机器键盘第13页

Deepseek r1回答：人工智能的本质是什么？给人类社会带来的意义是什么？相比于之前的互联网革命，这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些？

可能需要提到机器学习、深度学习，尤其是神经网络。但本质可能更深层，比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI，现在都是弱AI，专注于特定任务。然后是意

强化学习曾小健·2025-03-09 03:29

基于STC89C52的4x4矩阵键盘对应键值显示测试

4x4矩阵键盘因其布局紧凑、按键数量适中，能有效节省I/O口资源，成为常用的输入设备。STC89C52作为一款经典的8位单片机，以其丰富的外设资源和简易的开发流程，为矩阵键盘的应用提供了良好平台。

@小张要努力·2025-03-09 02:12

K8S 集群节点扩容

k8s231192.168.99.2312C4Gmaster1.23.1720.10.24k8s232192.168.99.2322C4Gwoker1.23.1720.10.24k8s233（需上线）192.168.99.2332C4Gwoker1.23.1720.10.24当现有集群中的节点资源不够用，此时就需要给集群扩容添加机器

小小大胖子3·2025-03-09 02:38

08动态库与静态库

汇编：将汇编语言文件翻译为对应处理器的二进制机器码，此时生成*.o文件。链接：将多个*.o文件合并成一个不带后缀的可执行文件。

Bardb·2025-03-09 02:50

Python学习之-分支语句-基础训练

任务描述从键盘输入圆的半径，如果半径大于等于0，则计算并输出圆的面积和周长。

YMLT花岗岩·2025-03-09 01:10

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题在使用Python的scikit-learn库进行机器学习任务时，我们经常需要加载各种数据集。

冰雪之境·2025-03-09 00:39

《探秘课程蒸馏体系“三阶训练法”：解锁知识层级递进式迁移的密码》

从概念上讲，课程蒸馏体系借鉴了机器学习中知识蒸馏的思想，将复杂、庞大的知识体系进行提炼和压缩，使其能够更有效地被学习者吸收。而“三阶训练法”作为该体系的核心，通过精心设计

·2025-03-08 23:52

机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？两个机器人开始了激烈的讨论，最终AI的回复细思极恐

机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？两个机器人开始了激烈的讨论，最终AI的回复细思极恐实现了一个两个机器人互相撕逼辩论的功能，给他俩出了一个辩题：机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？

null.equals()·2025-03-08 23:22

在 VSCode 中本地运行 DeepSeek，打造强大的私人 AI

步骤1：在VSCode中安装Ollama和CodeGPT要在本地运行DeepSeek，我们首先需要安装Ollama，它允许我们在我们的机器上运行LLM，以及CodeGPT，它是集成这些模型以提供编码辅助的

csdn_aspnet·2025-03-08 23:19

ASP.NET MVC 网站优化总结使用 Gzip 压缩

2.如何启用IIS的Gzip压缩功能：答：首先，如果你需要压缩静态文件（HTML），需要在硬盘上建一个目录，并给它“IUSR_机器名”这个用户的写权限。

飞鸟flyboy·2025-03-08 22:17

GitHub每日最火火火项目（3.7）

该项目可能运用机器学习、深度学习等人工智能算法，对大量的金融数据进行深入分析，包括股票、债券、期货等市场的历史价格、交

FutureUniant·2025-03-08 21:49

Manus VS DeepSeek：一文看懂两大AI平台核心差异

它不同于传统的聊天机器人如ChatGPT，后者只能回答问题或提供建议，而Manus、还能够独立思考，能像人类一样主动规划任务、操作电脑软件，最终直接把成果交到你手上。

AI悦读社·2025-03-08 21:49

10分钟极速入门DeepSeek：从注册到实战的全链路指南

1.3跨平台登录：无缝衔接的数字身份第二章交互革命：网页端与API的二元世界2.1网页端：所见即所得的AI画布2.2API调用：工业级AI流水线第三章对话艺术：Prompt工程极简教程3.1基础语法：让机器理解人类的三要素

暴怒的代码·2025-03-08 21:35

【AI-42】如何调整参数和超参

在机器学习和深度学习中，参数和超参数是两个重要概念，以下是一些常见的参数和超参数及其作用：参数权重（Weight）解释：可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”，其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度

W Y·2025-03-08 19:59

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

以下是一个使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码。我们将使用自然语言处理（NLP）技术处理题目的文本信息，并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。

max500600·2025-03-08 19:17

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

本文将带你深入理解Python在AI中的应用，并通过机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的实际示例，讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合

嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

图像处理篇---opencv中的图像特征

纹理特征：局部二值模式（LBP）1.LBP简介2.LBP计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点二、形状特征：Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三、其他可用于传统机器学习的特征

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:35

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

神经网络：让机器学会“观察与思考“的数字大脑

你可以把神经网络想象成一个会学习的"电子大脑"，它的工作原理既神秘又有趣：1.从单个神经元开始就像人类大脑由神经元组成，神经网络的基本单元是"人工神经元"。每个神经元接收多个输入信号（比如图片的像素值），每个信号被赋予不同的"权重"（重要性），然后通过类似"加权投票"的方式计算总和。当总和超过某个阈值时，神经元就会"激活"，输出一个信号。这个过程模仿了生物神经元的"全或无"放电机制。2.神经元的超

安意诚Matrix·2025-03-08 16:10

光学超表面的人工智能

人工智能，尤其是机器学习的优化，为这些需求提供了解决方案。该文章系统地回顾了AI在三个关键领域的潜在影响：AI支持的超表面可制造性设计（DFM）、超越经典局部相位近似的设计以及AI赋能的计算后端。

Luis Li 的猫猫·2025-03-08 14:54

Docker整理

preprod（预生产）生产环境：prodDocker概念：1.是一个开源的应用容器引擎2013年初2.基于go语言实现3.Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级别可移值发布到任何linux机器上

小白整理·2025-03-08 13:03

智邦国际ERP生产排产缩短生产周期

在考虑能力和设备的前提下，在物料数量一定的情况下，安排各生产任务的生产顺序，优化生产顺序，优化选择生产设备，使得减少等待时间，平衡各机器和工人的生产负荷。

baidu_38202126·2025-03-08 13:58

解锁 Hugging Face 的 smolagents：AI 代理的革命性突破！

AI代理的核心理念是：让机器执行过去无法完成的任务。随着AI代理的趋势不断上升，市面上涌现了许多AI代理框架。在众多代理框架中，smolag

真智AI·2025-03-08 13:27

DeepSeek这么火，一文教你本地部署DeepSeek!

一、技术架构优势DeepSeek采用创新的混合模型架构，将传统机器学习与深度学习有机结合。这种架构既保留了传统方法的可解释性，又具备深度学习的强大表征能力。通过自适应学习机制，Deep

入职啦·2025-03-08 11:44

python程序员工资高吗？

不同岗位薪资范围为：Python全栈开发工程师（10k-20K）、Python运维开发工程师（15k-20K）、Python高级开发工程师（15k-30K）、Python大数据工程师（15K-30K）、Python机器学习工程师

lmseo5hy·2025-03-08 11:08

#深度优化提示词模板：解锁DeepSeek R1终极潜力的系统方案

摘要本文提出针对DeepSeekR1大模型的深度提示词优化体系，基于认知心理学原理与机器学习特征构建四维优化框架。

领码科技·2025-03-08 11:38

【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常

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·2025-03-08 11:35

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台，可以用于构建各种机器学习模型，包括神经网络。

大富大贵7·2025-03-08 11:05

Python爬取58同城广州房源+可视化分析

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

R3eE9y2OeFcU40·2025-03-08 11:35

深度学习中N维数组的介绍

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例：0维数组（标量）：通常表示一个类别。1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。

帅维维·2025-03-08 11:01

C语言基础知识五

利用地址，它的值直接指向存在电脑存储器之中的另一个地方的值，由于通过地址能找到所需的变量单元，可以说，地址指向该变量单元，因此将地址信息形象化的称为指针，意思是通过它能找到以它为地址的内存单元在32位机器之中

七饭·2025-03-08 11:00

智能交通违章处理系统：AI赋能下的智慧交通解决方案

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发

Echo_Wish·2025-03-08 10:28

Intel 9代CPU i7 9700k+技嘉B360+华硕2070+NVME重装WIN7系统+跑分

大家都知道现在市面上的H310,B360,Z390等等主板搭配的intel8代和9代CPU基本上都无法装WIN7系统，主要是因为官方没有提供USB驱动，导致鼠标键盘等USB接口设备无法使用，那么此篇实战教程将带你全程欣赏一下

小鱼儿yr·2025-03-08 10:54

Win7安装新版本anaconda出现Failed to extract packages解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-08 10:52

旗舰版ndows7bios设置,戴尔optiplex5060装win7系统的方法(详细介绍BIOS设置和分区)

是一台桌面电脑，这款型号在出厂的期间就采用的处理器是intel的第8代系列，这一代的话官方是莫得兼容Win7系统的usb驱动的，因而用普通的方法装完了win7后，整个电脑的usb接口的外设都是无法正常用的，好比键盘没有反应

诺曼叔叔·2025-03-08 10:22

机器学习在地图制图学中的应用

2025/Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论，系统探讨了机器学习

地图模型炼丹师·2025-03-08 10:12

机器学习大纲总结

一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据

excellent121·2025-03-08 10:36

C语言初识，一些基本的C语言知识。驽马的C语言学习之路

C语言是一种通用的计算机语言，相比机器语言与汇编语言来讲，C语言是一种高级语言。

驽马Numa·2025-03-08 09:03

机器学习入门知识

目录前言一、机器学习是什么？

十五境剑修·2025-03-08 09:33

目标检测YOLO实战应用案例100讲-TDI线阵相机

目录知识储备图像基础知识分辨率单位及换算算法原理一、TDI基本原理二、信噪比提升机制三、时间同步机制四、TDIvs传统线扫描技术五、TDI的技术挑战六、最新的TDI技术发展知识储备图像基础知识首先什么是机器视觉

林聪木·2025-03-08 08:49

Blender常用快捷键的汇总

Z可约束轴向旋转）缩放物体：S（按X/Y/Z可约束轴向缩放）撤销：Ctrl+Z重做：Ctrl+Shift+Z二、视图与导航切换三视图：Shift+``（FPS自由视角模式）前/后视图：Ctrl+1（小键盘

金米kk·2025-03-08 08:02

深入探索 Linux 权限维持之 SSH 后门与公私钥技术

SSH后门与公私钥技术SSH后门：开启隐藏访问通道利用软链接创建SSH后门SSHServerRapper方法公私钥：实现免密登录与权限维持生成与部署公私钥隐藏公私钥操作痕迹其他相关技巧与注意事项SSH键盘记录器

阿贾克斯的黎明·2025-03-08 06:52

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端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。

·2025-03-08 06:21

T41LQ专为人工智能物联网（AIoT）应用设计，适用于智能安防、智能家居、机器视觉等领域软硬件资料+样品测试

君正（Ingenic）T系列芯片涵盖多个型号，每个型号根据不同应用需求提供了多个版本。以下是各型号及其主要版本：1.T23系列：T23N：标准版，适用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等应用。T23ZN：佐罗标准版，功能与T23N类似，针对特定市场需求进行了优化。2.T31系列：T31L：简化版，适用于对成本和功耗有严格要求的应用场景。T31N：标准版，适用于广泛的智能视频应用。T31X：

li15817260414·2025-03-08 05:00

【数学建模技术】路径规划算法-Dijkstra算法

路径规划算法-Dijkstra算法1.引言路径规划是许多领域中的核心问题，尤其是在机器人导航、地理信息系统（GIS）、交通管理等方面。路径规划算法的主要目标是寻找从起点到终点的最短路径。

一键难忘·2025-03-08 04:22

【路径规划】基于A算法和Dijkstra算法的路径规划附Python代码

内容介绍路径规划作为人工智能和机器人技术领域的核心问题之一，在导航、交通运输、游戏开发等领域有着广泛的应用。解决路径规划问题，旨在找到一条从起始点到目标点，并满足特定约束条件（如最短

天天Matlab科研工作室·2025-03-08 04:51

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。

AI天才研究院·2025-03-08 03:04

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仙魁XAN·2025-03-08 03:03

R语言获取数据——手工输入数据

在R语言中获取数据集的方法有多种，例如读取Excel文件、数据库中的文件，而当我们没有这些渠道能够获取到数据集时，也可以手工输入数据，即通过键盘输入数据，它是获取数据集的最简单方法。

蜗牛数据分析·2025-03-08 03:58

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