ai开发机器学习机器人第7页

【Java】已解决：`java.sql.SQLSyntaxErrorException: SQL`

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·2025-03-18 20:24

AIGC带来数据革命：R语言如何成为数据科学家的秘密武器？

文章目录一、R语言的基础特性1.1R语言的起源与发展1.2R语言的核心优势二、R语言在AIGC中的应用场景2.1数据预处理与清洗2.2文本分析与生成2.3机器学习与模型构建2.4数据可视化与报告生成三、

程序边界·2025-03-18 19:22

机器人交社保属于“无稽之谈”？

今晨浏览社交网站，惊奇地看到“给机器人上社保”的网页搜索结果竟然多达“约3,280,000个”。

狼头长啸李树身·2025-03-18 17:05

3D-AFFORDANCELLM: HARNESSING LARGE LANGUAGE MODELS FOR OPEN-VOCABULARY AFFORDANCE DETECTION

摘要3D可及性检测是一个具有挑战性的问题，在各种机器人任务中有着广泛的应用。现有方法通常将检测范式制定为基于标签的语义分割任务。

UnknownBody·2025-03-18 16:00

运维Tips | Ubuntu 24.04 安装配置 samba 文件共享

[知识是人生的灯塔，只有不断学习，才能照亮前行的道路]Ubuntu24.04安装配置samba文件共享描述：我们将Ubuntu24.04作为机器学习的工作站，往往需要将Ubuntu24.04中的数据或者代码共享给我们其他使用

全栈工程师修炼指南·2025-03-18 14:12

GitHub Copilot两期连看：开发流程全览及 Copilot 在 SQL 开发中的妙用

GitHubCopilot，这款备受瞩目的AI开发助手，正以前所未有的姿态重塑开发流程。

·2025-03-18 13:28

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如

·2025-03-18 13:50

构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术

Mojo模型，作为一个假想中的高级机器学习框架，允许用户实现自定义的模型架构来解决特定的问题。

2401_85761003·2025-03-18 12:29

以下功能模块助力企业实现流程智能化、降本增效：

机器人流程自动化（RPA）‌：无缝集成外部系统操作（如自动填表、数据抓取）。‌动态分配规

牛油果爱编程·2025-03-18 12:57

如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer

-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及

红豆和绿豆·2025-03-18 10:05

关于非线性优化小记

它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域，用于求解最优解的问题。

文弱_书生·2025-03-18 10:34

PyAutoGUI：自动化你的桌面操作

它在Windows、macOS和Linux上均可用，适合作为自动化脚本、测试自动化、游戏机器人等应用的基础。主要功能Py

技术流 Gavin·2025-03-18 09:58

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

本文将从机器学习视角拆解这场“江湖算法”的技术隐喻，探讨如何在数据污染的困境中实现参数净化。

短剧萌·2025-03-18 08:45

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

【机器学习-基础知识】统计和贝叶斯推断

1.概率论基本概念回顾1.概率分布定义：概率分布（ProbabilityDistribution）指的是随机变量所有可能取值及其对应概率的集合。它描述了一个随机变量可能取的所有值以及每个值被取到的概率。对于离散型随机变量，使用概率质量函数来描述。对于连续型随机变量，使用概率密度函数来描述。举例说明：投掷一颗六面骰子，每个面上的数字（1到6）都有相同的概率（1/6）出现，这就是一个简单的概率分布例子

人类发明了工具·2025-03-18 07:35

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。

AI天才研究院·2025-03-18 05:55

STM32 - 在机器人领域，LL库相比HAL优势明显

在机器人控制器、电机控制器等领域的开发，需要高实时性、精细化控制或者对代码执行效率、占用空间有较高要求。所以，大家常用的HAL库明显不符合要求。再加上，我们学习一门技术，一定要学会掌握底层的原理。

Wallace Zhang·2025-03-18 05:49

基于单片机智能小车设计

智能小车实际上就是一个可以自由移动的智能机器人，比较适合在人们无法工作的地方工作，也可取代人们完成一些复杂、危险性质的工作。

无限虚空·2025-03-18 02:59

如何让ai问答机器人通人性？

领域专用的问答机器人，数据是灵魂。通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。

半只小闲鱼·2025-03-18 02:28

MCP协议深度解析：从Cline插件到Cursor，跨平台AI开发的革命性突破

其核心价值在于：实现LLM与外部系统的语义级融合标准化工具发现-调用-反馈全流程推动AI开发从"代码编程"向"自然语言编程"进化2

zhz5214·2025-03-18 02:57

机器学习Pandas_learn3

frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n

XW-ABAP·2025-03-17 23:29

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T

爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。

@金色海岸·2025-03-17 20:41

ubuntu20.04

ubuntu20.04下载Indexof/ubuntu-releases/20.04/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirrorIntroduction·Autolabor-ROS机器人入门课程

sanzk·2025-03-17 20:08

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

引言在本教程中，我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花（Iris）分类。通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。

丶2136·2025-03-17 18:21

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」

《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈，本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。

萌萌短剧·2025-03-17 16:43

【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步

本系列内容介绍：主要参考资料：《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记，仅供参考。

-一杯为品-·2025-03-17 16:38

机器学习 [白板推导]（三）[线性分类]

4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型模型：f(x

神齐的小马·2025-03-17 15:31

ChatGPT智能聊天机器人实现

以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南，包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源：—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型：HuggingFaceTransformers

云端源想·2025-03-17 14:57

Ollama 基本概念

Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。

Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））

目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError

浪九天·2025-03-17 11:08

从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用

我们此次的学习重点在于机器学习本身，因此我们

努力的小雨·2025-03-17 11:04

Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例

Python以其强大的数据处理能力和丰富的机器学习库，成为了实现这些模型的首选语言。本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来

云策量化·2025-03-17 10:29

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks

@金色海岸·2025-03-17 09:24

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。

@金色海岸·2025-03-17 09:54

从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）

文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1

码事漫谈·2025-03-17 09:48

精选AI大模型读物：《从ChatGPT到AIGC：智能创作与应用赋能》——探索智能时代的创作力量

自2023年以来，AI聊天机器人ChatGPT火爆互联网，其颠覆性的使用体验重塑了人们对于AI的认知。而ChatGPT背后的技术―AIGC也引起了互联网圈的关注，打开了人们对AI应用的想象空间。

AGI大模型老王·2025-03-17 08:14

深入解析两大AI模型的架构与功能

随着技术的不断进步，我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。其中，Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT作为两大代表性模型，各自在技术和应用上展现出了卓越的性能。

草莓屁屁我不吃·2025-03-17 08:12

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用

机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。

kkchenjj·2025-03-17 08:11

A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记

实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理，广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。

栀子清茶·2025-03-17 06:54

新手村：数据预处理-异常值检测方法

机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。