机器互访第46页

《人体与灵魂的未解之谜》| 人体机器被设计出来的目的是什么？有什么隐藏功能？（上）

网络图片2、为什么我们人体这台机器被设计出来？你认为人体很奇妙吗？

未来生活学馆·2024-02-12 15:32

自由与创新

一个高效的群体可以非常协调高效的工作，像一部精密的机器。在这部机器运作的过程当中，群体不仅仅可以精密地协作，还可以不断进行进化，这种现象可以称为发生了创新。

厦园芙蓉·2024-02-12 15:34

王树森：学 DRL 走过的弯路太多，想让大家避开（文末赠送福利）

而强化学习是机器学习的一个分支，研究如何基于对环境的观测做出决策，以最大化长期回报。从20世纪80年代至今，强化学习一直是机器学习领域的热门研究方向。

人工智能与算法学习·2024-02-12 15:43

Python自学之路：从入门到精通

一、引言Python，作为最受欢迎的编程语言之一，不仅语法简洁易懂，而且应用领域广泛，从数据科学、机器学习、网络开发到自动化脚本编写等，无所不能。

白猫a~·2024-02-12 15:37

「我在淘天做技术」智能对话新纪元：百万日活对话机器人的 LLM 落地实践

作者：智能小蜜团队一、前言阿里小蜜家族（阿里小蜜、店小蜜、万象），从2015年发展至今，已经成为了覆盖淘天P-C（平台-消费者）、B-C（商家-消费者）、P-B（平台-商家）全咨询体系的智能对话机器人，

阿里技术·2024-02-12 15:32

《固柢机器人锻炼心得周记集》第二十七周之鼻炎好转有伤口愈合的感觉

最近两周，鼻子的动静虽然没有前段时间大了，可还是能明显感觉到它种种变化的迹象，有时候是鼻子部位的，有时候是整个身体的，有时候是精神上的。这两周鼻子上的变化感觉比较温和，有种伤口愈合的感觉，时而发痒（有时感觉在鼻腔内部发痒，有时感觉整个鼻子发痒，这种痒比较温和而且过一会儿就会不知不觉的自动消退，不像蚊虫叮咬的痒），时而发胀（这种胀没有痛感，有时在鼻腔内部，有时在整个鼻子部位，有时会引起后脑发胀，有时

柳磊2020·2024-02-12 14:57

GlusterFS分布式复制卷搭建

目录1准备工作1.1每台机器添加一块磁盘1.2分区1.3格式化磁盘1.4挂载磁盘2安装GlusterFS2.1安装依赖2.2安装glusterfs2.3启动服务2.4存储主机加入信任存储池2.5创建分布式复制卷前面我们讲到过分布式卷的创建

wyl9527·2024-02-12 14:57

Week10

第10周十七、大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习参考视频:17-1-LearningWithLargeDatasets(6min).mkv如果我们有一个低方差的模型

kidling_G·2024-02-12 14:29

感恩日记

1感恩今早不想起床的结果施工的机器在那吵的，还好下雨了，终于不用听了，在补一觉2感恩今天下雨，我没带伞回来，然后宿舍前的店里小哥哥借了我一把伞，没有让我淋成落汤鸡，我跟他道谢后，晚上回来还他，他说可以3

睿智女人张春芳·2024-02-12 13:07

【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】（10）对话系统

例如聊天机器人；比如在聊天机器人，语音助手，智能客服方面，都有很大的应用。比较重要的是，基于人工智能的对话系统，可以模拟人

giszz·2024-02-12 13:59

阿里云人工智能工程师ACP认证考试：15天备考到通过经验分享

随着2023年AIGC的火热，个人的热情被带动起来，有必要系统、全面的对人工智能、机器学习、深度学习进行总结和再学习。那就设立一个可量化的学习目标吧：考个人工智能相关的认证，以证促学。

North_D·2024-02-12 13:59

【大数据】Flink on Kubernetes 原理剖析

8.1SessionCluster8.2JobCluster9.问题解答Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统，其提供应用部署、维护、扩展机制等功能，利用Kubernetes能方便地管理跨机器运行容器化的应用

G皮T·2024-02-12 13:27

慢羊羊无法解除灰太狼身体的机械化，付羊羊或成另一个关键人物

神秘机器人剔博士有个特殊能力，受到他攻击的东西都会变成金属，灰太狼因为曾受到神秘机器人剔博士的攻击，虽然只是擦伤，但随着时间的沉淀，灰太狼的身体终究是渐渐机械化了，好在这个过程很缓慢，还有时间去寻找恢复的方法

日久的动漫加油站·2024-02-12 12:15

生活不仅有诗与远方，还有洗碗的绝望

看距离机器内部运作是肯定有声音的九阳X6洗碗机实际测试中，由于存在环境音的干扰，运行时也就60分贝，与人交谈时的分贝差不多2.一定就耗电量

饼饼滨滨·2024-02-12 12:11

上班

或者血红透明的杯子没有一点隐私使我自然知道了茶叶牺牲的全过程报纸是道具密密麻麻的文字背后是媒体的精心布局可以预测今天或明天的风向也有一些例外有人叫卖皇帝的新装其实我们都知道这没有关系，我们已经习惯看报纸是我们的职业和机器人工作原理一样带着耳朵开会是上班的又一大发

刀客十三·2024-02-12 12:55

【机器学习实战】大数据与MapReduce

当运算需求超出了当前资源的运算能力，一、可以考虑购买更好的机器；二、可以将计算转换成并行作业，MapReduce就提供了这种方案的一个具体实施框架。

吵吵人·2024-02-12 12:48

创建一个Go项目

2.交叉编译交叉编译可以实现跨平台的功能在日常工作中，线上机器一般是Linu

简单点了·2024-02-12 12:45

Vitis AI 集成

·2024-02-12 12:42

神经网络中的分位数回归和分位数损失

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。

·2024-02-12 12:41

【机器学习】数据清洗之处理缺失点

个人主页：[甜美的江]欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：[机器学习]希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

·2024-02-12 12:11

286 特殊的换装2019.5.17

所有人闭眼睛挑服装，每个人都闭着眼睛随便拿了一条裙子，接着让机器人判定谁获胜，结果我赢了。我换掉原来的衣服，换上了全新的拖尾裙，第二是李芸熙，第三是蒋宛辰，第四是秋明顺。

雅林宝贝·2024-02-12 12:14

第22章若只如初见

“银，我让你去给我们帮忙，并不是因为你是机器人，只因为我们是恋人！”他看着银，愤怒而痛苦地说道。“当然，你如果不想去，我也勉强不得——我不想让你以为我在控制你。”麦达丢下这样一句话，转身离去。

goldengray·2024-02-12 12:32

Docker环境下创建Redis集群出现ERR Invalid node address specified: redis1:6379错误

成功创建集群原因出现这个问题的原因是redis-cli对设别机器名支持不的够好。

AdairSong·2024-02-12 12:53

又一个开花机器——长春花

长春花会在春天开花，在夏天开花，在秋天开花，在冬天开花，一年四季，每时每刻都在不知疲倦的开花，犹如一个没有感情的开花机器，真想给它颁一个“最佳开花劳模奖”，长春花不仅开花勤勤恳恳，就连品种也是多种多样，

驭龙高手小林·2024-02-12 12:51

李宏毅机器学习笔记 2.回归

最近在跟着Datawhale组队学习打卡，学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。

Simone Zeng·2024-02-12 11:34

机器学习 | 凸/非凸目标函数 |非凸目标函数导致求解陷入局部最优

数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χx^{*}\in\chix∗∈χ，使f(x∗)=min{f(x):x∈χ}f(x^{*})=min\{f(x):x\in\chi\}f(x∗)=min{f(x):x∈χ}，其中x是n维向量，χ\chiχ是x的可行域，f是χ\chiχ上的实值函数。凸优化问题是指χ\chiχ是闭合的凸集且f是χ\chiχ上的凸函数的最优化问题，这两个条件任一不满足则该问题即为非

stone_fall·2024-02-12 11:04

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

两种“最优”：“局部极小”(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法(geneticalgorithms)[Goldberg,1989]也常用来训练神经网络以上用于跳出局部极小的技术大多是启发式，理论上商缺乏保障。Gold

lestat_black·2024-02-12 11:32

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm，L1-Norm，L0-Norm推导正则化公式说明为什么用L1-Norm代替L0-Norm学习为什么只对w/Θ做限制，不对b做限制Question1：Wh

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

机器学习40讲学习笔记-18 从全局到局部：核技巧

一序本文属于极客时间机器学习40讲学习笔记系列。18从全局到局部：核技巧对偶性主要应用在最优决策边界的求解中。

bohu83·2024-02-12 11:01

[机器学习]全局最小与局部最小

机器学习中很多任务最终都会转化为优化任务，基于梯度的搜索是使用最广泛的参数寻优方法。梯度法：从某些初始解出发，迭代寻找最优参数值。

3points·2024-02-12 11:01

面试题：说下局部最优和全局最优的区别

耗子来啦·2024-02-12 11:31

机器学习之监督学习和非监督学习

监督学习(SupervisedLearning)监督学习是一种学习方式，其中模型从标记的训练数据中学习。这意味着每个训练样本都是由输入向量和相应的目标输出(也称为标签)组成的。模型的任务是学习输入到输出的映射函数，以便当提供新的、未见过的数据时，模型能够预测出正确的输出。例子:邮件分类:根据邮件内容将邮件自动分类为“垃圾邮件或“非垃圾邮件”。这里，邮件内容是输入，而“垃圾邮件“或“非垃圾邮件”的非

华农DrLai·2024-02-12 11:30

机器学习之局部最优和全局最优

(1)局部最优，就是在函数值空间的一个有限区域内寻找最小值;而全局最优，是在函数值空间整个区域寻找最小值问题。(2)函数局部最小点是它的函数值小于或等于附近点的点，但是有可能大于较远距离的点。(3)全局最小点是那种它的函数值小于或等于所有的可行点。面试：你能解释一下梯度下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗？梯度下降法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数，以寻找最小值。局限性：它可能会陷入局部

华农DrLai·2024-02-12 11:29

这些酒店岗位正在被机器人抢走饭碗？

利用机器人工作早已不是什么新鲜事了，机器人的本事也越来越多：扫地可以用扫地机器人，物流方面有分拣机器人，酒店业中也出现了聊天机器人、刷脸机器人和送货机器人……有人认为，酒店业中机器人取代人力服务是大势所趋

揽小胜·2024-02-12 11:40

《写作如此简单》丨写书哥与人合著的自媒体写作经验分享

文丨十里荷塘秋水长在人工智能技术日益发达的现在，很多常规工作都可以被机器人替代，之后能保留的，是人与人的连接，珍贵的能力将是写作、演讲和沟通；而写作是其他两个能力的基础，它能让人逻辑清晰，引人深度思考。

十里荷塘秋水长·2024-02-12 11:28

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

对于数据科学和机器学习领域的程序员来说，Python提供了强大的API和众多的库，使其成为数据科学和机器学习的首选语言。在Python的众多应用中，爬虫一直有着超高需求。

程序员老冉·2024-02-12 11:21

访问localhost和127.0.0.1是否完全一样？

Host绑定只是机器绑定，与端口无关，所以不存在127.0.0.1:80等同于lo

yanguo110·2024-02-12 11:50

[机器学习]决策树

决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及Breiman等人在1984年提出的CART算法工作原理一般的，一颗决策树包含一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点构造构造

LBENULL·2024-02-12 11:21

日本历史上的迷之生物“野槌蛇”，被悬赏两亿日元的超萌怪蛇

记得小时候看日漫《机器猫》，傻乎乎的康夫（现在叫大雄）想要一条“野槌蛇”，然后机器猫将他带到了过去，发现当时人们的宠物就是野槌蛇。虽然是蛇类，但是那些野槌蛇真的很萌。

鲁大狮·2024-02-12 11:41

Spark MLlib

目录一、SparkMLlib简介（一）什么是机器学习（二）基于大数据的机器学习（三）Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三

Francek Chen·2024-02-12 11:15

肾结石的“犯罪之路”

公众号：荷韵年华人体是一台精妙的机器。女性能够孕育生命，男性能够......孕育结石，各种各样的结石。当然，结石并不是男性的专属，女性也会有结石哦。今天要讲的就是，肾脏的结石——肾结石。

医韵年华·2024-02-12 11:59

机器学习简介

介绍机器学习是人工智能（AI）的一个子领域。机器学习的目标通常是理解数据的结构，并将该数据拟合到可以被人理解和利用的模型中。尽管机器学习是计算机科学的一个领域，但它与传统的计算方法有所不同。

白如意i·2024-02-12 10:36

保护你的 Linux VPS：入门指南

然而，Linux服务器管理员必须像对待任何网络连接的机器一样谨慎，以保持其安全性和稳定性。有许多不同的安全主题属于“Linux安全”这一总类，并且对于Linux服务器的适当安全级别有许多不同的看法。

白如意i·2024-02-12 10:05

java虚拟机在所有平台上都是一样的_当需要JVM运行时，如何与Java平台无关？

在Java中，编译后的代码是一组精确的“虚拟CPU”指令，每个物理机器上都需要相同的指令。

生锈快刀·2024-02-12 10:23

java是如何实现跨平台性的?它的原理是什么？

字节码文件是一种与任何具体的"机器环境"和“操作系统环境"无关的中间代码，同时也是一个二进制文件。Java的字节码文件必须运行在JVM上。（Java的编译器：

穿狼皮的小红帽·2024-02-12 10:22

Java实现平台无关性的原理

二、原理如下图：通过JVM（虚拟机）实现平台无关，Java源码会被编译为字节码文件（.class文件），可以被不同平台的JVM进行解析，不需要重新编译，JVM会把字节码文件解析成本地机器码执行为什么不直接使用

星河之砂·2024-02-12 10:22

『6.21』领导力

作为一名足球教练，弗格森很清楚，自己面对的不是一群足球机器，而是一个个鲜活的人，他们各有各的特长，各有各的脾气。

晓蕊·2024-02-12 10:02

机器学习：Softmax介绍及代码实现

Softmax原理Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。softmax可以用于实现上述结果，具体计算公式为：对于k维向量z来说，其中zi∈Rzi∈R，我们使用指数函数变换可以将元素的取值范围变换到(0,+∞)(0,+∞),之后我们再所有元素求和将结果缩放到[0,1]

是Dream呀·2024-02-12 10:44

机器学习 —— 多项式回归和正规方程

一、多项式回归房价预测中：有两个特征，frontage和depth，即临街长度和房子的宽度。假如我们计算一个x=frontage*depth(房子面积)，则假设函数变成了hθ(x)=θo+θ1x。线性回归并不适用于所有数据，有时我们需要曲线来适应我们的数据，比如一个二次方模型或者三次方模型。通常我们需要先观察数据然后再决定准备尝试怎样的模型。另外，我们可以令：X2=X2^3,X3=X3^3,从而将

BioLearner·2024-02-12 10:36

使用 Python 5 年后，我转向了Go

\n几乎可以用它来做任何事情–从创建简单的脚本，Web开发，到数据可视化以及机器学习。

六六子大顺1·2024-02-12 09:29

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