learning机器machine iii
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Machine Learning
附件5：课程教学大纲参考模板 （注：各学院可采用该模板，也可自设模板，但每个学院需使用统一模板） 《机器学习》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Machine Learning 第一部分 大纲说明（宋体，四号加粗，居中） 1．课程代码：329021003 2．课程类型： ......
机器人运行学逆解常用三角函数方程求解
\(sin\left(\theta\right)=a\), 求 \(\theta\) \[\Longrightarrow\theta=atan2\left(a,\pm\sqrt{1-{a}^{2}}\right) \] \(cos\left(\theta\right) = a\),求 \(\thet ......
机器学习-无监督机器学习-SVD奇异值分解-24
[POC] 1. 奇异值分解的本质 特征值分解只能够对于方阵提取重要特征， Ax=λx λ为特征值 x为对应的特征向量 奇异值分解可以对于任意矩阵； 注意看中间的矩阵是一个对角矩阵，颜色越深越起作用-值越大 颜色越浅越接近0 U是左奇异矩阵，V是右奇异矩阵，均是正交矩阵， 中间的Σ是对角阵，除对角线 ......
机器学习-无监督机器学习-主成分分析PCA-23
目录1. 降维的方式2. PCA的一般步骤3. 思想2 最小化投影距离4. Kernelized PCA 1. 降维的方式 对于维度灾难、数据冗余，这些在数据处理中常见的场景，我们不得不进一步处理，得到更精简更有价值的特征信息，所用的的各种方法的统称就是降维 特征抽取：叫做特征映射更合适。因为它的思 ......
【专题】2023康复机器人行业研究报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34706 原文出处：拓端数据部落公众号 未来，康复趋势将会拓展至院外，特别是社区、居家等场景，数字化也将成为康复机器人发展的重要趋势。政策不断加码，支持康复医疗行业的发展和创新，同时催生了康复机器人市场的迅速增长和投资回暖。阅读原文，获取专题报告 ......
Supervised Machine Learning : Regression and Classification
The course is available at : Supervised Machine Learning: Regression and Classification - Week 1: Introduction to Machine Learning - Week 1 | Coursera ......
【python机器学习课程设计】驾驶员睡意检测——机器模型训练
一.选题背景 驾驶员的疲劳和睡意是道路交通安全的重要隐患之一。据统计，疲劳驾驶导致的交通事故占比较高，甚至可能造成生命和财产的巨大损失。因此，开发一种有效的驾驶员睡意检测系统对于提高交通安全具有重要意义。 通过监测驾驶员的眼部数据等，可以建立一个机器学习模型来判断驾驶员是否处于疲劳或睡意状态。这样的 ......
不需要本地部署大模型，modelscope-agent加qwen-max免费搭建自己的定制机器人
最近阿里开源了通用大模型qwen-72b,正在为怎么本地化部署发愁，转眼看到提供了qwen-max相关接口的免费试用（据说就是基于qwen-72b大模型)，这就来体验一番。 1.前期准备 开通阿里云灵积平台，并创建api-key 2.环境搭建 python:3.10+； pydantic 2.0以上 ......
Shell脚本中获取机器的日期和时间
要在Shell脚本中获取机器的日期和时间，可以使用内置的date命令。以下是如何在Shell脚本中使用date命令来获取机器的日期和时间的示例： echo "`date +"%Y%m%d %H:%M:%S"`"在这个示例中，我们使用了date命令和格式化字符串来获取当前日期和时间。%Y代表年份，%m ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 LASSO回归
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归模型一般都是用英文缩写表示，硬要翻译的话，可翻译为 最小绝对收缩和选择算子。 它是一种线性回归模型的扩展，其主要目标是解决高维数据中的特征选择和正则化问题。 1. 概述 在LASSO中，通 ......
【五期李伟平】CCF-A（TMC'22）Enabling Long-Term Cooperation in Cross-Silo Federated Learning: A Repeated Game Perspective
Zhang, Ning , Q. Ma , and X. Chen . "Enabling Long-Term Cooperation in Cross-Silo Federated Learning: A Repeated Game Perspective." (2022). 针对重复执行跨筒仓联 ......
再看汇编和机器码
先看代码： 这里为了排版方便用的图片，也有行号，说明如下： 1. 80386的部分机器码如下： 其中 imm表示立即数 DDD表示用3位表示的目的寄存器标号， SSS表示用3位表示的源寄存器标号 机器码中将寄存器用三位表示，例如EDX: 010 EAX: 000 ECX: 001 因此，图中第三行代 ......
利用汇编代码获取计算机的机器码
原文链接：https://arvinhk.com/post/8.html 原文链接：https://arvinhk.com/post/8.htmlCString str; unsigned long s1,s2,s3,s4; __asm { mov eax,00h xor edx,edx cpuid ......
《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程
更好的阅读体验请点击：《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程 专栏介绍： 本专栏集成 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 ......
机器学习-无监督机器学习-高斯混合模型-22
目录1.2. GMM 算法的一般流程3. 使用模型 1. 假设不同的簇数据来自于不同的高斯分布。或者换句话说，高斯混合模型就是当成数据集是由多个高斯分布混合而成的。这是这个模型的核心思想. 一维的gauss分布： 多变量（比如d个变量）高斯分布的概率密度函数： μ是一个n维向量， 对应着分布的均值 ......
【五期李伟平】CCF-A（S&P'20）The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy
Nan W., et al. “The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy.” 2020 IEEE Symposium on Security and Privacy. 304-317 ......
【Python微信机器人】第六七篇: 封装32位和64位Python hook框架实战打印微信日志
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 调用汇编引擎实战发送文本和图片消息(支持32位和64位微信) 允许Python加载运行py脚本且支 ......
抖音直播机器人浏览器插件
这是我开发的一款浏览器插件，可以实现在直播间定时发送话术，以及监听直播间评论，对接AI客服系统进行自动回复。 实现效果 可以实时监听评论区内容，包括用户来了和点赞，以及用户发送的评论文本。调用我客服系统的接口，获取AI回复结果，再自动回复发送。 监听到的评论： 插件的配置页面： 可以设置忽略监听的昵 ......
某宝上搞来的电子书，经典的量化投资书籍，《Advances in Financial Machine Learning》—— 《金融机器学习的进展》、《量化投资与机器学习》、《金融机器学习研究进展》
英文书名： 《Advances in Financial Machine Learning》 经典的量化投资书籍，某宝上6元搞来的电子版： ......
从规则到神经网络：机器翻译技术的演化之路
在本文中，我们深入探讨了机器翻译的历史、核心技术、特别是神经机器翻译（NMT）的发展，分析了模型的优化、挑战及其在不同领域的应用案例。同时，我们还提出了对未来机器翻译技术发展的展望和潜在的社会影响。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 岭回归
岭回归（Ridge Regression）是一种用于处理共线性数据的线性回归改进方法。和上一篇用基于最小二乘法的线性回归相比，它通过放弃最小二乘的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价来获得更实际和可靠性更强的回归系数。 1. 概述 岭回归的模型对于存在大量相关特征（这些特征之间存在很高的相关性）的 ......
机器学习-无监督机器学习-图聚类-21
目录1. AP聚类算法2. Spectral Clustering 谱聚类 1. AP聚类算法 affinity 相似度 propgaption 传播 exemplars 模范 代表 Affinity Propagation Clustering特别适合高维、多类数据快速聚类，相比传统的聚类算法，该 ......
机器学习笔记（三）简单手写识别
目标 实现一个简单的手写识别的脚本，同样的，流程分五步走： 读入数据 初始化模型 训练模型 训练样本集乱序 校验数据有效性 前期准备 前期需要将库导入，还需要进行一些初始化操作 数据处理部分之前的代码，加入部分数据处理的库 点击查看代码 #加载飞桨和相关类库 import paddle from p ......
AIKit v4.11.0 – WordPress AI 自动编写器、聊天机器人、写作助手和内容重定向器 / OpenAI GPT 插件
AIKit v4.11.0：WordPress的AI革命 一、引言 AIKit v4.11.0是一款为WordPress用户精心设计的强大插件，该插件集成了OpenAI的GPT-3技术，为用户提供了前所未有的AI写作和聊天机器人功能。此版本的推出，将WordPress的功能扩展到了全新的领域，利用人 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 线性回归
线性回归是一种用于连续型分布预测的机器学习算法。其基本思想是通过拟合一个线性函数来最小化样本数据和预测函数之间的误差。 1. 概述 常见的线性回归模型就是：\(f(x) = w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n\)这样的一个函数。其中 \((w_1,w_2,...w_n)\)是模 ......
机器学习-无监督机器学习-层次聚类-20
目录1.凝聚聚类 Agglomerative Clustering2. 分裂聚类3. BIRCH 1.凝聚聚类 Agglomerative Clustering 在不同层次上对数据集进行划分，形成树状的聚类结构。AggregativeClustering是一种常用的层次聚类算法。 最初将每个样本点看 ......
机器学习-无监督机器学习-密度聚类DBSCAN-19
目录1. DBSCAN2. OPTICS2. MeanShift 1. DBSCAN Density based clustering DBSCAN不要求我们指定cluster簇的数量，避免了异常值，并且在任意形状和大小的cluster簇中工作得非常好。它没有质心，聚类簇是通过将相邻的点连接在一起的 ......
Microsoft Azure AI 机器学习笔记-1
机器学习的基本内容学习笔记-01，学习链接：https://learn.microsoft.com/zh-cn/training/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/ ......
强化学习研究方向(研究领域）现有的不足（短板、无法落地性） —— Why You (Probably) Shouldn’t Use Reinforcement Learning
外文原文： Why You (Probably) Shouldn’t Use Reinforcement Learning 地址： https://towardsdatascience.com/why-you-shouldnt-use-reinforcement-learning-163bae193 ......