ai开发机器学习机器人

梯度下降法理论理解

梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上
伶星37·2025-03-24 14:57

Dify1.01版本vscode 本地环境搭建运行实践

dify是python编写的低代码AI开发平台，是常用的大模型开发平台。本文基于最新的1.0.1版本实践完成，有需要的可以私信交流。咨询免费，详细文档及视频需要一定成本，大概相当于节约的时间成本。
hamish-wu·2025-03-24 14:53

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型的多模态融合技术与应用（143）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
青云交·2025-03-24 14:20

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论
分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

ROS多机通信（四）——Ubuntu 网卡 Mesh 模式配置指南

在实现机器人之间的通信的时候，和为了适应大部分的场景我还是建
爱尔兰的楠小楠·2025-03-24 11:58

MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元

今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略，并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习？‍传统上，开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪
墨夶·2025-03-24 10:49

Java 24 正式发布：AI 开发与后量子安全引领企业级编程革命

新版本聚焦AI开发支持、后量子安全加密、性能优化和开发效率提升，提供20余项新特性及数千项改进，为企业级应用开发注入全新动力。
程序猿小白菜·2025-03-24 10:17

【AI大模型】搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理

搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理GPT-NeoX是一个开源的大型语言模型框架，由EleutherAI开发，可用于训练和部署类似GPT-3的大型语言模型。
qzw1210·2025-03-24 09:13

【STM32实物】基于STM32的扫地机器人/小车控制系统设计

基于STM32的扫地机器人/小车控制系统设计演示视频：基于STM32的扫地机器人小车控制系统设计简介：扫地机器人系统采用分层结构设计，主要包括底层硬件控制层、中间数据处理层和上层用户交互层。
阿齐Archie·2025-03-24 07:53

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

基于STM32单片机的智能清扫小车清扫机器人

功能描述STM32单片机+循迹+避障+蓝牙控制+温度采集+声光报警+按键调节+OLED显示+风扇吸尘1.STM32单片机为控制核心2.通过ds18b20传感器测量环境温度3.OLED显示屏显示模式及测量的信息；4.通过红外循迹传感器可以实现小车沿黑线进行循迹清扫5.通过两路红外光电传感器进行避障，可以实现全屋随意清扫6.蓝牙通信，可以通过手机公共APP（蓝牙串口调试助手）实现控制小车的前进方向，遥
CC呢·2025-03-24 06:45

使用Yeager.ai轻松构建LangChain工具和代理

技术背景介绍在现代AI开发框架中，如何快速构建、测试和部署AI解决方案是一个重要的课题。Yeager.ai为此提供了一个完整的生态系统，旨在简化AI智能体和工具的创建过程。
qahaj·2025-03-24 06:11

动作捕捉手套如何让虚拟现实人机交互 “触手可及”？

动作捕捉技术，简称“动捕”，已经从早期的影视特效制作，逐步拓展到游戏开发、虚拟现实、机器人控制等多个领域。
广州虚拟动力-动捕&虚拟主播·2025-03-24 06:38

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。
CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。
shuoac·2025-03-24 03:17

扫地机高增长神话破灭！科沃斯、石头科技艰难 “破冰”！

扫地机器人赛道太冷，陆续有企业倒在寒风里。先是，老牌研发商广东宝乐机器人宣布破产重整；曾获得腾讯和红杉资本大额融资，并邀请罗永浩代言的“追光”品牌，也在短短两年内宣告失败。
liukuang110·2025-03-24 03:14

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。
代码的建筑师·2025-03-24 02:02

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程
openwin_top·2025-03-24 01:27

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。
lynn-66·2025-03-23 23:37

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。
开心星人·2025-03-23 22:34

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本
扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。
开心星人·2025-03-23 22:01

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

华为OD机试统一考试D卷C卷 - 机器人仓库搬砖 py

平安寿险北分和飞鹤职能哪个强度好一些呀，平安寿险北分和飞鹤职能哪个强度好一些呀，两个offer纠结经营分析应该属于什么序列#数据分析#在牛客搜经营分析貌似只有字节有这个单独岗位名字，其他大厂都是在从属于数据分析，所以这俩昇腾计算岗位扩招，绝佳上车AI机会，速来ai芯片业务发展太快，要大量补充人力缺口。嵌入式软件开发、测试，前后端岗位，硬件岗位都招。院校范围很春招补录两个公司总包差不多，都是后台开发
愤怒的小青春·2025-03-23 22:56

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。
平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分
XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战
城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。
藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5
2201_75491841·2025-03-23 18:30

小白学AI量化：DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人

本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取，更能深度应用于金融领域，精准捕捉市场信号。
老余捞鱼·2025-03-23 18:00

【机器学习】机器学习工程实战-第3章 数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3
腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

机器学习实战 第一章 机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习    1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息
LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
艾派森·2025-03-23 18:26

集成学习（随机森林）

只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是
herry57·2025-03-23 18:24

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章 项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标
腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。
全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。
藓类少女·2025-03-23 17:16

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通
练习AI两年半·2025-03-23 17:44

Agent、RAG、LangChain的概念及作用

Agent：概念：在人工智能中，Agent通常指的是能够执行任务或做出决策的实体，可以是简单的程序，也可以是复杂的系统，如自动化客服助手、推荐系统等，甚至可以是软件代理、机器人或虚拟助手等各种形式。
北极冰雨·2025-03-23 16:04

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用
ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

超高性能机甲机器人技术方案

###**超高性能人形机甲机器人技术方案****(代号：ProjectTitan-X)**---####**一、核心参数指标**|项目|参数要求|实现方案||----------------------
和尚448·2025-03-23 13:12

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于：微调是准备阶段，应用是最终使用；使用微调模型通常在特定领域表现更好，而预训练模型更适合通用任务。
AI Echoes·2025-03-23 11:30

景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展

文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。
景联文科技·2025-03-23 10:52

景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展

在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。
景联文科技·2025-03-23 09:45

客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？

环境：客服机器人问题描述：客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？解决方案：客服机器人要精准回答用户问题，需综合技术、数据和用户体验等多方面因素。
玩人工智能的辣条哥·2025-03-23 09:13

C#入门学习记录（五）轻松掌握条件分支与循环语句

想象你要教机器人做蛋糕：条件分支："如果没有鸡蛋了，就去超市买"（做决定）循环："重复搅拌面糊100次"（重复动作）本文会用简单易懂的语言和比喻，带你掌握C#中这两个核心概念。新手友好，放心食用！
FAREWELL00075·2025-03-23 08:41

统一的视频动作模型

统一的视频和动作模型对机器人技术具有重大意义，其中视频为动作预测提供丰富的场景信息，而动作为视频预测提供动态信息。
三谷秋水·2025-03-23 08:36
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