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[机器学习复习笔记] Grandient Descent 梯度下降法
Grandient Descent 1. 梯度下降法 1.1 梯度与梯度下降 对于 一元函数 来说，梯度就是函数的导数；对于 多元函数 来说，梯度是一个由函数所有 偏微分 组成的向量。 梯度下降 是通过一步步迭代，使得所有 偏微分 的值达到最低。 可以以简单的 一元二次函数 \(y = (x - 1 ......
OpenAI 最新GPTs的局限性分析
GPTs依然是单一任务的模式，能较好适应日常工作，但是对于复杂业务逻辑的支持依然是短板。业务逻辑层抽象仍然是软件工程中的一个核心难点。 一种更高层的抽象模型将会是未来的主战场之一 ......
少林寺方丈释永信造访 Meta 总部；OpenAI 正在摧毁创业公司？丨 RTE 开发者日报 Vol.80
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 ......
Python 机器学习入门：数据集、数据类型和统计学
机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能（AI）的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。 数据集 在计算机的思维中，数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。 数组的示例： [99,86,87,88,111,86,103,87,94, ......
【Azure Key Vault】是否有直接方法将Azure Key Vault中的机密名称/机密值到处成文件呢？
问题描述 是否有直接方法将Azure Key Vault中的机密名称/机密值导出，保存为一个文件呢？ 问题解答 Azure Key Vault 没有直接提供Secret 导出文件(如xlsx格式）的方式或者工具。不过可以通过SDK将Secret列举出来并获取到所有的密钥对，保存为所需要的文件格式。在 ......
机器学习之使用seaborn绘制各类图形
使用seaborn绘制单双变量，类别散点图，箱型图，小提琴图去更直观的观察数据的分布情况 在单变量图中使用displot,参数如下 双变量关系图使用joinplot，参数如下图 类别散点图使用stripplot(),参数如下 小提琴图和箱型图类似，一个使用violinplot(),另一个使用boxp ......
OpenAI 深夜炸场，更强更便宜；英特尔 CEO 分享三大失败原因；黄仁勋说成龙长得像他丨 RTE 开发者日报 Vol.79
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 ......
机器学习——汇聚层
最大汇聚层和平均汇聚层 填充和步幅 多个通道 汇聚层的目的 1. 降低卷积层对位置的敏感性 卷积层的输出特征图对目标的位置是很敏感的。池化可以减少这种位置敏感性。比如我们做2x2最大池化,输出特征图的值就仅依赖于输入特征图2x2的区域,不再过于依赖位置信息。 2. 降低对空间采样表示的敏感性 卷积层 ......
机器学习——多输入多输出通道
多输入通道 多输出通道 1*1卷积核 当以每像素为基础应用时，1*1卷积层相当于全连接层。 1*1卷积层通常用于调整网络层的通道数量和控制模型复杂性。 ......
Azure CLI创建管理员用户
az ad user create --display-name ad --password xxxx --user-principal-name ad@abc.ink az role assignment create --assignee ad@abc.ink --role Owner --sc ......
这次弄下k8s 分布式多机测试，这次专门多创建了几个机器进行安装，实时监控机器状态
k8s 实机分布式测试，这次弄一下这个，上次弄的是单机版本的minikube, 在单机上minikube替代了kubectl的工作，在单机上可以创建多个布署等，实际使用会有多个系统，分布式才是正常生产时发按它效率的时间。 k8s说明上要求机器要有2g内存，这里我创建了四个vm, 每个4g内存，这样可 ......
机器视觉在虚拟现实与增强现实中的作用
机器视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中发挥着至关重要的作用。这些技术的核心是计算机视觉领域，重点是让计算机具有“看到”和理解周围世界的能力。 在虚拟现实中，计算机视觉用于创建和处理用户所见的虚拟环境。这包括对现实世界的感知、建模和模拟，以及将虚拟物体与现实世界中的物体进行交互。例如，ZED深 ......
《安富莱嵌入式周报》第326期：航空航天级CANopen协议栈，开源USB PD电源和功耗分析，开源EtherCAT伺服驱动板，时序绘制软件，现代机器人设计
周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 更新一期视频教程： BSP视频教程第28期：CANopen协议栈专题，CANopen主从机组网实战，CAN词典工具使用方法以及 ......
Fairseq 机器翻译数据处理 (NMT, WMT, translation)
摘要 fairseq是个常用的机器翻译项目。它的优化很好，但代码晦涩难懂，限制了我们的使用。 翻译数据的准备，是训练的第一步。但 fairseq 关于翻译数据的准备流程散布在零星的 bash 脚本中。本文旨在梳理如下流程：1）准备 WMT23 的数据，2）训练模型，3）用 sacrebleu 评测模 ......
Azure Data Factory（十）Data Flow 组件详解
一，引言 随着大数据技术的不断发展，数据处理和分析变得越来越重要。为了满足企业对数据处理的需求，微软推出了 Azure Data Factory (ADF)，它是一个云端的数据集成服务，用于创建、安排和管理数据工作流。在本文中，我们将重点介绍 Azure Data Factory 的数据流（Data ......
【Azure Function App】解决Function App For Container 遇见ServiceUnavailable的异常
问题描述 在使用Terraform创建Function App 后，部署函数时候遇见 ServiceUnavailable （Bad Request -- Encountered an error (ServiceUnavailable) from host runtime.） 问题。 查看Func ......
笔记本共享WIFI到本地网口，网口供 linux 机器提供网络
1. WLAN 属性，设置 为 共享 2. 查询 Windows 笔记本 IP地址 3. ......
[机器学习复习笔记] Linear Regression 线性回归（最小二乘法求解析解）
Linear Regression 1. 一元线性回归 定义一个一次函数如下： \[y = \theta_0 + \theta_1 x \]其中 \(\theta\) 被称为函数的 参数。显然在坐标图上，这个函数的图像是一条直线，这也是 线性回归 中的 线性 含义所在。 只有 一个 \(x\) 来预 ......
AI 女友突然下线，大叔集体「崩溃」；谷歌聊天机器人称谷歌滥用垄断力量丨 RTE 开发者日报 Vol.78
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 ......
2023-8-24 基于机器学习的电池健康诊断技术 2023人工智能大会青年科学家论坛
基于机器学习的电池健康诊断技术 | 2023人工智能大会青年科学家论坛 张云蔚 中山大学 研究背景：电池健康诊断技术 电池老化机制：电极附近形成固态电解质层影响导电性 传统行为：通过经验公式模拟->通过大数据方法判断电池容量变化 通过机器学习评估容量变化显示老化过程 引入技术：电化学阻抗谱 该技术可 ......
实时目标检测与跟踪：机器视觉的挑战与机遇
实时目标检测与跟踪是机器视觉领域的一个重要研究方向，它涉及到在视频或图像序列中准确地定位和跟踪多个目标对象。这个任务具有很高的挑战性，同时也带来了许多机遇。 挑战：1. 复杂背景：目标检测与跟踪需要在复杂的背景中准确地识别和定位目标对象。这需要算法能够有效地处理遮挡、光照变化、背景干扰等问题。2. ......
爬虫+钉钉机器人提示
一，选择的框架是django 在 Django 项目中创建一个 app； 在 app 中创建一个名为 spider 的目录，用于存放爬虫代码； 在 spider 目录下创建一个名为 models.py 的文件，用于定义数据库模型； 在 models.py 中定义需要存储的字段，例如链接地址、链接标题 ......
[机器学习复习笔记] Spectral Clustering 谱聚类
Spectral Clustering 谱聚类 1. 邻接矩阵 无向图 \(G = (V, E)\)，所有顶点之间的权重构成一个 \(n \times n\) 的矩阵： \[W = \begin{bmatrix} w_{11} & w_{12} & \cdots & w_{1n} \\ w_{21} ......
[机器学习复习笔记] Clustering 聚类 （K-means实现）
Cluster (KMeans实现) 1. KMeans 介绍及符号说明 给定样本集 \(D = \{ x_1, x_2, ..., x_m \}\)，\(\text{KMeans}\) 算法针对聚类所得的簇划分 \(\mathcal C = \{ C_1, C_2, ..., C_k \}\)（分 ......
【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=34144 原文出处：拓端数据部落公众号 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人，具备自主决策和规划行动的能力，正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文，获取专题报告合集全 ......
【专题】2023中国机器人产业分析报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34144 原文出处：拓端数据部落公众号 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人，具备自主决策和规划行动的能力，正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文，获取专题报告合集全 ......
【专题】2023年中国工业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=34144 原文出处：拓端数据部落公众号 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人，具备自主决策和规划行动的能力，正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文，获取专题报告合集全 ......
【专题】2022年中国智能巡检机器人行业概览-成本拐点已至-长期成长空间报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34144 原文出处：拓端数据部落公众号 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人，具备自主决策和规划行动的能力，正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文，获取专题报告合集全 ......