机器手

linux安装mysql客户端

有时候我们只想在某个机器上安装mysql客户度，而不是安装整个mysql服务,因为服务已经存在了，而我们又因为某些原因我们不能直接登录到这台服务器上，或者是我们要在其他机器上查询mysql的数据安装mysql

·2025-07-09 05:04

SpringBoot多数据源动态切换方案：AbstractRoutingDataSource详解

博主介绍：Java、Python、js全栈开发“多面手”，精通多种编程语言和技术，痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。

fanxbl957·2025-07-09 05:34

汇编语言:基于x86处理器第一章习题解答

这是因为一个完整的汇编程序常常是由多个文件构成，先用汇编器将每一个文件中的汇编代码转化为机器语言后，链接器再把这些文件组合成一个可执行程序。2、学习汇编语言如何能提高你对操作系统的理解？

「已注销」·2025-07-09 04:58

电商架构浅析

以前的人都是通过现金进行交易，就是所谓的一手交钱、一手交货。而电商，则是通过通过网上商城、物流配送、线上资金结算等过程来完成交易。本质就是买卖双方围绕线上商品进行交易履约的过程。

快乐非自愿·2025-07-09 04:55

自组装mid360便捷化bag包采集设备

一、问题一：电脑太重，换nuc采集mid360数据的过程中，发现了头疼的问题，得一手拿着电脑，一手拿着mid360来采集，实在是累胳膊。

hero_heart·2025-07-09 02:46

视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用

p=42891原文出处：拓端数据部落公众号分析师：ZiqiYe视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用作为数据科学领域的从业者，我们常面临这样的挑战：如何让机器真正“看懂”图像中的信息

·2025-07-08 23:51

2025 年机器学习工作流程的 7 个 AI 代理框架

介绍机器学习从业者花费大量时间在重复性任务上：监控模型性能、重新训练流程、检查数据质量以及跟踪实验。

盖瑞理·2025-07-08 23:57

【OD机试题解法笔记】连续出牌数量

游戏开始时玩家从手牌中选取一张卡牌打出，接下来如果玩家手中有和他上一次打出的手牌颜色或者数字相同的手牌，他可以继续将该手牌打出，直至手牌打光或者没有符合条件可以继续打出的手牌。

xuwzen·2025-07-08 21:47

Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

WangYan2022·2025-07-08 21:14

牧天白衣.·2025-07-08 21:13

手机通话语音离线ASR识别商用和优化方向

手机通话语音离线ASR识别商用和优化方向--本地AI电话机器人上一篇：手机FunASR识别SIM卡通话占用内存和运行性能分析下一篇：编写中。

limingade·2025-07-08 20:10

机器学习知识点复习上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记

机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化？

·2025-07-08 20:36

人工智能-基础篇-23-智能体Agent到底是什么？怎么理解？（智能体=看+想+做）

这个“小助手”就是智能体（Agent）——它是一个能自主感知、思考、行动并学习的系统，可以是软件（比如手机里的AI助手）、硬件（比如机器人），或者软硬结合

weisian151·2025-07-08 19:00

【VSCode 插件离线安装包下载方法分享】

特别是当网络环境受限或需要在多台机器上安装相同插件时，离线安装包就显得非常有用。本文记录了几种获取VSCode插件离线安装包的实用方法，特别是针对Augment等热门插件的下载技巧。

Gazer_S·2025-07-08 18:26

仓库机器人效率翻倍的秘密：CAN主站+Modbus TCP的网关神操作

在自动化仓库领域，货架机器人依赖伺服系统精准定位实现货物高效存取。

JIANGHONGZN·2025-07-08 15:37

Python四大环境管理工具全解析

它允许你在同一个机器上为不同的项目创建独立的Python环境，每个环境有自己的依赖包。特点：轻量级：安装和使用都非常简单，适合小型项目。

爱的叹息·2025-07-08 14:28

【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- 实例化 OCR 对象的 predict() 方法介绍

博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。

·2025-07-08 13:26

NumPy：科学计算的超能引擎[特殊字符]（深入剖析+实战技巧）

ndarray：NumPy的核武器剖析内存布局揭秘（超级重要‼️）维度操作黑科技广播机制（Broadcasting）性能屠杀现场️高级技巧武装包️内存映射大文件爱因斯坦求和约定结构化数组真实世界应用场景图像处理机器学习数据预处理踩坑预警

码海漫游者8·2025-07-08 13:26

Python 机器学习实战：Scikit-learn 算法宝典，从线性回归到支持向量机

Python机器学习实战：Scikit-learn算法宝典，从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师，大家好！欢迎来到激动人心的机器学习世界！

清水白石008·2025-07-08 13:24

Python机器学习入门必看！从原理到实战，手把手教你线性回归模型

引言在人工智能浪潮席卷全球的今天，机器学习（MachineLearning）早已不再是实验室的“黑科技”——打开购物APP的“猜你喜欢”、输入搜索词后的“相关推荐”、甚至天气预报中的温度预测，背后都有机器学习模型的身影

小张在编程·2025-07-08 12:47

Transformer模型架构深度讲解

它首次由Vaswani等人于2017年提出，主要应用于序列到序列的任务（如机器翻译、文本生成、摘要生成等）。

·2025-07-08 11:13

机器学习的数学基础-线性代数

·2025-07-08 11:10

【机器学习|学习笔记】随机森林（Random Forest, RF）详解，附代码。

【机器学习|学习笔记】随机森林（RandomForest,RF）详解，附代码。【机器学习|学习笔记】随机森林（RandomForest,RF）详解，附代码。

努力毕业的小土博^_^·2025-07-08 09:56

LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型

LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术，用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题，并根据这些主题对文档进行聚类和分类。

AI天才研究院·2025-07-08 09:23

【Arduino 动手做】DIY Arduino 机器人手臂，带智能手机控制

《Arduino手册（思路与案例）》栏目介绍：在电子制作与智能控制的应用领域，本栏目涵盖了丰富的内容，包括但不限于以下主题：ArduinoBLDC、ArduinoCNC、ArduinoE-Ink、ArduinoESP32SPP、ArduinoFreeRTOS、ArduinoFOC、ArduinoGRBL、ArduinoHTTP、ArduinoHUB75、ArduinoIoTCloud、Arduin

驴友花雕·2025-07-08 08:17

ipmitool介绍_ipmitool命令行使用详解

ipmitool-Ilan-H-Ushell####输入password,进入IPMI交互模式,当然这里也可以把shell直接换成bmc命令,另外ipmitool支持端口,所以是否可以先做DNAT，然后远程直接管理内网机器

weixin_39554891·2025-07-08 08:16

人工智能在医疗领域的应用：技术革新与未来展望

从辅助诊断到药物研发，从健康管理到手术机器人，AI的广泛应用不仅提升了医疗效率，还为精准医疗和个性化治疗提供了新可能。

·2025-07-08 07:40

机器人运动学

1.髋关节（3个自由度）(1)运动学必要性#髋关节自由度：yaw,roll,pitchhip_dofs=["l_hip_yaw","l_hip_roll","l_hip_pitch"]三维空间定位：髋关节是腿部与躯干的连接点，需要完成以下动作：Yaw（偏航）：左右摆动（如犬类转弯时）Pitch（俯仰）：上下摆动（如跨越障碍物）Roll（滚转）：抗侧向力（如斜坡行走时的姿态调整）运动范围示例（以波士

AugustInSopton·2025-07-08 07:07

【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估

评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。

巴伦是只猫·2025-07-08 07:07

【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类

1.多类分类（Multi-classClassification）定义多类分类是指目标变量（标签）有超过两个类别的分类任务。例如：手写数字识别：10个类别（0~9）。图像分类：区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类：政治、经济、体育等。特点互斥性：每个样本仅属于一个类别（区别于多标签分类）。输出要求：模型需输出每个类别的概率分布，且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR)：训练K个二分类器（

巴伦是只猫·2025-07-08 07:06

人工智能学习资源

无机器学习基础：https://www.coursera.org/learn/machine-learning有机器学习基础：MachineYearning深度学习入门：https://www.coursera.org

Hemy08·2025-07-08 06:31

AI 浪潮下的锚与帆：工程师文化的变与不变 | 架构师夜生活

我直接对着机器说需求，它就能给我做出来，我还要你干嘛？你还要给我排期！"产品经理显得有些得意。"你对它说的话它听得懂吗？它生成

·2025-07-08 06:33

【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理

推理（Inference）是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同，推理阶段不计算梯度也不更新权重，仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析：1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数（权重和偏置）。前向传播：输入数据逐层计算，得到输出。后处理：根据任务类型解析输出（如分类取概率最大值，回归直接输出）。2.代码实现（Python+NumPy）(1)定义模型

·2025-07-08 06:29

开源语音分离工具大比拼：人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)！！！

开源语音分离工具大比拼：人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理，特别是机器学习训练数据的准备中，获取纯净的人声（去除背景音乐或噪声）是一个常见的痛点。

小丁学Java·2025-07-08 05:57

【零基础学AI】第27讲：注意力机制（Attention） - 机器翻译实战

本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理（第26讲）序列数据处理（第26讲）自然语言处理基础（第14讲）核心概念为

1989·2025-07-08 05:54

【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法

异常检测算法（AnomalyDetection）详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本（离群点）的技术，广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析：1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常（如时间序列）夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

机器学习笔记二-回归

回归是统计学和机器学习中的一种基本方法，用于建模变量之间的关系，特别是用一个或多个自变量（输入变量）来预测一个因变量（输出变量）的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。

·2025-07-08 04:46

“解锁自动化新可能：使用Robocorp构建Python机器人“

Robocorp提供了一种强大且灵活的平台，帮助开发者构建和运行Python机器人，以满足各类业务需求。

sjufgwgfhoia·2025-07-08 02:31

Docker技术全景解析：从核心原理到实践应用

它通过镜像封装、环境一致性和资源隔离三大创新，解决了“在我机器上能跑，线上为什么不行”这一行业顽疾。

Liudef06小白·2025-07-08 01:20

大前端日志分析的AI应用：从海量日志中提取有价值的运维信息

本文将系统阐述AI技术如何赋能大前端日志分析，从日志采集到智能诊断的全流程解决方案，结合实际案例展示如何利用机器学

欧阳天羲·2025-07-07 20:48

【心灵鸡汤】深度学习技能形成树：从零基础到AI专家的成长路径全解析

引言：技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代，深度学习犹如一棵参天大树，其根系深深扎入数学与计算科学的沃土，主干挺拔地承载着机器学习的核心理念，而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域

智算菩萨·2025-07-07 19:06

【计算机毕业设计】基于Springboot的办公用品管理系统+LW

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发

枫叶学长(专业接毕设)·2025-07-07 16:19

【TVM 教程】如何处理 TVM 报错

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-07-07 15:15

【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......