机器人数采

STM32 - 在机器人领域，LL库相比HAL优势明显

在机器人控制器、电机控制器等领域的开发，需要高实时性、精细化控制或者对代码执行效率、占用空间有较高要求。所以，大家常用的HAL库明显不符合要求。再加上，我们学习一门技术，一定要学会掌握底层的原理。
Wallace Zhang·2025-03-18 05:49

WinNAS：构建人机平等的数据社交平台，开启智能交互未来

在数字化时代，数据不仅是信息的载体，更是人与人、人与机器之间沟通的桥梁。
DeepSeek+NAS·2025-03-18 02:00

基于单片机智能小车设计

智能小车实际上就是一个可以自由移动的智能机器人，比较适合在人们无法工作的地方工作，也可取代人们完成一些复杂、危险性质的工作。
无限虚空·2025-03-18 02:59

如何让ai问答机器人通人性？

领域专用的问答机器人，数据是灵魂。通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。
半只小闲鱼·2025-03-18 02:28

java面试合集

《Java面试合集》专栏的设计需要兼顾技术深度、实战场景与行业趋势，采
云端源想·2025-03-18 01:47

区块链与去中心化技术

应用场景数字身份：去中心化身份（DID）系统允许用户自主管理个人数据5。版权保护：NFT技术为数字艺术品提供唯一所有权证明9。跨境支付：Rip
boring_student·2025-03-18 01:16

宇树科技单线雷达L2的坑货驱动

最烂的github网站：GitHub-unitreerobotics/unilidar_sdk:SDKforUnitreeL1LiDAR搞不懂这家公司火的道理，卖个烂机器狗忽悠火了，瞎眼买了个激光雷达，
wuicer·2025-03-18 01:45

51 单片机指令系统入门

目录基本概念讲解一、机器指令二、汇编指令（一）汇编指令的一般格式（二）按字节数分类的指令三、高级指令总结基本概念讲解指令是计算机（或单片机）中CPU能够识别并执行的基本操作命令。
二年级程序员·2025-03-18 00:38

机器学习Pandas_learn3

frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
XW-ABAP·2025-03-17 23:29

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。
@金色海岸·2025-03-17 20:41

ubuntu20.04

ubuntu20.04下载Indexof/ubuntu-releases/20.04/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirrorIntroduction·Autolabor-ROS机器人入门课程
sanzk·2025-03-17 20:08

JVM常用概念之FPU溢出

问题当自己的代码根本没有浮点或矢量运算，JVM在x86生成的机器代码为什么会用到XMM寄存器?基础知识FPU和矢量单元在现代CPU中随处可见，在许多情况下，它们为FPU特定的操作提供了一组备用寄存器。
剑海风云·2025-03-17 19:03

MV-EB435i立体相机对垃圾分类

最近在v社区发了一篇文章，懒得转移过来了链接：V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好，因为我也是新手，嘻嘻嘻！
开哥kg·2025-03-17 18:54

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

引言在本教程中，我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花（Iris）分类。通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。
丶2136·2025-03-17 18:21

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。
AI天才研究院·2025-03-17 17:46

技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」

《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈，本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。
萌萌短剧·2025-03-17 16:43

【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步

本系列内容介绍：主要参考资料：《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记，仅供参考。
-一杯为品-·2025-03-17 16:38

深入浅出Docker：从零构建容器化开发能力

环境变量管理4.2持久化存储方案4.3网络架构设计五、持续交付流水线集成5.1Dockerfile优化原则5.2多环境配置策略六、安全加固要点一、容器革命：重新定义应用交付在传统软件部署中，环境差异导致的"在我机器上能跑
庸子·2025-03-17 15:04

机器学习 [白板推导]（三）[线性分类]

4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型  模型：f(x
神齐的小马·2025-03-17 15:31

ChatGPT智能聊天机器人实现

以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南，包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源：—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型：HuggingFaceTransformers
云端源想·2025-03-17 14:57

Ollama 基本概念

Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。
Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））

目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError
浪九天·2025-03-17 11:08

计算机组成原理（知识点+易错点，超详细）|第四章 指令系统

指令集体系结构4.1.2指令的基本格式4.1.3定长操作码指令格式4.1.4扩展操作码指令格式4.1.5指令的操作类型4.2指令的寻址方式4.2.1指令寻址和数据寻址4.2.2常见的数据寻址方式4.3程序的机器级代码表示
sailing_c·2025-03-17 11:05

从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用

我们此次的学习重点在于机器学习本身，因此我们
努力的小雨·2025-03-17 11:04

docker容器迁移，以mysql容器为例

本文将详细介绍如何将一个正在运行的MySQL容器从一台机器迁移到另一台机器。特别内网安装数据库等软件时，所需依赖和工具下载困难，可以通过镜像迁移方式完成软件安装。
风萧易去情难还·2025-03-17 11:34

Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例

Python以其强大的数据处理能力和丰富的机器学习库，成为了实现这些模型的首选语言。本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来
云策量化·2025-03-17 10:29

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks
@金色海岸·2025-03-17 09:24

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。
@金色海岸·2025-03-17 09:54

从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）

文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习
码事漫谈·2025-03-17 09:48

精选AI大模型读物：《从ChatGPT到AIGC：智能创作与应用赋能》——探索智能时代的创作力量

自2023年以来，AI聊天机器人ChatGPT火爆互联网，其颠覆性的使用体验重塑了人们对于AI的认知。而ChatGPT背后的技术―AIGC也引起了互联网圈的关注，打开了人们对AI应用的想象空间。
AGI大模型老王·2025-03-17 08:14

深入解析两大AI模型的架构与功能

随着技术的不断进步，我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。其中，Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT作为两大代表性模型，各自在技术和应用上展现出了卓越的性能。
草莓屁屁我不吃·2025-03-17 08:12

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用

机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。
kkchenjj·2025-03-17 08:11

建立高质量个人数据库：解锁DeepSeek的关键

然而，很多人在使用过程中存在误区，本文围绕如何正确利用DeepSeek搭建高质量个人数据库展开探讨，强调其对个人成长和发展的重要性，并通过具体实例展示其强大功能。
CodeJourney.·2025-03-17 07:10

Next.js博客项目-快速起步

1.环境配置安装Node.js首先，确保你的机器上已安装Node.js。
Ktovoz·2025-03-17 07:36

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
AI天才研究院·2025-03-17 06:55

A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记

实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理，广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。
栀子清茶·2025-03-17 06:54

数据增强正在杀死你的模型：90%开发者不知道的回译质量陷阱

回译数据增强（Back-translationAugmentation）是基于神经机器翻译的文本再生技术，其核心运作流程包含三个关键阶段：语义编码阶段：源语言文本通过NMT模型编码为中间语义表示跨语言迁移阶段
·2025-03-17 05:50

新手村：数据预处理-异常值检测方法

机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。
嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。
嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

Python在数据处理中的应用：从入门到精通

无论是企业决策、科学研究还是日常的个人数据分析，掌握高效的
程之编·2025-03-17 05:48

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。
彩旗工作室·2025-03-17 05:44

这些用例设计题，你在面试时遇到过吗？

是否可以成功点赞，并显示点赞图标和微信昵称；2.点赞成功后是否可以取消点赞；3.没有网络情况下是否可以点赞；4.点赞成功后是否可以评论；5.是否按照点赞顺序进行排序；6.点赞刚好一排可以显示多少头像；7.是否有点赞人数限制
bug管理者·2025-03-17 04:13

Adaptive AUTOSAR之状态管理模块（STM）

STM与执行管理（EXM）交互，以请求功能组和机器状态，以输入由项目需求确定的特定状态。功能组状态可能还依赖于网络管理（NM）状态。STM通过ara::com服务提供对其内部状态的访问。
weixin_42130902·2025-03-17 04:08

【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-03-17 03:02

如何在github上参与开源项目

2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目，你可以通过以下方式找到感兴趣的项目：搜索项目：在GitHub首页的搜索框中输入关键词，例如“机器学习”、“Web开发”等。
这个懒人·2025-03-17 03:00

【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例

DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。
柳柳的博客·2025-03-17 02:51

Python依赖管理工具分析

缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性：Python社区庞大且分散，众多开发者和团队各自为政，根据自己的需求和偏好开发工具，缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景：Python应用场景广泛，从Web开发到数据科学、机器学习
xdpcxq1029·2025-03-17 01:19

【大模型实战篇】对比包括QwQ-32B在内的不同推理模型的吞吐量表现

实验采用A800机器，测试双卡部署以及四卡部署的模式，推理框架采用vllm，关于部署的细节参考《vllm本地部署阿里最新的QwQ-32B推理模型》。模型参数链接如下：模型名称参
源泉的小广场·2025-03-17 01:49

Python个人学习笔记（2）：编程入门知识与基础语法介绍

一、注释（一）作用1.对代码进行解释和说明避免自己忘了写的代码是做什么的——写给人看的，机器不运行不要去注释你代码做了什么，而要去注释我的代码为什么要这么做。
NEET_LH·2025-03-17 00:11
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