。我的主机系统上运行着一个MySql。我想从我的容器内连接到MySql。MySql只绑定到本地主机设备。 有没有办法从这个Docker容器 ......
容器 机器 主机 Docker

自动驾驶汽车中的图像识别与机器学习算法的实践与挑战

自动驾驶汽车中的图像识别与机器学习算法的实践与挑战 自动驾驶汽车技术的关键在于其对环境的感知和理解。通过图像识别和机器学习算法,自动驾驶汽车能够识别道路、车辆、行人以及其他交通元素,进而做出决策并执行相应的驾驶操作。然而,这项技术在实际应用中仍面临一些挑战。 一、图像识别的实践 在自动驾驶汽车中,图 ......
算法 图像 机器 汽车

HuggingFace机器视觉学习

Hugging Face 中计算机视觉的现状:https://huggingface.co/blog/zh/cv_state 从0开始 timm 库的 quickstart https://huggingface.co/docs/timm/quickstart 例子中通过调用模型 mobilenet ......
HuggingFace 视觉 机器

双网卡 iptables 做网关 实现局域网其它机器上网

A机器和B机器在同一个局域网, A机器的网卡eno1可以上网,IP为111.111.111.111。A机器的网卡eno2不能上网,IP为:192.168.1.66。 B机器不能上网,B机器的网卡eno1 IP为192.168.2.80,B机器和eno2 IP为192.168.1.80。 A机器的en ......
网关 局域网 局域 网卡 iptables

.net 实现两台机器/负载均衡相加到10思路

在.NET中实现两台机器的负载均衡并使它们的负载加起来等于10,可以使用负载均衡器(Load Balancer)来实现。以下是一种可能的实现思路: 选择负载均衡器:首先,你需要选择一个适合你的应用的负载均衡器。有许多种负载均衡器可供选择,包括硬件负载均衡器和软件负载均衡器。硬件负载均衡器通常由网络设 ......
思路 机器 net

机器学习——多层感知机

线性模型的局限性 例如,线性意味着单调假设: 任何特征的增大都会导致模型输出的增大(如果对应的权重为正), 或者导致模型输出的减小(如果对应的权重为负)。 有时这是有道理的。 例如,如果我们试图预测一个人是否会偿还贷款。 我们可以认为,在其他条件不变的情况下, 收入较高的申请人比收入较低的申请人更有 ......
多层 机器

机器学习|K邻近(K Nearest-Neighbours)

本文从概念、原理、距离函数、K 值选择、K 值影响、、优缺点、应用几方面详细讲述了 KNN 算法 K 近临(K Nearest-Neighbours) 一种简单的监督学习算法,惰性学习算法,在技术上并不训练模型来预测。适用于分类和回归任务。它的核心思想是:相似的对象彼此接近。例如,若果你想分类一个新 ......

docker 容器迁移到其他机器

docker 容器迁移到其他机器思路为:容器转为镜像,再保存为镜像文件,迁移到其他机器后导入为镜像 1、commit:将容器转镜像 # docker commit {container_id} {镜像名:版本号}docker commit 15a728d690ed fms/sd-webui:1.02 ......
容器 机器 docker

机器学习——全连接层的参数开销

在深度学习中,全连接层无处不在。 然而,顾名思义,全连接层是“完全”连接的,可能有很多可学习的参数。 具体来说,对于任何具有d个输入和q个输出的全连接层, 参数开销为O(dq),这个数字在实践中可能高得令人望而却步。 幸运的是,将d个输入转换为q个输出的成本可以减少到O(dq/n), 其中超参数n可 ......
全连 开销 机器 参数

机器学习——softmax回归

分类问题 网络架构 ......
机器 softmax

LoadRunner分布式负载(多机器)

首先调用的负载机器可以没有LoadRunner,但是必须要有Agent Configuration: 全部勾选 在LoadRunner User的脚本中的接口调用必须使用ip,不能使用localhost。 打开Controller: 添加负载机: 测试连接: ready打钩表示连接通了。 点击菜单栏 ......
分布式 LoadRunner 机器

如何在Ubuntu20.04.3机器上使用kvm创建CentOs7.9的虚拟机

一、虚拟化背景 因为产品在Ubuntu的环境上部署兼容性差,Ubuntu的实体机上还运行着其他系统没办法进行系统的更换重装,所以只能出此下策~ 二、开始搭建 更新Ubuntu系统 打开终端并通过如下命令更新本地的软件包索引 $ sudo apt update $ sudo apt upgrade 检 ......
机器 CentOs7 Ubuntu CentOs kvm

机器学习篇-指标:AUC

AUC是什么东西?AUC是一个模型评价指标,只能够用于二分类模型的评价,对于二分类模型来说还有很多其他的评价指标:比如:logloss,accuracy,precision在上述的评价指标当中,数据挖掘类比赛中,AUC和logloss是比较常见的模型评价指标那么问题来了||ヽ( ̄▽ ̄)ノミ|Ю为啥是 ......
机器 指标 AUC

机器人学导论-约翰 J.克雷格

目录第五章 雅可比:速度和静力5.1 刚体的线速度和角速度5.5 机器人连杆运动 第五章 雅可比:速度和静力 5.1 刚体的线速度和角速度 \(V_{BORG}\)是坐标系B在A坐标系下的速度,\(^BV_Q\)是B坐标系下Q的速度,\(^A\Omega\)表示从坐标系A观测时,矢量Q的运动是绕着\ ......
机器人学 人学 导论 机器

learn-ue-ui

learn ue ui Created: 2023-10-24T15:29+08:00 Published: 2023-10-25T12:47+08:00 目录IntroWidgetsText Box(Multi-Line) Intro User Interface Development - Un ......
learn-ue-ui learn ue ui

[论文阅读] PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization

PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization abstract 领域泛化是指从不同源领域的集合中训练模型,该模型可以直接泛化到未见过的目标领域的问题。一种有前途的解决方案是对比学习,它试图通过利用不同领域之间的样本对之 ......

机器学习——线性回归

回归 回归(regression)是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域,回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测(prediction)有关。 当我们想预测一个数值时,就会涉及到回归问题。 常见的例子包括:预测价格( ......
线性 机器

模拟 机器人的充电桩底板电压过大过小的 电压输出 测试操作方法

1个 dc power subbly直流稳压电源、铜丝电线若干根 接线如下: 1、把直流稳压电源的正极、负极 分别连接 电路板的正极、负极2、按下 直流稳压电源开关ON/OFF3、按下旋转VOLTAGE,电压V数值会闪,向左调小,向右调大, 停留1 ~ 2秒后则会按当前电源输出电压。 超出电压范围值 ......
电压 底板 大过 机器人 机器

深度学习调参手册(Deep Learning Tuning Playbook)

google-research/tuning_playbook: A playbook for systematically maximizing the performance of deep learning models. (github.com) dkhonker/tuning_playbo ......
深度 Learning Playbook 手册 Tuning