机器学习中第23页

用AI技术捣鼓出骚扰电话营生

骚扰电话竟然是机器人

广问AI·2024-09-01 05:44

自主导航的视觉导航机器人：解析ROS、OpenCV、Qt及路径规划算法的创新应用与实践（代码示例）

一、项目概述项目目标与用途本项目旨在开发一款能够在复杂环境中自主导航的视觉导航机器人。

极客小张·2024-09-01 05:35

我在起点，从心开始

两天的学习中印象最深的还是深度汇谈，因为和我的工作息息相关。原来我总是觉得，自己是个还不错的领导

728e9c9ddbde·2024-09-01 04:25

Spark(46) -- SparkStreaming整合kafka数据源

1.回顾Kafka可以看我前面kafka文章核心概念图解Broker：安装Kafka服务的机器就是一个brokerProducer：消息的生产者，负责将数据写入到broker中(push)Consumer

erainm·2024-09-01 03:26

深入浅出Kubernetes 的核心概念

Node就是一个抽象层，我们不必关注某台机器的特性，只需要简单的视

AI乔治·2024-09-01 03:03

第三十七期思维导图双证班线下课总结

图片发自App去年在大V第一次接触思维导图，就被课程的内容吸引了，每一条的宣传语都击中我学习中的痛点。图片发自App平时喜欢阅读可是读了后就忘，大脑缺乏训练整理信息的能力不够，传统的学习方式枯燥乏味。

佳ivy·2024-09-01 02:11

使用opencv和python实现图像的智能处理_机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理...

译者序序前言审校者简介第1章品味机器学习11.1初步了解机器学习11.2机器学习可以解决的事情31.3初步了解Python41.4初步了解OpenCV41.5安装51.5.1获取本书最新的代码51.5.2

weixin_39649965·2024-08-31 23:04

深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸是深度学习中训练深层神经网络时常见的两个问题，它们影响网络的训练过程和性能。

Ven%·2024-08-31 23:31

RNN及其变体

RNN及其变体RNN模型定义循环神经网络:一般接受的一序列进行输入,输出也是一个序列作用和应用场景:RNN擅长处理连续语言文本,机器翻译,文本生成,文本分类,摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN

豫儿啊~·2024-08-31 22:28

passOS精准查重高效降重，论文查重秘籍大公开！

而用了AI降重，能保证逻辑通畅、表达优化，毕竟机器比人脑灵敏。这里不得不说，以后写论文的人，降重会越来越难，毕竟以后的论文只会越来越多，创新越来越难，除非你的领域是冷门领域。

傅锦致:）·2024-08-31 22:57

自动化通过cmd命令行并以特定账户连接到远程机器

1建一个taskschedule运行cmd命令2cmd命令示例：机器名加域名mstsc/v:".xxx.xxx.com"或者是机器IP地址mstsc/v:"10.148.66.178"3设置用特定账户登陆用户名可以写勾选

同一片云彩·2024-08-31 21:23

小白学视觉·2024-08-31 21:52

麒麟系统设置jar开机自启动自定义服务

项目场景：在信创项目中，麒麟操作系统(兆芯)客户端访问web端程序时，PC机器上需要安装读卡器读卡服务（自定义服务）才能读取身份证/卡片信息，并开机自启动。

断墨先生·2024-08-31 21:51

机器视觉按需求选择工业相机的方法

信号工业相机的信号类型有模拟信号和数字信号两种。模拟相机必须有图像采集卡，标准的模拟相机分辨率很低，采集到的是模拟信号，经数字采集卡转换为数字信号进行传输存储。工业数字相机采集到的是数字信号，数字信号不受电噪声影响，因此，数字相机的动态范围更高，能够向计算机传输更精确的信号。分辨率根据具体需求来选择相机分辨率的大小，如果一个像素对应一个缺陷的话，那么这样的系统一定会极不稳定，所以我们为了提高系统的

鸦芽_hujiamei·2024-08-31 21:51

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。

2402_85758349·2024-08-31 21:19

工业相机测长仪的组成部分

关键字:工业相机测长仪,高精度测长仪,视觉测量系统,蓝鹏测控测长仪,工业测长仪,本文介绍了蓝鹏测控公司机器视觉业务测长仪的核心产品及技术特点，主要涵盖相机部分、相机防护系统、补光系统和软件部分。

蓝鹏测控·2024-08-31 21:49

从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用

摘要｜介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用，分析其关键技术，如环境感知、定位、路径规划等，并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。

电气_空空·2024-08-31 20:44

使用 ROS 集成 MQTT 的远程机器人驱动框架

这篇论文的标题是《使用ROS集成MQTT的远程机器人驱动框架》。

神一样的老师·2024-08-31 20:44

【MATLAB源码-第157期】基于matlab的海马优化算法（SHO)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述海马优化器（SeaHorseOptimizer,SHO）是一种近年来提出的新型启发式算法，其设计灵感来源于海洋中海马的行为模式，特别是它们在寻找食物和伴侣时表现出的独特策略。海马因其独特的外形和行为而著称于世，它们的这些行为为解决复杂的优化问题提供了新的思路。启发式算法通常模拟自然界中生物的行为或自然现象来解决数学和工程中的优化问题，海马优化器正是这样一

Matlab程序猿小助手·2024-08-31 20:43

catkin_ws的作用

catkin_ws在ROS（RobotOperatingSystem，机器人操作系统）中扮演着重要的角色，它是ROS用户的工作空间，主要用于存放与ROS项目相关的开发文件。

FL17171314·2024-08-31 20:13

21.兴趣的秘密何在

有趣的课就是学生带着一种高涨的、激动的情绪从事学习和思考，对面前展示的真理感到惊奇甚至震惊，学生在学习中意识和感觉到自己的智慧力量。体验到创造的欢乐，为人的智慧和意志的伟大而感到骄傲。

Dy应子·2024-08-31 19:18

机器学习（2）单变量线性回归

在监督学习中，我们有一个数据集，这个数据集被称为训练集（TrainingSet）。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。

天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

深度学习项目实践——QQ聊天机器人（transformer）（三）功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写

深度学习项目实践——QQ聊天机器人（transformer）（三）功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写在前两节中，我们详细讲解了QQ聊天的原理、QQ机器人的框架与环境配置的流程。

Linductor·2024-08-31 18:58

Python比C语言到底有什么优势？为什么越来越多人都学python？

丰富的库和框架：Python拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各

马大哈（Python）·2024-08-31 18:58

常被多数家长忽视的学习动力来源

孩子想要学习好就必须有动力，就跟我们成年人做事一样，如果我们工作上会获得领导的赏识，获得奖金获得提拔，那么我们工作的激情肯定更足，对于孩子来说也是一样的，他需要一个学习动力，才能让他去克服学习中遇到的困难

彭臻华·2024-08-31 17:38

汇编、C/C++编译过程

一、汇编的编译过程汇编作为我们能够接触到最底层的语言、低级语言，汇编语言的编译方法多是基于对于寄存器的控制，可以直接翻译成机器代码，它同样是其他高级语言的基础，高级语言如Python、C++和Java与汇编语言的关系是一对多

迷的人·2024-08-31 17:24

AI写作神器有哪些，分享2024年比较常用的几款ai写作软件

这些工具通过自然语言处理和机器学习技术，为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。

全网优惠分享君·2024-08-31 15:37

windows C++-Lambda表达式(一)

随着时代的发展，许多为了便利开发者的特性被加入到开发语言中，这是一种趋势，意味着编程语言不再向机器而是向开发人员倾斜，但减轻开发人员的负担意味着额外的支出，效率、编译器的复杂性、潜在的问题等等都会越来越多

sului·2024-08-31 14:03

停止无效学习，出去走走吧

累了，就出来走一走很多时候，我们学习的像个机器人。进入学习状态后，脑子里就只有学习，稍微休息一会，开会儿小差，就觉得自己不行，耽误了学习。告诉自己下次再也不能开小差了。像机器人一般，不停的在吸收。

董大树·2024-08-31 12:31

深度学习100问13:什么是二分类问题

二、解决方法要解决二分类问题呀，我们可以找来一些“魔法工具”，也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手

不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

Learn OpenGL In Qt之系列简介

一蓑烟雨任平生~个人主页：rainInSunny|个人专栏：C++那些事儿、LearnOpenGLInQt文章目录传送门写在前面为什么是OpenGL和Qt能学到什么能做点什么国漫女神炫酷进度冷酷机器人传送门待更新写在前面

rainInSunny·2024-08-31 11:43

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

【王老师每日家庭教育分享】——12个习惯决定孩子的成绩(1-2)

就学习过程而言,教师只是引路人,学生是学习的真正主体,学习中的大量问题,主要靠自己去解决。提前预习,是培养自主学习的精神和自学能力、提高听课效率的重要途径。

王继轩24·2024-08-31 10:16

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

在完整的机器学习流程中，数据标准化（DataStandardization）一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同，以下哪个模型对变量是否标准化不敏感？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-31 10:09

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法，它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中，深度学习模

2401_85761762·2024-08-31 10:06

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。

Chauvin912·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：

会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

华为rh2288v3服务器显示f02,华为RH2288 V3内部简介_华为 FusionServer RH2288 V3_服务器评测与技术-中关村在线...

通过机器顶盖上的锁扣即可轻易打开。为了方便用户对内部的查看，RH2288V3服务器采用免工具拆卸设计，在机器顶盖上有一个锁扣，用户通过锁扣即可快速打开机器，查看产品内部情况。

weixin_39789499·2024-08-31 08:18

简单快速-虚拟机搭建K8S集群

BOOTPROTO=staticIPADDR=192.168.31.160DNS1=192.168.31.2GATEWAY=192.168.31.2重启网络servicenetworkrestart1》、所有机器关闭防火墙和

WANDEMOandSTEDAT·2024-08-31 07:17

Python学习和面试中的常见问题及答案

整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。

写代码的M教授·2024-08-31 07:44

管理（1）

最大的坏处，在于人这种东西有个不太好的毛病，人和机器最大的区别，在于机器只需要上紧发条就可以干

新生千寻·2024-08-31 06:40

[opencv]DNN图像分类

其应用领域横跨图像处理、交互式艺术、视频监督、地图拼接和高级机器人等。作为一个有十几年历史的开源项目，OpenCV拥有广大的用户群体和开发者群体。在数字的世界中，一幅图像由多个点（像素）组成。

FL1623863129·2024-08-31 06:11

第47天

2、比改变：学习会改变人的思维，放大自己的格局，在学习中不断成长，不断进步。3、比付出：因果是什么，

俺是山里娃70·2024-08-31 06:23

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

探索Anaconda Cloud：Conda的云端宝库

它为数据科学和机器学习社区提供了一个集中的平台，使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。

2401_85812026·2024-08-31 05:29

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从

婉妃·2024-08-31 05:05

视觉系统的革新：嵌入式AI摄像头

另外，视觉系统可以利用功能全面的板级机器视觉摄像头进一步缩小产品总体尺寸并实现运行灵活性，同时还支持定制或非标准光学部件。它们被用于：医疗诊断

7aa5938c2f5f·2024-08-31 05:19

文字模型训练分析评论（算法实战）

这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。

富士达幸运星·2024-08-31 04:55

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