learning机器machine gt
华为OD机试 绘图机器
本期题目：绘图机器 🖍️ 题目 📝 绘图机器的绘图笔初始位置在原点(0,0) 机器启动后按照以下规则来进行绘制直线 尝试沿着横线坐标正向绘制直线 直到给定的终点E 期间可以通过指令在纵坐标轴方向进行偏移 offsetY为正数表示正向偏移,为负数表示负向偏移 给定的横坐标终点值E 以及若干条绘制指 ......
ChatGPT_聊天机器人
1、在线网页 ⚪ ⚪ ⚪ ⚪ ⚪ 姓名 年龄 性别 张三 25 男 李四 30 女 王五 28 男 百度 修改文字颜色为红色 百度 百度 ......
就业信息搜集系统开发<3>
进度 引入pinia作为状态管理 使用了devtools 必须登陆后才能访问其他页面 登陆后访问权限记录 引入pinia 在main.ts中引入不做赘述，可见pinia官网说明 stores/token.ts export const useTokenStore = defineStore('tok ......
Linux & 标准C语言学习 <DAY17> *完结
一、文件 1、文件的分类 1.文本文件 是人能看得懂的文件，存储的是字符符号的ASCII码的二进制 //存储'2''5''5'的二进制，显示255 2.二进制文件 存储的是数据的补码二进制 //存储255：1111 1111 2、文件IO FILE *fopen(const char *path, ......
Maven 中<optional>true</optional>和<scope>provided</scope>之间的区别
传递依赖 依赖管理是maven提供的主要功能之一，无论我们需要什么依赖，只需将它们添加到 POM.xml 中，在构建或运行时所有必要的类和资源都会自动添加到项目的 classpath 中。 Maven 中的依赖是有传递（Transitive）性的，默认会包含传递的依赖，这样就不用手动引用每一个依赖了 ......
CVPR论文解读《Learning To Count Everything》
密集场景下的目标检测与计数 ———CVPR论文解读《Learning To Count Everything》 计数是我们经常会碰到的问题，使用最贴近我们生活实际的情景举例。例如统计上课已到教室的人数，或者统计货架上的物品数量、统计书架上的书本数。在比较密集的情况下，通过人工计数是非常麻烦的，但如果 ......
02.Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities
Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities 量化交易的深度强化学习：挑战与机遇 IEEE 背景 量化交易：量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资 ......
搭建尝试机器人
1.初试 参考教程地址:NoneBot开源框架 【【零基础QQ机器人】开源项目 NoneBot2.0.0RC 全平台保姆级新手教学】 NoneBot2开发文档 已经废弃的框架 额，一大堆，我还是用开源框架吧！ qq封杀机器人公告 1.知乎：起诉、封禁！QQ 机器人惨遭团灭... 2.时间：2020年 ......
tv pine learning type system
类型系统分类 form type The form expresses when a value is known. The type denotes the nature of a value. form 要表达的是当值是知道的（比如常量，或者用户输入决定，而且后续就不变了） type 强调的是值 ......
Learning with Mini-Batch
在机器学习中，学习的目标是选择期望风险$R_{exp}$(expected loss)最小的模型，但在实际情况下，我们不知道数据的真实分布（包含已知样本和训练样本），仅知道训练集上的数据分布。因此，我们的目标转化为最小化训练集上的平均损失，这也被称为经验风险$R_{emp}$(empirical l ......
机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测
逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 ......
Debiased Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Representations 论文精读
ACL2022-long paper 原文地址 1. 介绍(Introduction) 问题: 由PLM编码得到的句子表示在方向上分布不均匀, 在向量空间中占据一个狭窄的锥形区域, 这在很大程度上限制了它们的表达能力. 已有的解决办法: 对比学习. 对于一个原句, 构造他的正例(语义相似的句子)和负 ......
keras图片数字识别入门AI机器学习
通过使用mnist（AI界的helloworld）手写数字模型训练集，了解下AI工作的基本流程。 本例子，要基于mnist数据集（该数据集包含了【0-9】的模型训练数据集和测试数据集）来完成一个手写数字识别的小demo。 mnist数据集，图片大小是28*28的黑白。包含了6w 训练数据和1w验证数 ......
【新版】使用 go-cqhttp 扫码登录，一键接入 ChatGPT 机器人到 QQ 群
🎈 项目效果 由于 ChatGPT 目前只能在漂亮国使用，所以想要在国内使用 ChatGPT 必然险阻重重 不仅时时刻刻要跟企鹅公司斗智斗勇，还要时时刻刻都要跟 openai 公司打游击，真的是很难有一个稳定的版本供大家屡试不爽 在不断的游击战中，我们也是越战越勇，在磨练中，技术越来越完善，体验也 ......
WinUI（WASDK）使用ChatGPT和摄像头手势识别结合TTS让机器人更智能
前言 之前写过一篇基于ML.NET的手部关键点分类的博客，可以根据图片进行手部的提取分类，于是我就将手势分类和摄像头数据结合，集成到了我开发的电子脑壳软件里。 电子脑壳是一个为稚晖君开源的桌面机器人ElectronBot提供一些软件功能的桌面程序项目。它是由绿荫阿广也就是我开发的，使用了微软的WAS ......
9.3.2另一种计算机器2
本书把所构想的语言机器作为语言媒介系统工具的最新发展，语言机器也可以放在计算机器的历史中来进行分析与比较。 图灵在构想图灵机时，是从观察人用笔在纸上进行计算的过程开始的，所构想的图灵机装置就是用来模拟人类计算过程中的行为。图灵机通过建立符号，内部状态，以及输入与状态如何决定输出的规则来对计算问题建模 ......
[AI-ML]机器学习是什么？一起了解！（一）
#机器学习 简单的说，机器学习是一种==让计算机系统从数据中学习并自动改进的算法==。通俗地说，机器学习就是让计算机从数据中“学习”，并使用这些学习成果来做出决策或预测。 学术解释中，==机器学习被定义为一种通过算法让计算机自动学习数据模型和模式，从而实现特定任务的技术。机器学习的主要目标是让计算机 ......
分布式机器学习：异步SGD和Hogwild!算法（Pytorch）
同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而，当工作节点的计算性能存在差异，或者某些工作节点无法正常工作（比如死机）的时候，分布式系统的整体运行效率不好，甚至无法完成训练任务。为了解决此问题，人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下，各个工作节点不需要互相等待，而是以一个或多个全局... ......
机器学习-集成学习LightGBM
前言 LightGBM 是微软开发的一个强大的开源梯度提升框架。它旨在高效和可扩展，能够处理大型数据集和高维特征。LightGBM结合使用基于梯度的单边采样（GOSS）和独占特征捆绑（EFB）来降低计算成本并提高模型的准确性。 LightGBM 支持各种目标函数，可用于回归和分类问题。它还提供了一些 ......
【译】使用 ML.NET 进行机器学习 - 集群完整指南
原文 | Nikola M. Zivkovic 翻译 | 郑子铭 在之前的几篇文章中，我们探索了一些基本的机器学习算法。到目前为止，我们介绍了一些简单的回归算法，分类 算法。我们使用 ML.NET 实现和应用这些算法。到目前为止，我们探索了使用监督学习的算法。这意味着我们始终拥有用于训练机器学习模型 ......
花了半个小时基于 ChatGPT 搭建了一个微信机器人
相信大家最近被 ChatGPT 刷屏了，其实在差不多一个月前就火过一次，不会那会好像只在程序员的圈子里面火起来了，并没有被大众认知到，不知道最近是因为什么又火起来了，而且这次搞的人尽皆知。 想着这么火的 AI 完全可以好好玩一玩呀，于是就尝试着将 ChatGPT 接入到了个人微信中，实现在微信中调戏 ......
【极客升维记】人与机器的较量
最近一个月，ChatGPT在持续走热，整个技术圈似乎在“瑟瑟发抖”。因为大家在不断的构思着“科幻”的那一幕：整个世界被机器所控制，人沦为“机器”的“工具”。 ......
一文带你入门图机器学习
本文主要涉及图机器学习的基础知识。 我们首先学习什么是图，为什么使用图，以及如何最佳地表示图。然后，我们简要介绍大家如何在图数据上学习，从神经网络以前的方法 (同时我们会探索图特征) 到现在广为人知的图神经网络 (Graph Neural Network，GNN)。最后，我们将一窥图数据上的 Tra ......
从零开始，打造属于你的 ChatGPT 机器人！
大家好！我是韩老师。 不得不说，最近 OpenAI/ChatGPT 真的是太火了。 前几天，微软宣布推出全新的 Bing 和 Edge，集成了 OpenAI/ChatGPT 相关的技术，带动股价大涨： 微软市值一夜飙涨 5450 亿 国内外各家大厂也是纷纷跟进，发布或者将要发布与 OpenAI/Ch ......
可能是最简单的本地GPT3 对话机器人，支持OpenAI 和 Azure OpenAI
毫无疑问，GPT是目前最火的人工智能方向，已经商用的有OpenAI公司原生的GPT3 和 ChatGPT ，以及微软公司的Azure OpenAI Service （暂时还没有包含ChatGPT）。关于他们的各种资料以及讨论（甚至争论），网上已经有很多了。我这里不准备重复。本文分享的一个是我自己为了 ......
机器学习-Kmeans
前言 K-means是一种经典的无监督学习算法，用于对数据进行聚类。K-means算法将数据集视为具有n个特征的n维空间，并尝试通过最小化簇内平方误差的总和来将数据点划分为簇。本文将介绍K-means算法的原理、实现和应用。 定义 K-means是一种无监督学习算法， 用于对数据进行聚类。该算法将数 ......
机器学习入门总结
交叉验证是机器学习当中的概念，一般深度学习不会使用交叉验证方法，原因是深度学习的数据集一般都很大。但是也有例外，Kaggle 的一些医疗类比赛，训练集一般只有几千张，由于训练数据很少，用来作为验证集的数据会非常少，因此训练的模型在验证集上精度可能会有很大波动，这直接取决于我们所选择的验证集和训练集划... ......
Isaac Sim 机器人仿真器介绍、安装与 Docker [1]
前言与参考 此文书写于： January 6, 2023， 更新于 January 6, 2023 ；可能会随着时间的变化 此教程会有过时概念哦 Isaac Sim 相关参考链接： 官方文档地址 官方docker image 镜像地址 官方讨论 论坛链接，建议没啥事就可以逛逛，看问题和回答也是件很有 ......
【Machine Teaching】An Overview of Machine Teaching
Machine Teaching 1 Introduction :one: 什么是 Machine Teaching？ searching the optimal (usually minimal) teaching set given a target model and a specific l ......