机器&深度学习__道阻且长第13页

Profinet转ModbusTCP网关模块连发那科机器人与DCS通讯

一、现场要求：发那科机器人作为服务器端，DCS作为客户端向发那科机器人发送读写请求，发那科机器人应答后DCS接收发那科机器人的数据，实现数据的传递。

BA_TU_AUTO_TECH·2025-03-21 20:54

TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通

引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。

点我头像干啥·2025-03-21 20:24

MySQL 进阶学习文档

MyISAMMemory事务支持✅支持❌不支持❌不支持锁粒度行锁表锁表锁外键支持✅支持❌不支持❌不支持存储位置磁盘磁盘内存适用场景高并发事务读多写少临时数据缓存选择建议：优先选InnoDB（支持事务和外键）读多写少且无需事务选

你曾经是少年·2025-03-21 19:49

Leetcode 剑指 Offer II 032. 有效的变位词

注意：若s和t中每个字符出现的次数都相同且字符顺序不完全相同，则称s和t互为变位词（字母异位词）。示例1:输入:s="anagram",t="nagaram"输出:true示例2:输入:

我不是程序员~~~~·2025-03-21 19:47

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

幂简集成·2025-03-21 19:15

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to

Nerous_·2025-03-21 19:15

【深度学习】 PyTorch一文详解

“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开

Nerous_·2025-03-21 19:15

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。

kanhao100·2025-03-21 18:07

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。

Mark White·2025-03-21 17:01

使用Three.js渲染器创建炫酷3D场景

而Three.js，作为一款功能强大且广受欢迎的JavaScript3D库，为我们提供了便捷、高效的途径来创建令人炫目的3D场景。

·2025-03-21 16:48

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。

kanhao100·2025-03-21 16:48

Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代

Umi-OCR，作为一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，凭借其强大的功能和高效的性能，迅速成为众多用户的首选。无

水熠芝Dark-Haired·2025-03-21 16:48

Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具

一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具

裘心国Trent·2025-03-21 16:47

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来

它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。

ajie1117·2025-03-21 16:17

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。

yuanpan·2025-03-21 15:15

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。

文弱_书生·2025-03-21 15:43

关于离子滤波小记

它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。

文弱_书生·2025-03-21 15:12

奇异值分解（SVD）

SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。

文弱_书生·2025-03-21 15:42

FastStone Image Viewer v7 注册码

它提供使用者方便的操作界面，让使用者可以通过它的操作界面来浏览图片，且还支持了幻灯播放的功能，让使用者能够轻松的浏览目录中的所有图片。该版本已内置注册码，可以使用全部功能。

mediapub·2025-03-21 15:40

10分钟了解基金基础知识

股票投资收益潜力大，因为公司可能是赚钱机器从而导致股价暴涨；但风险也很高，因为公司可能经营不善致使股价暴跌。（二）债券债券代表一种债权，即借钱给别人。

leo_厉锵·2025-03-21 15:40

Docker 存储

目录挂载在执行run时设置参数-v即可实现目录映射,实现原理会在宿主机器创建一个空文件夹#挂载宿主机的/data目录到容器的/app目录dockerrun-d-v/data:/app--namemy-appmy-image

Psycho_MrZhang·2025-03-21 14:05

yum install locate出现Error: Unable to find match: locate解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-21 13:28

GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节

GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合，为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案，显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术

weixin_30777913·2025-03-21 13:28

从 0 到 1 构建 Python 分布式爬虫，实现搜索引擎全攻略

你是否好奇，像百度、谷歌这般强大的搜索引擎，背后是如何精准且高效地抓取海量网页数据的？

七七知享·2025-03-21 13:27

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality）。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降

猿享天开·2025-03-21 13:25

SpringBoot可以同时处理多少请求？

1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网SpringBoot本身并不直接限制可以处理的请求数量，能处理多少请求取决于几个因素，主要是底层的Web服务器（如嵌入式的Tomcat、Jetty

java1234_小锋·2025-03-21 13:23

说说你对Java里Integer缓存的理解？

1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网Java中的Integer缓存是为了提高性能而引入的优化机制，特别是对于频繁使用的小范围整数的情况。

java1234_小锋·2025-03-21 13:23

Flink启动任务

Flink以本地运行作为解读例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph

swg321321·2025-03-21 12:18

计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机人工智能专业相关毕业设计选题大全✅

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能

会写代码的羊·2025-03-21 12:45

小科普《DNS服务器》

DNS服务器详解1.定义与核心作用DNS（域名系统）服务器是互联网的核心基础设施，负责将人类可读的域名（如www.example.com）转换为机器可识别的IP地址（如192.0.2.1），从而实现设备间的通信

Hum8le·2025-03-21 12:13

拆装效率飙升200%，终结机器人螺丝拆装时代

宇树科技弹性散热架构让四足机器人稳定性提升40%核心价值杭州宇树科技通过弹性接触式散热仓盖与导流件协同设计，实现计算单元散热效率提升32%且抗冲击性能增强40%，攻克四足机器人高热工况下的核心组件易损难题

CodePatentMaster·2025-03-21 12:42

GreatSQL 为何选择全表扫描而不选索引

2.场景复现2.1环境信息机器IP：192.168.137.120GreatSQL版本：8.0.32-262.2环境准备通过脚本创建了一个包含100万条数据的表，并在age列上创建了索引id

·2025-03-21 12:08

-5V、-3V...这种负电压是怎么产生的？附电路详解！

在单片机电子电路中，有几种常用的负压产生电路，且这些电路往往能巧妙利用单片机的PWM输出功能。很多单片机的PWM输出功能未被

捷配科技·2025-03-21 12:41

【机器学习】建模流程

1、数据获取1.1来源数据获取是机器学习建模的第一步，常见的数据来源包括数据库、API、网络爬虫等。

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 11:38

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

MarkerMarker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

星霜笔记·2025-03-21 11:34

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司，开发了⼀个名为Transformers的开源库，该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型，如BERT、G

y江江江江·2025-03-21 10:31

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

它采用Python语言和PyTorch深度学习框架开发，具有生成速度快、资源消

小众AI·2025-03-21 10:57

OWL - 优化劳动力学习的通用智能体

通过利用动态智能体交互，OWL实现了跨多领域更自然、高效且稳健的任务自动化。OWL在GAIA

小众AI·2025-03-21 10:57

8、Python 字符串处理与正则表达式实战指南

最后提供10道阶梯式练习题（附完整答案代码），助你从基础到进阶全面掌握文本处理技能。一、字符串处理核心三剑客1.1编码转换（encode/decode）text="中文文本"utf8_

wolf犭良·2025-03-21 10:25

数智读书笔记系列021《大数据医疗》：探索医疗行业的智能变革

这本书系统且深入地探讨了大数据技术在医疗领域的应用与变革，对推动医疗行业的智能化发展具有重要的理论

Allen_Lyb·2025-03-21 10:55

哈希表的前沿演进：从经典实现到未来潜力

摘要：哈希表（HashTable）作为一种基本且高效的数据结构，已广泛应用于计算机科学的各个领域。从数据库的索引、缓存系统到密码学、分布式系统中，哈希表都发挥着至关重要的作用。

大富大贵7·2025-03-21 10:53

2025年零基础入门学网络安全（详细），看这篇就够了

进阶学习资源包一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员（以编程为基础的学习）再开始学习我在之前的回答中，我都一再强调不要以编程为基础再开始学习网络安全，一般来说，学习编程不但学习周期长，

网安大师兄·2025-03-21 10:50

OSPF 邻居状态机

Down没有收到对端的hello报文2.Attempt(MA网络)老化时间内未收到邻居hello报文3.Init收到了邻居的hello报文，但报文中没有本地RID4.2Way收到的邻居hello报文,且其中包含了本地

m0_54931486·2025-03-21 09:50

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False

木尘152132·2025-03-21 09:17

jieba库词频统计_jieba分词器（应用及字典的补充）及文档高频词提取实战

分词器提供了三种常用的分词模式1、精确模式：将句子按照最精确的方法进行切分，适合用于进行文本分析；2、全模式：将句子当中所有可以成词的词语都扫描出来，分词速度很快但容易产生歧义；3、搜索引擎模式：在精确模式分词的基础上，将长的句子再次进行切分

袁圆园建建·2025-03-21 09:16

#Hadoop全分布式安装 #mysql安装 #hive安装

分布式（多台机器部署不同组件）与集群（多台机器部署相同组件）概念。Linux基础命令linux具有文件数：目录、文件，从根目录开始，路径具有唯一性。pwd：显示当前路径特殊符号：/：根目录.

砸吧砸吧·2025-03-21 09:14

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

标题：Adam-mini：深度学习内存效率新突破文章信息摘要：Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力，尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。

XianxinMao·2025-03-21 08:42

AI图像技术：真实与虚假的博弈

为应对这一挑战，Meta开发了StableSignature技术，通过在AI生成图像中嵌入不可见且防篡改的水印，有效识别和追踪图像来源。这项技术具有鲁棒性、

XianxinMao·2025-03-21 08:41

【机器学习】模型拟合

1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

C++,Go 语言开发危险化学品流动跟踪APP

开发一款危险化学品流动跟踪APP是一个非常重要且复杂的项目，主要用于监控和管理危险化学品的运输、存储和使用过程，确保其符合安全规范，防止泄漏、误用或其他安全事故。

Geeker-2025·2025-03-21 07:03

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