自然语言处理深度学习机器人第10页

python rosbag

这些数据可以是来自传感器的数据，也可以是机器人控制程序发布的消息。ROSbag可以帮助你记录、回放和分析机器人的运行数据。在Python中，你可以使用rosbag库来操作ROSbag。

Jay星晴·2025-02-08 15:33

从ROS包中提取全部图像帧（命令行版本，非代码！）

在机器人操作系统（ROS）项目中，经常需要从rosbag文件中提取图像数据进行后续分析或处理。本文将详细介绍如何从一个包含大量图像帧的rosbag文件中提取所有图像，并将其保存为jpg格式。

RobotsRuning·2025-02-08 15:33

智能制造碳中和实战：基于深度学习的工业碳足迹实时监测与优化系统全解析

深度解析AI驱动的工业能耗智能管控体系——基于生产过程碳足迹实时监测的完整实战引言：智能制造的绿色革命在"双碳"目标驱动下，我国制造业正面临前所未有的能效升级挑战。传统能耗管理存在三大痛点：监测粒度粗放、响应滞后明显、优化缺乏依据。本方案基于DeepSeek-R1工业智能平台，构建了涵盖数据采集、特征工程、动态建模、实时优化的全栈解决方案，实现碳排放强度降低12-18%的实测效果。核心技术架构1.

Coderabo·2025-02-08 15:32

深度学习的一些方向

深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取（featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计（depthestimation)2.图像分类

xinpao·2025-02-08 15:32

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

文章目录1.L1损失（L1Loss）2.L2损失（L2Loss）3.L1正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术，它们在优化过程中起着至关重要的作用。它们的作用分别在于如何计算模型误差和如何控制模型的复杂

小小小小祥·2025-02-08 15:31

李沐深度学习-多层感知机简洁实现

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportinitimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.dataasDataimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2lnum_inputs,n

大小猫吃猫饼干·2025-02-08 15:31

DeepSeek：知识图谱与大模型参数化知识融合的创新架构

大模型，凭借其在海量数据上的深度训练，拥有强大的语言理解与生成能力，能够处理多种自然语言处理任务，如文本生成、问答系统、机器翻译等，像GPT系列模型，一经推出便在全球范围内引起了广泛关注，展示了大模型在语言处理方面的卓越能力

·2025-02-08 14:49

宇树 Unitree 推出的 B2-W 机器狗：智能时代的多面 “能手”

宇树Unitree在当今科技日新月异的时代，机器人技术正以前所未有的速度蓬勃发展，而宇树Unitree推出的B2-W机器狗无疑是这一领域中一颗耀眼的璀璨之星，凭借其卓越的性能、先进的技术以及广泛的应用前景

·2025-02-08 14:45

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型

盼小辉丶·2025-02-08 14:57

自学黑客（网络安全），一般人我劝你还是算了吧

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包文章讲述了自学网络安全时常见的误区，如先学编程、过度追求深度学习以及收集过多资料，并提供了前期学习的硬件、软件选择建议，强调了基础编程知识和英文能力的重要性

网安周星星·2025-02-08 14:26

DEEPSEKK GPT等AI体的出现如何重构工厂数字化架构：从设备控制到ERP MES系统的全面优化

随着深度学习（DeepSeek）、GPT等先进AI技术的出现，工厂的数字化架构正在经历前所未有的变革。

有续技术·2025-02-08 14:25

【深度学习】不同领域中对于token的理解

在计算机科学中，“Token”这个术语通常指一串字符或符号在安全领域，它常常指代密钥或访问令牌在自然语言处理（NLP）中，Token通常是文本处理的最小单元，可能是一个单词、词组，或者一个符号如何理解token

小小小小祥·2025-02-08 14:55

2025自学黑客（网络安全），一般人学不来

目录：一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员（以编程为基础的学习）再开始学习2.不要把深度学习作为入门第一课3.不要收集过多的资料二、学习网络安全的一些前期准备1.硬件选择2.软件选择

程序员羊羊·2025-02-08 12:10

大语言模型应用指南：Gemini简介

LLM基于深度学习技术，通过训练海量的文本数据，能够理解和生成自然语言，并在各种任务中展现出惊人的能力，例如：文本生成:写作故事、诗歌、新闻报道等机器翻译:将一种语言翻译成另一种语言问答系统:回答用户提出的问题代码生成

AI天才研究院·2025-02-08 11:03

深度学习的文本生成：从seq2seq到GPT2和GPT3

文章目录1.背景介绍1.1序列到序列（seq2seq）模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4训练1.3GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型1.3.1预训练1.3.2微调1.3.3生成1.4GPT-2和GPT-31.4.1GPT-21.4.2GP

AI天才研究院·2025-02-08 11:33

深度学习模型格式解析：PyTorch、AWQ 和 GPTQ

在深度学习领域，模型的存储和加载方式直接影响其运行效率、适用场景以及部署方式。

gs80140·2025-02-08 11:00

AI学习指南HuggingFace篇-项目实战：情感分析系统

一、引言情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要应用，广泛用于舆情分析、用户反馈分析等领域。HuggingFace的Transformers库提供了强大的工具，使得情感分析变得简单高效。

俞兆鹏·2025-02-08 10:25

大语言模型多token预测技术

近年来，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，凭借其强大的语言理解和生成能力，在各种NLP任务中展现出惊人的性能。

deepdata_cn·2025-02-08 09:21

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在

桂月二二·2025-02-08 09:19

AI编程工具合集

GPT-4o(OpenAI)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台

109702008·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.

test猿·2025-02-08 09:43

【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

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·2025-02-08 09:12

deepseek 科学评估：定制硅基男友的技术实现方案

试一下变个我的钢铁机器人硅基男友方案，钢铁腹肌，绝对理性，酷毙了（这个生意肯定火爆）###科学评估：定制硅基男友的技术实现方案####**一、基础参数设计**1.

太翌修仙笔录·2025-02-08 09:42

Code-1.16-路径问题

Code-1.16-路径问题62.不同路径题目62.不同路径一个机器人位于一个mxn网格的左上角（起始点在下图中标记为“Start”）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。

_Chipen·2025-02-08 07:04

探索前沿技术：FSCarmen2的V2-for-Doprax项目解析

：FSCarmen2的V2-for-Doprax项目解析去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/是一个由开发者FSCarmen2构建的开源项目，旨在提供一个改进版的DopraX机器人框架

孔旭澜Renata·2025-02-08 06:54

Python + DeepSeek 完美结合：本地部署提效指南

随着生成式AI和深度学习技术的快速发展，如何将智能搜索工具与本地部署结合以提升效率成为了许多企业和开发者关注的重点。

Python测试之道·2025-02-08 06:50

大模型的训练与应用 | 二十二、DeepSeek API 申请与使用指南

DeepSeekAPI，一个兼容OpenAIAPI格式的强大工具，为开发者提供了丰富的自然语言处理能力。本文将为您展示如何申请和使用DeepSeekAPI，让您能够轻松集成智能对话补全功能。

西琴小竹·2025-02-08 06:50

AI大语言模型的全面解读

他们以惊人的语言生成能力、上下文理解能力以及对复杂任务的泛化能力，正在深刻改变着自然语言处理（NLP）乃至整个AI领域的格局。

草莓屁屁我不吃·2025-02-08 05:48

运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测

本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台，编程环境基于Python，GPU为NVIDIAGeForce740m，在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果

AngeliaZ·2025-02-08 04:10

创新实践：基于边缘智能+扣子的智能轮椅 AIoT 解决方案

以边缘智能和扣子的联合应用为核心，参赛者们在这场竞赛中的方案展现出了卓越的创新性和实用性，将边缘智能与扣子的技术巧妙地应用于机器人、家庭陪护、智慧康养、智慧座舱等多个领域，为未来行业应用结合大模型的AIoT

·2025-02-08 02:57

deepseek大模型-初探

引言：许多专家学者们对深度学习的工具属性日益敏感，并逐步分成了两派，一派觉得深度学习并不可靠，可能用来做一做行业应用尚可，但是对于科学问题的探索并不可靠；另一方面，大模型虽然精准性不足，但是在帮助人们理解和学习新知识以及做一些简单的规划任务上展现出惊人潜力

Robo-网络矿产提炼工·2025-02-08 00:43

6个最佳实体检测API，可准确返回实体的名称

在高级深度学习和机器学习模型的支持下，命名实体识别技术正被产品经理用来创建人工智能支持的工具，并将其应用到各行各业的智能平台中。

·2025-02-07 21:12

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，计算图ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started

Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

自动驾驶领域成长方案

高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）、机器学习（监督学习、无监督学习、深度学习

树上求索·2025-02-07 18:42

人工智能在音乐中的自然语言处理技术：探讨音乐中的自然语言处理技术

文章目录人工智能在音乐中的自然语言处理技术：探讨音乐中的自然语言处理技术1.引言2.技术原理及概念3.实现步骤与流程4.应用示例与代码实现讲解人工智能在音乐中的自然语言处理技术：探讨音乐中的自然语言处理技术

AI天才研究院·2025-02-07 18:42

【雕爷学编程】Arduino 手册之静态变量 static

你可以用Arduino来控制传感器、灯光、马达、机器人、物联网设备等等，只要你能想到的，Arduino都能帮你实现。

驴友花雕·2025-02-07 16:00

工具 | 蓝耘元生代智算云在本地部署DeepSeek R1模型详细教程

蓝耘元生代智算云账号注册与配置四、DeepSeekR1模型下载与准备4.1模型获取途径4.2模型文件结构与说明4.3模型预处理五、基于蓝耘元生代智算云的本地部署步骤5.1连接蓝耘元生代智算云5.2创建深度学习环境

xcLeigh·2025-02-07 15:22

torch库介绍

AutomaticDifferentiation）：神经网络模块（nn.Module）优化器（Optimizer）：导入torch示例构建神经网络总结torch是一个广泛使用的开源机器学习库，它提供了丰富的功能来支持深度学习研究和开发

codelyq·2025-02-07 15:22

.NET 开源

Regex-TesterWindows-Phone-7-SDKExcel-读写组件-ExcelLibrary.NET集成开发环境-MonoDevelop电话软交换机-FreeSWITCH开源操作系统-Cosmos坦克机器人战斗仿真引擎

Vankyle·2025-02-07 15:52

深度搜索MoE：利用大规模预训练模型提升信息检索效能

它旨在通过深度学习技术，提高搜索结果的相关性和准确性，以满足用户在海量数据

杭律沛Meris·2025-02-07 15:20

Python/torch/深度学习——numpy库

Python/torch/深度学习——numpy库文章目录Python/torch/深度学习——numpy库前言numpy库版本版本变化变化1numpy库安装前言关于Numpy库的碎碎念，想到点记录下numpy

eagle_Annie·2025-02-07 15:49

AIGC技术内幕：底层架构与工作原理

目录AIGC技术内幕：底层架构与工作原理背景底层架构1.代码建议模块2.代码审查模块3.项目管理模块工作原理结论AIGC技术内幕：底层架构与工作原理背景AI对话大师是一种基于深度学习的聊天生成语言大模型

牛肉胡辣汤·2025-02-07 15:48

MOE-conformer 流式多语种语音识别

MOE(MixtureofExperts)：MOE是一种通过专家混合来实现深度学习模型的方法，主要有以下特点：MOE由多个专家(Excpert)组成，每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、

深度学习-视听觉·2025-02-07 14:16

自然语言处理的统计学原理

自然语言处理在人工智能中的重要性体现在其对人机交互、信息提取、知识表示、机器翻译等多个方面的影响。

数行天下·2025-02-07 14:45

leetcode62.不同路径

标签：多维动态规划一个机器人位于一个mxn网格的左上角（起始点在下图中标记为“Start”）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为“Finish”）。

努力d小白·2025-02-07 14:42

大语言模型原理基础与前沿高效的MoE架构

大语言模型原理基础与前沿高效的MoE架构关键词：大语言模型，MoE架构，参数高效微调，分布式训练，模型压缩，推理加速1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大语言模型（LargeLanguageModels

AI架构设计之禅·2025-02-07 13:39

ReLU激活函数的定义

ReLU（RectifiedLinearUnit，修正线性单元）是一种非常流行的激活函数，广泛应用于深度学习模型中，尤其是在卷积神经网络（CNN）中。

人工智能专属驿站·2025-02-07 13:34

基于深度学习的行人摔倒检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现行人摔倒检测

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5配置文件4.2安装YOLOv5并开始训练4.3模型评估与优化摔倒行为识别与推理5.1加载模型进行推理5.2UI界面设计5.3实时检测总结未来展望引言行人摔倒检测（FallDetection）系统

2025年数学建模美赛·2025-02-07 13:34

LLM速览篇【91-120】

hjzhang75·2025-02-07 13:03

dh参数逆运动学_5 自由度机械臂的建模 (2) —— DH 建模法

shoujiaxin.github.io/2018/10/02/5-自由度机械臂的建模-2-——-DH-建模法/DH建模法DH建模方法是由Denavit和Hartenberg提出的一种建模方法，主要用在机器人运动学上

weixin_39636609·2025-02-07 12:57

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