redis多机器集群搭建

什么是3D视觉无序抓取？

3D视觉无序抓取是一种结合三维视觉技术、机器人控制与智能算法的工业自动化解决方案，旨在实现机器人对散乱、无序堆放的物体进行自主识别、定位和抓取的操作。

视觉人机器视觉·2025-02-18 02:57

Matlab 机器人雅可比矩阵

===工业机器人运动学与Matlab正逆解算法学习笔记（用心总结一文全会）（四）——雅可比矩阵_staubli机器人正逆向运动学实例验证matlab-CSDN博客===matlab求雅可比矩阵_六轴机械臂矢量积法求解雅可比矩阵

CodingAlgo·2025-02-18 01:13

基于C# ABB机器人二次开发

1.1开发背景ABB（AseaBrownBoveri）机器人是工业领域中广泛应用的自动化解决方案之一。这些机器人在生产线上执行各种任务，如装配、焊接和搬运，极大地提高了生产效率和产品质量。

工业智控·2025-02-18 00:40

【花雕学编程】ESP32 DeepSeek 之带样式的Web聊天机器人

Arduino是一个开放源码的电子原型平台，它可以让你用简单的硬件和软件来创建各种互动的项目。Arduino的核心是一个微控制器板，它可以通过一系列的引脚来连接各种传感器、执行器、显示器等外部设备。Arduino的编程是基于C/C++语言的，你可以使用ArduinoIDE（集成开发环境）来编写、编译和上传代码到Arduino板上。Arduino还有一个丰富的库和社区，你可以利用它们来扩展Ardui

驴友花雕·2025-02-18 00:08

【花雕学编程】Arduino FOC 之 Arduino SCARA机器人

Arduino是一个开放源码的电子原型平台，它可以让你用简单的硬件和软件来创建各种互动的项目。Arduino的核心是一个微控制器板，它可以通过一系列的引脚来连接各种传感器、执行器、显示器等外部设备。Arduino的编程是基于C/C++语言的，你可以使用ArduinoIDE（集成开发环境）来编写、编译和上传代码到Arduino板上。Arduino还有一个丰富的库和社区，你可以利用它们来扩展Ardui

驴友花雕·2025-02-18 00:07

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态

AI天才研究院·2025-02-18 00:02

书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》

HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习的秘密

·2025-02-18 00:37

腿足机器人之八- 腿足机器人动力学

腿足机器人之八-腿足机器人动力学刚体动力学接触动力学与地面交互稳定性判据ZMP(零力矩点)CoM(CenterofMass)捕获点简化动力学模型双足机器人走路与小跑的动力学对比挑战与前沿技术腿足机器人的运动学解决

shichaog·2025-02-18 00:31

Hugging Face 机器人技术新突破

aid=113663474205...这次我们的LeRobot团队联合@therobotstudio和@NepYope打造了全新腱驱动（Tendon-driven）技术，以快、更准、更灵活的超凡表现，让机器人手部控制进入全新时代

·2025-02-18 00:36

ROS2软件架构全面解析-学习如何设计通信中间件框架

前言ROS（RobotOperatingSystem）2是一个用于开发机器人应用的软件平台，也称为机器人软件开发工具包(SDK)。

chinamaoge·2025-02-17 23:26

同城组局旅游组局搭子论坛系统

该系统基于先进的TP6框架与Mysql8数据库，并融入了Redis高并发架构，确保了在高流量、高并发场景下的稳定运行与快速响应。这一技术选型不仅提升了系统的整体性能，更为用户带来了流畅无阻的使用感受。

狂团商城小师妹·2025-02-17 23:53

html+css网页设计，我的网站

二、创建多页网站的基

软件技术NINI·2025-02-17 23:52

ABB机器人的二次开发

ABB机器人的二次开发可以通过多种方式实现，主要涉及编程接口、通信协议和开发工具。

Mountain and sea·2025-02-17 23:51

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

Redis+Sentinel安装与配置

在这里我们搭建的是一个1主3从的redis+3个哨兵集群的环境，由于是在一台物理机上，所有我们用端口区分。

weixin_30532973·2025-02-17 23:49

spring security6+springboot3+jwt实现权限控制

maven配置myabits-plus,redis,lombok,hutoolorg.springframework.bootspring-boot-starter-parent3.0.517org.springframework.bootspring-boot-starterorg.springframework.bootspring-boot-starter-testtestorg.sprin

O0o88·2025-02-17 23:17

redis 实现延迟消息队列

Redis延迟消息队列实现配置参数第二步Listitem配置参数1.首先确认liunx中安装了redis2.修改redis的配置文件配置键空间通知在Redis配置文件（通常是redis.conf）中，启用键空间通知配置如下

键盘侠007·2025-02-17 22:15

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的

IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.3 建立表现基准

背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用，用户通过语音输入代替键盘输入，系统需要将语音转换为文本。在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。

望云山190·2025-02-17 22:40

redis sentinel模式与 redis 分片集群配置

Redis最低为5.0版本，以下为6.2.6版本信息。

癸酉金鸡·2025-02-17 22:36

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。

望云山190·2025-02-17 22:05

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

机器视觉--图像的运算（加法）

一、引言在机器视觉领域，Halcon是一款功能强大且广泛应用的机器视觉软件库。图像的加法运算是其中一种基础且重要的操作，它在很多实际应用场景中都发挥着关键作用，比如图像增强、图像融合等。

C#Thread·2025-02-17 20:54

从零构建高可用MySQL集群：Percona XtraDB Cluster 实战部署

PerconaXtraDBCluster（PXC）是基于Galera协议的MySQL高可用解决方案，提供同步多主复制、数据强一致性等关键特性，特别适合需要高可用性和数据完整性的金融、电商等场景。

Deutsch.·2025-02-17 20:49

FastAPI：解锁高性能API开发的密钥，轻松构建现代Web服务

它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名，适合开发者、数据科学家和机器学习工程师等多种岗位使用。以下是对FastAPI的详细介绍

醉心编码·2025-02-17 20:48

掌握AI Prompt的艺术：如何有效引导智能助手

开头叙述：在人工智能的世界里，Prompt（提示）是沟通人类意图与机器理解之间的桥梁。它不仅是一串简单的文字，而是一把钥匙，能够解锁AI模型的潜力，引导它们执行复杂的任务。

黑金IT·2025-02-17 19:13

AIGC开启人工智能新时代

它依托机器学习

靖节先生·2025-02-17 18:37

Redis数据类型有哪些

Redis底层数据类型及其实现原理详细解析Redis提供了多种底层数据类型，每种类型都基于不同的数据结构实现，适用于不同的应用场景。理解这些底层实现和它们的使用方式对于优化Redis性能至关重要。

头孢头孢·2025-02-17 18:07

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。

天飓·2025-02-17 18:35

【Golang 面试题】每日 3 题（一）

与其他语言相比，使用Go语言具有以下好处：高效性：Go语言是一种编译型语言，能够生成高效的机器码。同时，Go语言的垃圾回

Pandaconda·2025-02-17 18:33

有什么数学题库软件吗?4款学生必备APP，题库超全超好用!

平常喜欢尝试各种类型的数学题，除了可以提高自己的数学成绩，还能让自己多学点知识，那么有什么app可以做数学题呢?

xzwhyzhy·2025-02-17 18:29

【Redis系列】Redis安装与使用

m0_74825409·2025-02-17 17:53

使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化

这是机器学习令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用

无水先生·2025-02-17 17:52

3D机器视觉的类型、应用和未来趋势

3D机器视觉的类型、应用和未来趋势类型3D机器视觉技术主要分为以下几类：立体视觉（StereoVision）通过两个或多个摄像头从不同角度捕捉图像，利用视差计算深度信息，生成3D模型。

视觉人机器视觉·2025-02-17 17:49

RPC框架Dubbo深入分析

依赖于Zookeeper的稳定性Redis支持基于客户端双写的集群方式，性能高要求服务器时间同步，用于检查心跳过期脏数据Multicast去中心化，不需要安装注册中心依赖于网络拓普和路由，跨机房有风险SimpleDogfooding

radcb55226·2025-02-17 16:17

机器学习:朴素贝叶斯

概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实

小源学AI·2025-02-17 16:46

国产MCU厂商品牌汇总及分析(转载)

国内MCU厂商多集中在家电和消费电子应用领域，该市场的竞争已经十分激烈。而在汽车电子和工业控制领域，国内MCU厂商的技术、产品和应用方案跟国际大厂还有不小的差距，有

IoT-Darren·2025-02-17 16:16

运维脚本——3.自动化部署

增强一致性：自动化部署确保每次部署的环境和配置一致，避免了“在我机器上能运行”的

F——·2025-02-17 16:45

conda虚拟环境迁移

目录【查现有环境】【直接创建】【复制环境】一，在本机上，直接使用二，如果要复制到其他机器，就要考虑导出当前环境到文件，利用文件再次创建环境1）导出环境2）使用yaml配置文件创建新环境【删除环境】【退出虚拟环境

今夕节度使·2025-02-17 15:04

从Paxos到Zookeeper笔记1——第一章：分布式架构

第1章：分布式架构将多台机器组成分布式的处理方式越来越收到业界的青睐。1.1从集中式到分布式由于大型主机拥有卓越的性能和良好的稳定性，在单机处理方面优势非常明显。

半臻（火白）·2025-02-17 15:01

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人

m0_74824592·2025-02-17 15:00

机器学习 - 学习线性模型的重要性

作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础

谦亨有终·2025-02-17 14:29

递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维

RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。

糯米君_·2025-02-17 14:59

conda虚拟环境的离线迁移

假定A为能上网的需要迁移出环境的机器；B为不能上网的需要迁移入环境的机器。

Lsy_0408·2025-02-17 14:27

【机器学习】多元线性回归

在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo

T0uken·2025-02-17 14:26

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

使用bitnamiredis-sentinel部署Redis 哨兵模式

使用bitnami/redis-sentinel部署Redis哨兵模式为什么使用Bitnami镜像？Bitnami密切跟踪上游源代码更改，并使用我们的自动化系统及时发布此镜像的新版本。

m0_67265654·2025-02-17 14:54

语音与自然语言处理（NLP）：智能交互的核心技术

从智能助手（如苹果的Siri、亚马逊的Alexa）到机器翻译、自动客服系统，语音和NLP技术正逐步融入日常生活，改善我们与数字世界的沟通方式。一、什么是语音识别与自然语言处理（NLP

给生活加糖！·2025-02-17 14:21

redis压力测试

redis自带的redis-benchmark工具Redis自带了一个叫redis-benchmark的工具来模拟N个客户端同时发出M个请求。（类似于Apacheab程序）。

weixin_33845881·2025-02-17 14:21

Redis压力测试

首先我们进入到redis里面去：dockerexec-itredis/bin/bash压力测试命令：redis-benchmark-h127.0.0.1-p6379-c100-n100000性能SET分析

破风·2025-02-17 13:48

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