QA_对话机器人_机器阅读专题第28页

人工智能基础知识

首先分为两大类：一：机器视觉cv1.特征比较明显2.经典模型：cnn，resnet，deepface，yolov（1-12），vi-transformer。缺点：不能解决收听问题。

yzx991013·2025-03-07 16:24

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

在我们目前看到的例子中，每个特性只能具有两个可能的值中的一个，耳朵形状不是尖的就是软的，脸型不是圆就是不圆，胡须不是存在就是不存在，但是如果特性可以具有两个以上的离散值呢？如何使用一个热编码来解决这样的特性？下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这

小卷心菜.·2025-03-07 16:23

解析Python网络爬虫：核心技术、Scrapy框架、分布式爬虫（期末重点题目）

第一章网络爬虫又称网页蜘蛛或（网络机器人）网络爬虫能够按照一定的（规则），自动请求万维网站并提取网络数据爬虫是手动请求万维网网站且提取网页数据的程序。（×）爬虫爬取的是网站后台的数据。

一口酪·2025-03-07 15:21

C#、C和C++的主要区别

C++将会直接被编译为机器代码，允许使用指针，需要手动组织管理内存。C#和C++的区别1、编译区别C＃代码首先会被编译为CLR（公共语言运行库），然后由.NET框架解析。

Sandyx007·2025-03-07 15:50

C# 从字符串中分离文件路径、文件名及扩展名

在操作文件时，可能还需要提取文件的一些信息，比如，文件路径，文件名，扩展名等等，实例如下：主要用到打开文件选择对话框，可以选择一个或多个文件，使用需引入命名空间：Microsoft.Win32，以及对获取的文件路径进行截取

PfCoder·2025-03-07 15:46

Qt:多线程

UI程序经常会遇到的一个问题是在执行一个长时间任务时，UI线程被阻塞，导致假面出现假死现象，之前文章也有介绍解决办法（比如使用一个进度对话框）。今天主要是通过开启一个线程方式来解决UI线程阻塞问题。

cfqcfqcfqcfqcfq·2025-03-07 14:22

【图像去噪】基础知识之加噪 | 给图像加噪的若干种方式，包括加高斯白噪声（AWGN）、泊松-高斯噪声、模拟真实噪声（SIDD、DND）等

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总

十小大·2025-03-07 13:11

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解

洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

听说又来了个会“动手”的ai模型？

这名字听起来就很有力量感，它和之前那些大家常见的聊天型机器人可完全不是一个路子，Manus是一个AIAgent模型，也就是智能体模型。

gange574·2025-03-07 13:06

gange574·2025-03-07 13:04

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器

程序员羊羊·2025-03-07 12:03

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。

程序员Linc·2025-03-07 12:00

Ubuntu系统中下载安装使用Anaconda

文章目录一、下载二、安装1、上传安装文件2、阅读安装协议3、确认安装协议4、确认安装位置5、初始化Anaconda6、查看是否安装成功三、base环境四、Anaconda管理虚拟环境一、下载官网下载地址

xxxn1102_·2025-03-07 12:28

《代码巫师启示录：当人类开始用机器思考》

你绝对想不到的"编码副作用"：✅时空扭曲者：1天=普通人1周（"deadline模式"下效率提升400%）✅混沌翻译家：能同时理解人类语言和机器逻辑（"用户想要

·2025-03-07 11:32

Linux内核笔记（驱动篇）之【u-boot移植--基于正点原子iMX6ull开发板】

Linux内核笔记汇总【持续更新】更好的阅读体验请见：u-boot移植–基于正点原子iMX6ull开发板文章目录添加自己的开发板添加开发板对应的头文件添加开发板对应的板级文件夹编译测试烧写屏幕&网络驱动移植软件层面的修改修改

哆哆jarvis·2025-03-07 11:21

QT作业day4

完善对话框，点击登录对话框，如果账号和密码匹配，则弹出信息对话框，给出提示”登录成功“，提供一个Ok按钮，用户点击Ok后，关闭登录界面，跳转到其他界面如果账号和密码不匹配，弹出错误对话框，给出信息”账号和密码不匹配

冷灵雨月·2025-03-07 11:14

剖析内核态和用户态的内存分配方式

Linux加油站·2025-03-07 11:12

学生行为习惯画像可视分析平台

学生行为习惯，画像分析，可视化，机器学习，数据挖掘，教育科技1.背景介绍随着教育信息化进程的不断加速，海量教育数据正在被生成和积累。

AI智能涌现深度研究·2025-03-07 11:12

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法

飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

飞300·2025-03-07 10:57

基于NLP的客户意见分析：从数据到洞察

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开发等。●实战案例：通过丰富的实战案例，带你一步步实现

Echo_Wish·2025-03-07 10:47

具身智能行业

具身智能行业综合分析资源下载-具身智能导图.xmind资源下载-具身智能导图.xmind一、行业概况定义与核心特征具身智能（EmbodiedAI）指通过物理实体（如机器人、自动驾驶设备等）与环境的动态交互

[shenhonglei]·2025-03-07 09:13

OpenCV 100道面试题及参考答案（7万字长文）

它可以用于各种领域，如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像

大模型大数据攻城狮·2025-03-07 09:06

【项目实战】Spring AI集成DeepSeek实战指南（硅基流动平台版）

SpringAI集成DeepSeek实战指南（硅基流动平台版）本文手把手教你通过SpringAI框架集成国产大模型DeepSeek，结合硅基流动平台实现智能对话功能。

zxg45·2025-03-07 09:03

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对

Mrrunsen·2025-03-07 09:33

DeepSeek：AI赋能的无限可能——从日常生活到职业进阶的全场景探索

从撰写演讲稿到制定投资策略，从家庭教育到企业管理，DeepSeek通过“自然语言对话”的交互模式，将复杂任务简化为几步提示词的输入，真正实现了“所想即所得”。

Hello kele·2025-03-07 08:21

——四色定理的解析与证明（完整版）

1976年，Appel与Haken通过计算机穷举约1500种不可约构形，首次给出确定性证明，却因依赖机器验证引发了数学哲学层面的长期争议。此后，数学家们不断寻求更直观、更具构造性的证明

2301_81062744·2025-03-07 07:46

电商智能客服实战（一）---概要设计

第一章系统架构全景图模块组成与层级关系：智能客服API层：系统唯一入口，处理多协议请求需求感知模块：用户需求解析核心模块规划模块：决策与解决方案生成中心规划-工具模块：业务能力扩展接口用户交互模块：对话管理与个性化交互辅助监控及调试模块

power-辰南·2025-03-07 06:07

Akamai虚拟专用云（VPC）是什么，有什么用？

继续阅读下文吧。AkamaiVPC是什么？VPC是AkamaiCloud中隔离出来的网络。借此，云资源能够以私密的方式通信，并能对云资源的公共互联

Akamai中国·2025-03-07 06:06

【Linux】FRP：内网穿透

FRP主要由两部分组成:FRPC客户端：运行在公司内网机器上，接收来自公网的访问请求，并将请求转发给内网服务。

T0uken·2025-03-07 06:05

【Py/Java/C++/C/JS/Go六种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024E-最大相连男生数【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例输入输出解题思路代码代码一：分类写法

闭着眼睛学算法·2025-03-07 06:33

【Py/Java/C++/JS/Go五种语言【OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【哈希表】2024E-猜字谜【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述备注示例一输入输出示例二输入输出解题思路谜面和谜底如何匹配暴力匹配所有谜底谜底库哈希表的构建代码解法一

闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:32

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【排序】2024E-VLAN资源池【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出说明示例二输入输出说明示例三输入输出说明解题思路用二元组表示区间删除某一元素后区间的变化将二元组形式转换回原形式代码

闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:02

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024E-靠谱的车【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出示例二输入输出示例三输入输出解题思路从

闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:02

使用conda-pack向内网服务器复制重现一个项目虚拟环境

所以可以借助能连外网的机器，去先将跑python程序的环境准备好，然后使用condapack复制到无法连外网的机器上。

J_caicaicai·2025-03-07 05:52

Golang的代码注释规范指南

这时，注释就发挥了非常重要的作用，它能够帮助代码的阅读和理解，提高代码的可维护性和可读性。注释的作用良好的注释不仅能帮助他人理解代码，还能够帮助自己在时间过去后回顾代码。

caihuayuan5·2025-03-07 04:50

python编写小游戏详细教程,用python制作一个小游戏

希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。Sourcecodedownload:本文相关源码Python为什么能这么火热？

nbhkk·2025-03-07 04:46

浏览器里设置代理的作用

2、代理服务器的工作机制：代理服务器的工作机制很象我们生活中常常提及的代理商，假设你自己的机器为A机，你想获得的数据由服务器B提供，代理服务器为C，那么具体

术业有专攻，闻道有先后·2025-03-07 04:46

基于单片机智能自动扫地机器人控制电路设计

**单片机设计介绍，基于单片机智能自动扫地机器人控制电路设计文章目录一概要二、功能设计设计思路三、软件设计原理图五、程序六、文章目录一概要基于单片机智能自动扫地机器人控制电路的设计概要可以大致分为以下几个部分

01单片机设计·2025-03-07 04:41

RabbitMQ四种交换机以及在管理页面中创建交换机、队列和绑定关系，代码示例

的四种交换机以及在管理页面中创建交换机、队列、绑定关系一、RabbitMQ中的几个关键字的概念开始讲之前先来简单描述一下RabbitMQ中的几个关键的概念：Broker：可以简单的理解为安装了RabbitMQ服务的这台机器就可以称为一个

QAQalone·2025-03-07 04:38

《Operating System Concepts》阅读笔记：p200-p202

《OperatingSystemConcepts》学习第22天，p200-p202总结，总计3页。一、技术总结1.CPU-I/Oburst(1)CPUburstSchedulingprocessstateinwhichtheprocessexecutesonCPU.(2)I/OburstSchedulingprocessstateinwhichtheCPUperformsI/O.2.racecon

·2025-03-07 03:20

神经网络ＶＳ决策树

神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。

Persistence is gold·2025-03-07 01:16

工业机器人reLTOOL坐标方向_工业机器人工具坐标系（TCF）标定的六点法原理

一、基本步骤(1)在机器人动作范围内找一个非常精确的固定点作为参考点；(2)在工具上确定一个参考点(最好是工具中心点ToolCenterPoint,TCP);(3)手动操纵机器人的方法移动TCP，以四种不同的工具姿态与固定点刚好碰上

weixin_39992831·2025-03-07 01:45

javaEE概述

输入分布式多层的应用程序，javaEE平台用的是分布式多层应用模型为企业应用（由组件构成），根据他们不同的逻辑功能分为不同组件，构成JavaEE应用程序的组件根据应用组件在javaEE的不同环境安装到不同机器上

qq_45691343·2025-03-07 01:42

Java多线程与高并发专题——为什么 Map 桶中超过 8 个才转为红黑树？

引入JDK1.8的HashMap和ConcurrentHashMap都有这样一个特点：最开始的Map是空的，因为里面没有任何元素，往里放元素时会计算hash值，计算之后，第1个value会首先占用一个桶（也称为槽点）位置，后续如果经过计算发现需要落到同一个桶中，那么便会使用链表的形式往后延长，俗称“拉链法”。当链表长度大于或等于阈值（默认为8）的时候，如果同时还满足容量大于或等于MIN_TREEI

黄雪超·2025-03-07 01:10

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。

知来者逆·2025-03-07 00:39

【Gaussian Model】高斯分布模型

检测阶段：计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）在数据分析和机器学习任务中

HP-Succinum·2025-03-07 00:36

深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型

2.3随机森林的参数调整三、XGBoost：高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中

HP-Succinum·2025-03-07 00:06

ChatGLM3-6B：技术架构、核心原理、微调操作与场景应用详解

ChatGLM3-6B：技术架构、核心原理、微调操作与场景应用详解引言ChatGLM3-6B是ChatGLM系列的最新开源模型，继承了前两代模型的优秀特性，如对话流畅、部署门槛低等，并在多个方面进行了显著提升

zhangjiaofa·2025-03-07 00:04

【大模型基础_毛玉仁】0.系列文章

XiaoJ1234567·2025-03-07 00:02

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