机器
FB群發机器人
探索社交媒体群发机器人的影响与挑战 在当今数字化社会中，社交媒体已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。Facebook（FB）作为全球最大的社交网络平台之一，其群发机器人的出现给用户带来了诸多便利，然而，也引发了一系列的讨论和争议。本文将探讨FB群发机器人的影响与挑战，并就此展开讨论。 首先，FB群 ......
大数据分析/机器学习基础之matplotlib绘图篇
目录一、前言我的运行环境二、什么是matplotlib？三、安装及导入四、matplotlib的使用 一、前言 本人因在学习基于python的机器学习相关教程时第一次接触到matplotlib相关方面的绘图知识，故写此笔记进行记录，如果能帮助到其他人欢迎点个赞👍表示支持 我的运行环境 学习工具：j ......
机器学习环境安装和使用之02Jupyter Notebook的使⽤
Jupyter Notebook简介 jupyter Notebook（前身是 IPython Notebook）是一个开源的交互式计算和数据可视化工具（web程序），支持多种编程语言，最常用的是 Python。 它提供了一个基于 Web 的界面，用户可以在浏览器中创建和共享文档，这些文档包含实时代 ......
机器学习——K近邻算法-kd（简化因数据过过多而造成的搜索复杂度大）
kd树是为了减少搜索最近邻点的时间复杂度，一般来说可以使用穷举法，但是太耗时，因此采用平衡二叉树的思想来解决这个问题 """ This is the implementation of Knn(KdTree), which is accessible in https://github.com/Fl ......
推特引流机器人
推特引流机器人：数字时代的营销新利器 导语： 随着社交媒体的日益普及，企业和个人都意识到利用社交媒体平台进行营销推广的重要性。其中，推特作为全球知名的社交媒体平台之一，吸引了大量的用户。为了在这个竞争激烈的数字时代中脱颖而出，许多人开始利用推特引流机器人来提升自身的曝光度和影响力。本文将介绍推特引流 ......
机器学习环境安装和使用之01安装库
安装环境&库 pip install virtualenv pip install virtualenvwrapper-win 如果安装的速度慢，则配置pip源：pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/sim ......
ig引流机器人
IG引流机器人：数字化时代的新兴推广利器 导语： 随着互联网的快速发展，各行各业都在积极探索数字化转型的道路。在市场营销领域，引流成为了企业获取用户和客户的重要手段之一。而IG引流机器人作为数字化时代的新兴推广利器，正逐渐受到越来越多企业的关注和运用。 引流机器人的定义及特点 IG引流机器人是一种基 ......
机器学习matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt import random #创建一个整数序列 x=range(60)#随机60个15到18的数 y=[random.uniform(15,18)for i in x] plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100 ......
推特机器人
推特机器人：新媒体时代的助手 引言： 随着社交媒体的兴起，人们的信息传播方式发生了巨大变化。在这个数字化时代，推特作为全球最受欢迎的社交媒体之一，扮演着重要的角色。而推特机器人作为一种新兴技术，不仅为用户提供便利，也为企业和组织带来了许多机遇。本文将探讨推特机器人的定义、功能和应用领域，并展望其在未 ......
FB自动发帖机器人
探讨FB自动发推机器人的利与弊 近年来，随着社交媒体的普及和发展，自动发推机器人在Facebook（FB）上的使用越来越普遍。这些机器人可以自动发布推文、回复评论，甚至与用户互动，为个人用户和企业带来了诸多便利。然而，与此同时，这些自动发推机器人也引发了一系列的争议。本文将就FB自动发推机器人的利与 ......
推特批量关注机器人
推特批量关注机器人：社交媒体伦理面临的新挑战 近年来，随着社交媒体的普及和影响力的增大，越来越多的用户开始关注推特等社交平台上的热门话题、名人动态和行业动向。在这样的背景下，一些人开始利用自动化程序，即批量关注机器人，来提升自己的关注者数量。这种行为引发了人们对于社交媒体伦理的新一轮思考和讨论。 推 ......
脸书自动点赞机器人
《脸书自动点赞机器人：社交媒体的新趋势》 近年来，社交媒体已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，而脸书（Facebook）作为全球最大的社交网络平台之一，每天都有数以亿计的用户在其上分享、互动。随着社交媒体的普及，一些用户开始利用技术手段，如自动点赞机器人，来增加他们在社交媒体上的曝光和影响力。 脸 ......
FB自动发帖机器人
探索FB自动发帖机器人：便利与潜在风险 在当今社交媒体时代，Facebook（FB）作为全球最大的社交网络平台之一，已经成为人们分享信息、交流观点和建立社交关系的重要场所。随着人工智能技术的不断发展和应用，FB自动发帖机器人应运而生，它们可以根据预设的规则或算法自动发布内容，为用户节省时间和精力。然 ......
ig批量关注机器人
IG批量关注助手——提升社交网络效率的利器 导语：随着社交媒体的兴起，Instagram（简称IG）已成为全球范围内最受欢迎的社交平台之一。在这个互联网时代，许多人都希望通过IG与更多的人互动和连接。然而，手动一个个去关注其他用户显然是一项繁琐且耗时的任务。为了解决这个问题，IG批量关注助手应运而生 ......
推特點贊机器人
推特点赞机器人：引领社交媒体新时代 近年来，社交媒体平台在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。如今，人们已经习惯于通过推特（Twitter）等平台与全球范围内的用户进行互动和分享信息。而在这个快速变化的数字时代，推特点赞机器人正逐渐崭露头角，成为用户们迅速获得认可和推广的利器。 推特点赞机器人，顾名 ......
FB群控机器人
探索FB群控机器人：技术创新与社交影响 摘要：随着社交媒体的普及和技术的快速发展，群控机器人在FB（Facebook）平台上正逐渐成为一种引人注目的现象。本文将探讨FB群控机器人的技术原理、应用场景以及对社交影响的评估。 引言： 在当今数字时代，社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。而FB ......
eBPF 概述：第 2 部分：机器和字节码
1. 前言 我们在第 1 篇文章中介绍了 eBPF 虚拟机，包括其有意的设计限制以及如何从用户空间进程中进行交互。如果你还没有读过这篇文章，建议你在继续之前读一下，因为没有适当的介绍，直接开始接触机器和字节码的细节是比较困难的。如果有疑问，请看第 1 部分开头的流程图。 本系列的第 2 部分对第 1 ......
斯坦福大学引入FlashFFTConv来优化机器学习中长序列的FFT卷积
斯坦福大学的FlashFFTConv优化了扩展序列的快速傅里叶变换(FFT)卷积。该方法引入Monarch分解，在FLOP和I/O成本之间取得平衡，提高模型质量和效率。并且优于PyTorch和FlashAttention-v2。它可以处理更长的序列，并在人工智能应用程序中打开新的可能性。 处理长序列 ......
库卡机器人坐标系修改
库卡机器人坐标系临时赋值 .dat文件 &ACCESS RVP&REL 24DEFDAT right_frameDECL FRAME RIGHT_SIDE = {X -10173.6,Y -2136.14,Z 496.633,A 180.0,B 0.0,C 90.0}ENDDAT .src文件 &A ......
【专题】中国仿生机器人产业全景报告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 ......
一些自学机器的学习网站
今天给大家带来一批自学机器学习和深度学习的网站 一、机器学习、深度学习的知识讲解网站 1.白板推导系列：https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?p=1 包含了非常多的各类传统机器学习算法的原理和数学推导，讲解清晰，自学的入门好视频 添加图片注释，不超过 ......
人工智能的科普 机器学习、 深度学习 、大模型
很多对于人工智能了解很少 不知道机器学习、 深度学习 、大模型之间的关系 基础班版本 ： 机器学习 升级版本 ：深度学习 高级版本 ：大模型 神经元 神经元是构成人工神经网络（ANN）的基本单元 机器学习算法中的神经网络模型则是通过多个神经元相互连接而成。 在机器学习中，神经网络模型被用来学习输入数 ......
机器学习 目录
学期内是更不动了，之后慢慢填。 优化 梯度下降 Gradient Descent 与随机梯度下降 Stochastic Gradient Descent 随机方差缩减梯度下降 Stochastic Variance Reduced Gradient 镜像下降 Mirror Descent 与线性耦合 ......
NLP-Beginner-实验一-基于机器学习的文本分类
任务 基于logistic回归和softmax rengression的文本分类 实验 分析不同的特征、损失函数、学习率对最终分类性能的影响 shuffle 、batch、mini-batch 处理流程 读取文本->提取词向量（BOW，N-gram）->softmax回归->输出预测特征 实验设置： ......
钉钉机器人使用示例
资料 官网：https://open.dingtalk.com/document/org/application-types 接入步骤 创建群聊 智能群助手，添加一个机器人 - 自定义机器人 复制webhook 使用 java client端调用webhook添加通知 ......
c3w2_机器学习（ML）策略2
误差分析 Error Analysis 如果你的机器学习算法表现得还不够好，那么通过手工去检查算法所犯的错误，这个过程称为错误分析（Error Analysis）。 举例如下，团队开发的识别猫咪的分类器，在dev set上准确率为90%。此时我们希望提升算法的性能，通过分析算法的错误样本，发现其中有 ......
c3w1_机器学习（ML）策略1
Introduction to ML strategy 为什么要选用机器学习策略？ 比如下面这个识别猫的分类器，目前的训练结果可能达到了90%的准确率。但是如果像进一步提高性能，有很多待选的方法。但是该如何去选择呢？ 下面的课程就是主要介绍Machine Learning Strategy。需要注意 ......
acwing276机器任务的证明
假设我们已经给每一个任务分配了一种模式了 那么相同模式的任务排在一起的时候肯定重启次数最小 对涉及到的模式，我们还原回二分图上 就是在二分图上尽量选择少的节点（一种模式代表一次重启次数，因为相同模式都是放在一起的），使每一个任务都可以被安排 就可以转换为最小点覆盖问题 ......
机器视觉选型计算器，初级版，后续慢慢补充
做机器视觉的都知道，每次选型都得做各种计算，但是没有人把硬件选型做出一个工具，今天利用一点闲暇时间，几分钟吧，简单做了个，后续再把其他一些硬件选型公式计算器功能做上去，有需要的自取。 1.DPI相关计算器 2.工作距离相关计算器 3.待补充，编码器等 4.关于 有需要自行下载：链接 ......
机器学习——Transformer
10.6.2节中比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng ......