learning机器machine comp
使用BAPI_NETWORK_COMP_*实现生产订单组件的增删改查
1、文档说明 对于生产订单组件的增删改有多种办法，比较常用的有使用内部函数CO_XT_COMPONENT_*，有改造BAPI_ALM_ORDER_MAINTAIN来实现，各有千秋。 本文档介绍，通过PS的BAPI_NETWORK_COMP_*系列BAPI，来实现常见的组件先删后建的覆盖式操作，组件部 ......
Learn Git in 30 days—— 第 27 天：通过分支在同一个远端仓库中进行版控
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 如果在公司内部只有一个共用的 Git 远端仓库，大家都有存取权限的情況下，可能会遇到一些协同作业上的问题，那就是 ......
机器学习算法原理和代码实现系列文章汇总
本文汇总了个人在GPT大模型和其他参考资料的帮助下，深入学习机器学习常用算法的原理和代码实现，本系列文章帮助AI从业人员通过机器学习的算法面试，以及通过华为的AI可信编程考试（^o^！）。 监督学习单模型 机器学习算法原理实现——使用梯度下降求解线性回归 作为深度学习训练模型的基石，梯度下降法的原理 ......
The Road to learn React
React基础 组件内部状态 组件内部状态也称之为局部状态，允许保存、修改和删除存储在组件内部的属性 使用ES6类组件可以在构造函数种初始化组件的状态，构造函数只会在组件初始化的时候调用一次 const list = [ { title: 'React', url: 'https://faceboo ......
Paper Reading: Learning from Weak-Label Data: A Deep Forest Expedition
目录研究动机文章贡献本文方法标签补码结构标签频率估计与补码标志机制LCForest 整体框架实验结果实验设置基因功能分析任务实验文本分类任务实验场景分类任务实验医学自然语言处理实验优点和创新点 Paper Reading 是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的侧重和实力所限，可能有理解不到 ......
Learning Hard C# 学习笔记: 8.C#中的特性 - 委托
介绍了委托的调用和它引入的原因，之后从IL的角度揭秘了委托的本质。最后介绍了委托链的概念：我们可以使用“+”运算符把一个委托添加到委托链实例中，也可以使用“-”运算符把委托实例从委托链中移除。 ......
Learning Hard C# 学习笔记: 6.C#中的接口
本章主要介绍了接口的定义、实现以及对其方法的调用；分析了隐式接口实现与显式接口实现间的区别，总结了两种实现使用的一般场景；最后分析了抽象类与接口之间的差异，给出了它们在面向对象编程中的应用。 ......
Learning Hard C# 学习笔记: 5.C#中的面向对象编程
本章详细介绍了C#中面向对象的3个特性——封装、继承和多态。通过这些内容，我们了解了将字段定义为私有的原因，学习了如何去继承一个类，以及如何去覆写和隐藏基类成员。最后，本章还简单地介绍了.NET中所有类的父类——System.Object 。 ......
抖音直播自动回复评论区机器人
抖音直播时，网友们都在评论区发送消息互动，那么怎么进行自动回复评论呢？下面我们借助影刀RPA工具，实现一个抖音直播机器人 下载影刀 请在影刀官网下载，并且按照自己浏览器安装浏览器插件 获取应用 请联系管理员获取机器人应用，管理员会给你分享应用链接 运行应用 弹出对话框，请输入直播间地址和API接口地 ......
Learning Hard C# 学习笔记: 4.C#中的类
类是面向对象语言都有的一种数据类型, 它的存在在于将现实中的概念抽象概括为代码中的数据类型. 4.1 什么是类? 以人类这个概念为例, 人类就可以作为一个类, 人类是一个种群, 这个种群中包包含许多个体, 这些个体可以当作一个对象. 比如说小明就是人类中的一个个体, 他是人类这个概念具体化之后推导而 ......
Learning Hard C# 学习笔记: 3.C#语言基础
前言 由于最近工作开始重新使用了C#, 框架也是.Net4.5, 看了下, 这本书是比较合适的, 所以就重新学习了下, 由于之前本人已有C#相关基础, 所以不会所有内容都做笔记, 只会对不熟悉或者比较重要的内容做笔记. 3.2 基础数据类型 3.2.4 枚举类型 枚举类型属于值类型, 用于定义一组命 ......
《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季：第6章_机器人底盘
《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季：第6章_机器人底盘 视频讲解 【第1季】6.第6章_机器人底盘-视频讲解 【第1季】6.1.第6章_机器人底盘_底盘运动学模型-视频讲解 【第1季】6.2.第6章_机器人底盘_底盘性能指标-视频讲解 【第1季】6.3.第6章_机器人底盘_典型机器人底盘搭建 ......
[UOJ#748] [UNR#6] 机器人表演
在这个科技发达的年代，真人表演已经落伍了。参加完 UOI 后，hehe 蚤去到了下山市大剧院，观看下山市最火爆的机器人表演。 机器人有时比人类更能抓住事情的本质。所谓表演，其实也就是开场有若干个机器人，中间有时一些机器人出现，有时一些机器人消失，最后谢幕还剩若干个机器人的过程。 hehe 蚤得到了一 ......
机器学习-周志华
第一章 绪论 机器学习： 致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。在计算机系统中，“经验”通常以“数据“形式存在，因此，机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生”模型“的算法，即”学习算法“。有了学习算法，我们把经验数据提供给它，他就能基于这些数据产生模型；在面对新 ......
Deep Learning入门
深度学习入门(更新中) 概述 前置知识: 线性代数 微积分 概率论 python基础语法(包含面向对象的知识) 深度学习框架pytorch的基本api调用 学习资料: PyTorch深度学习快速入门教程 跟李沐学AI 《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation ( ......
gradio 机器学习应用共享框架
gradio 是一个机器学习应用共享框架，不少开源机器学习模型都基于gradio 提供了可以快速体验模型的ui 参考使用 安装 pip install gradio 简单代码 app.py import gradio as gr def greet(name): return "Hello " + ......
[校内]机器人
2023-10-02 题目 P9520 [JOISC2022] 监狱 难度&重要性(1~10):9 题目来源 luogu 题目算法 建图，树链剖分，线段树 解题思路 一道很好的模型转换题。 我们看完题目后首先就可以发现其实一步一步的移动是影响我们的，因为如果是存在可行方案时，那么一定有一种方案是每一 ......
oracle cloud一台小内存机器yum install/update OutofMemory的问题排查
一台Oracle Cloud Free Tier的机器，说是有1G内存，但free 一下只有680M，swap有1384M。yum install curl 就一直卡，过了一会就被Kill掉了。查看/var/message ，显示oom killer，yum被kill掉，内存不足。 在网上找了一些， ......
P1126 机器人搬重物 题解
Problem 题目概括 $n \times m $ 的网格，有些格子是障碍格。\(0\) 无障碍，\(1\) 有障碍。机器人有体积，总是在格点上。 有5种操作： 向前移动 \(1/2/3\) 步 左转 \(/\) 右转 每次操作需要 \(1\) 秒。 求从 \(x_1,y_1\) 到 \(x_2, ......
Pink Noise Is All You Need: Colored Noise Exploration in Deep Reinforcement Learning
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Published as a conference paper at ICLR 2023 ABSTRACT ......
机器学习相关概念介绍
介绍 机器学习是人工智能的一部分，而深度学习又是机器学习的一部分，机器学习主要分为监督学习，无监督学习，半监督学习，增强学习4种，监督学习主要有分类问题和回归问题。 什么是机器学习 可以理解为最终得到的就是函数f(x) 主要任务 分类 回归 分类任务 二分类 判断邮件是否是垃圾邮件 判断发放给客户信 ......
机器学习之开发环境Anaconda
简介 Anaconda 是Python的一个发行版，里面内置了很多工具，不用单独安装，Anaconda将Python和许多与科学计算相关的库捆绑在一起，形成了一个方便的科学计算环境，安装了Ananconda就相当于安装了Python外加这些模块和库。 相比Python增加的内容： Python(sh ......
机器学习之科学计算库Numpy
简介 在Python数据科学领域，Numpy是用得最广泛的工具包之一，基本上所有任务都能看到它的影子。在数据处理上非常实用，并且其底层函数都设计得十分高效，可以快速地进行数值计算。基本上后续要用到的其他和数据处理相关的工具包（如sklearn机器学习建模工具包）都是以Numpy为底层的。 通常来说， ......
机器学习之数据可视化库Matplotlib
简介 用Python做可视化展示是非常便捷的，现成的工具包有很多，不仅可以做成一个平面图，而且还可以交互展示。Matplotlib算是最老牌且使用范围最广的画图工具了。 常规绘图方法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as mp %matplo ......
机器学习之数据处理及分析库Pandas
简介 Pandas工具包是专门用作数据处理和分析的，其底层的计算其实都是由Numpy来完成，再把复杂的操作全部封装起来，使其用起来十分高效、简洁。在数据科学领域，无论哪个方向都是跟数据打交道，所以Pandas工具包是非常实用的。 数据预处理 import pandas as pd df = pd.r ......
机器学习之KNN算法入门
简介 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。 它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据 ......
mlpack is an intuitive, fast, and flexible header-only C++ machine learning library
https://github.com/mlpack/mlpack README.md a fast, header-only machine learning library Home | Documentation | Community | Help | IRC Chat Download: c ......
Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (3)
损失函数分为3种类型: (1) 对于热力图,用以下的Focal Loss计算: (2) 对于深度,采用Laplacian aleatoric uncertainty loss function for depth计算: (3) 对于尺寸采用L1 Loss计算: ......