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05:25 PM · Oct 25 ,2025

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HyperAI超神經 - 貝佐斯/比爾蓋茨/英偉達/英特爾等押注,NASA工程師帶隊打造通用機器人大腦,公司估值達20億美元

在大模型可以從互聯網、圖像庫和海量文本中「無限生長」的今天,機器人卻被困在另一個世界——真實世界的數據極度稀缺、昂貴且不可複用。Business Insider 曾發佈過一則看似輕巧卻又極具洞察力的報道,「AI 機器人面臨數據荒,一家初創公司找到了出人意料的解決方案」。 報道指出,相比語言和視覺模型幾乎取之不盡的訓練語料,機器人與現實世界交互所需的數據在規模、結構化程度和可遷移性上都

機器學習 , 數據 , 機器人 , 人工智能 , 深度學習

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漫步雲端的豬 - wakemeonlan工作在哪一層

在做計劃任務的時候,可能由於某些問題,任務沒有執行完成,導致任務重複的運行,解決這個問題,只需要一個flock命令就可以了。 flock --help flock (util-linux-ng 2.17.2) Usage: flock [-sxun][-w #] fd# flock [-sxon][-w #] f

機器學習 , 文件描述符 , 啓動腳本 , wakemeonlan工作在哪一層 , 人工智能 , 計劃任務 , shell

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時光機3號 - vue template 不可使用鍵值請將鍵值放在外部

前言: 最近項目開發中,有遇到需求如下圖: 即:在新增時只要求是否配置默認為否且不可點擊,但編輯時就比較麻煩了,首先判斷是否配置是“是”還是“否”,若“是”,則兩個都不可點擊,若“否”,則兩個都可點擊。 1.剛開始寫代碼時,實現新增時不可點擊很簡單 直接在show_table這個父組件中聲明一個變量去判斷,

機器學習 , 項目開發 , Vue , 編輯頁面 , 人工智能

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逐夢AI - 基於 STM32 的智能窗户控制系統設計與實現【源碼分享】

基於 STM32 的智能窗户控制系統設計與實現【源碼分享】 智能家居的發展正讓越來越多的傳統設備煥發生機,而“窗户”作為家庭環境調節與安全防護的重要環節,其自動化與智能化價值也愈發顯現。本文將基於 STM32 微控制器 + ESP8266 Wi-Fi 模塊,設計並實現一個具備環境感知、安全監測、自動控制與遠程交互能力的智能窗户控制系統。整個方案以嵌入式設計為核心,兼具工程可實施性和軟硬件擴展能力。

機器學習 , 深度學習

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墨染青衫 - 從零開始掌握Python機器學習(附不可錯過的資源)

Python與機器學習入門概述 Python人工智能編程從零開始掌握機器學習基礎,是當今技術領域一項極具價值的技能。Python憑藉其簡潔易讀的語法、豐富的庫生態系統以及強大的社區支持,成為機器學習入門和實踐的首選語言。對於初學者而言,從零開始學習意味着需要系統性地理解機器學習的基本概念、掌握必要的數學基礎,並熟練運用Py

機器學習 , 後端開發 , sublime text , ci , Python

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葉開 - 隱語可信數據空間MOOC第39講筆記:新冠重病預測隱私計算案例

筆記內容來自隱語Mooc,歡迎一起來學習。Mooc課程地址:https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 詳細案例及代碼,可以查看文末的鏈接。 學習筆記:新冠重病預測隱私計算案例 一、工具介紹:SecretNote 定位:專為隱語學習和隱私計算開發者設計的高級工具套件,以Notebook形式呈現。 功能

機器學習 , 觀點 , 教程 , 知識 , 深度學習

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flyingsmiling - setRightBarButtonItems 間距

一、直接通過以下幾個屬性進行設置 1 @property(nonatomic)      UIEdgeInsets titleEdgeInsets; // default is UIEdgeInsetsZero 2 @property(nonatomic) UIEdgeInsets imageEdgeInsets;

sed , 機器學習 , 字段 , 人工智能 , 父類

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mob64ca13fc5fb6 - CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR 有哪些值

CMake的策略管理用於維護版本的向後兼容,從版本2.0開始引入。 每個新發布版本一般都會引入一些新的策略,每個策略都會有一個標識號,格式 為CMPNNNN,NNNN對應四個0到9的整數。每個策略都在文檔中描述了OLD和NEW的行為,以及引入的原因。 CMake的策略是一種棄用機制,並不是可靠特性的切換,因此,策略的OLD行為一般不可取,因為在未來的版本中可能被

機器學習 , 子目錄 , 版本號 , cmake , 人工智能

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mob64ca14040d22 - 第一次提出fast RCNN的文章

1.5 個人計算、分佈式計算與客户/服務器計算 1977年,Apple計算機公司使個人計算(personal computer)得以普及。最初,擁有一台計算機只是愛好者的夢想,隨着它的價格不斷降低,人們可以購買供個人或辦公使用的計算機。1981年,世界上最大的計算機廣家IBM公司推出了IBM個人計算機(IBM Personal computer)。一夜之間,個人計算機遍佈公

機器學習 , 彙編語言 , 高級語言 , 人工智能 , 第一次提出fast RCNN的文章 , 機器語言

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數碼墨魚 - layer ui 後台demo

layui官方文檔 https://www.layui.com/doc/ 項目路徑等,引用的js及css可參考 工作之餘,非前端專業人員,參考 最基本的訪問路徑controller @Controller @RequestMapping("/layui/panel") public class LayPane

機器學習 , spring , js , layui , layer ui 後台demo , 人工智能 , HTML

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fjfdh - systemd 有哪些 target network

systemd 介紹 systemd是目前Linux系統上主要的系統守護進程管理工具,由於init一方面對於進程的管理是串行化的,容易出現阻塞情況,另一方面init也僅僅是執行啓動腳本,並不能對服務本身進行更多的管理。所以從CentOS 7開始也由systemd取代了init作為默認的系統進程管理工具。 systemd所管理的所有系統資源都稱作Unit,通過syste

機器學習 , redis , 配置文件 , 人工智能 , Nginx

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遊俠小影 - 極限學習法 機器學習 極限怎麼學好

1.普通求極限 我們知道求極限的考點往往都是考分子分母型的,因為這樣可以有效利用等價/高階/低階無窮小的理論,即使求極限是加減乘的類型,我們也儘可能要轉化為除法的類型(這就是七種未定式),然而,知道這些還不夠,因為考研是一項選拔性考試,不是水平考核性質的考試,學會將應對水平考試的態度和習慣轉化為應對選拔性考試十分重要,在此基礎上,要清楚的認識到,高數教科書上的題只是

機器學習 , 極限學習法 機器學習 , 定積分 , 單調性 , 人工智能 , 四則運算

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deephub - 4個將Pandas換為交互式表格Python包

Pandas是我們日常處理表格數據最常用的包,但是對於數據分析來説,Pandas的DataFrame還不夠直觀,所以今天我們將介紹4個Python包,可以將Pandas的DataFrame轉換交互式表格,讓我們可以直接在上面進行數據分析的操作。 Pivottablejs Pivottablejs是一個通過IPython widgets集成到Python中的JavaScript庫,允許用户直接從Da

機器學習 , 人工智能 , pandas , Python

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未聞花名AI - 構建AI智能體:六十、特徵工程行業實踐錄:金融、電商、醫療的智能化轉型

一、趁熱打鐵 我們已經瞭解了特徵工程的概念和基礎應用,今天我們圍繞比較廣泛的行業示例繼續加深理解。 特徵工程是數據科學的核心環節,它的本質是用數據的語言,翻譯業務的邏輯,特徵工程將原始數據轉化為機器學習模型能理解的業務語言。在不同行業的應用,就是解決該行業最核心的預測或分類問題,這一過程在三大行業展現出巨大價值: 在金融風控領域,傳統信貸審批依

機器學習 , AIGC二三事 , 數據 , 特徵工程 , 人工智能 , 原始數據

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Senar - 機器學習和前端

TL;DR 現階段在前端應用機器學習,要針對合適的場景和需求,尋求特定化、輕量化的模型方案,最終往往有比較不錯的效果。展望未來,隨着硬件設備的迭代更新,用户羣體會有越來越高的 NPU 和高性能 GPU 的設備佔比,再加上 WebGPU、WebNN 這類加速 AI 推理計算的 API 和標準推出,未來的前端應用會大放異彩。 人工智能、機器學習、神經網絡、深度學習...... 這些詞到底是什麼意思?彼

機器學習 , 人臉識別 , tensorflow , 神經網絡 , 深度學習

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數碼精靈abc - ElementPlus 的unocss 配置

記錄自己搭建前端項目的學習過程和開發過程,希望一起學習進步 採用Vue3+element-plus+axios+vue-router+sass……(目前剛開始是用到了這些,隨着開發慢慢更新) npm是比較慢的, 所以我用的是pnpm。安裝指令:npm i pnpm 簡單介紹下作用 Vue3:前端框架,能看我這個博客的應該不用我介紹了吧~

機器學習 , 封裝 , 人工智能 , 官網 , ios

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IT陳工 - Deepseek介紹

Reasoning 大模型 基本概述 Reasoning大模型特指 ”推理大模型“(Reasoning Large Language Model)是專門設計用於處理需要複雜推理任務的大型語言模型。 推理能力的定義:推理是指根據已知的信息和知識,通過邏輯推導得出新的結論或答案的過程。對於大模型而言,推理能力使其能夠處理不僅僅是簡單的事實查詢,還包括解決複

機器學習 , 蒸餾模型 , 推理大模型 , reasoning , deepseek , 人工智能

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IT陳工 - 自然語言NLP與RNN循環神經網絡初識

NLP基本介紹 NLP(Natural Language Processing)是一種人工智能和語言學領域的交叉學科,旨在讓計算機能夠理解和生成人類的語言,實現人機之間的自然交流。 其具體定義為:自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)是利用計算機科學、人工智能和語言學的理論和方法,研究如何讓計算機能夠“聽懂”人類的語言,並實現

機器學習 , 自然語言 , NLP , rnn , 人工智能 , 循環網絡神經

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墨舞天涯 - 會議室預約demo

題目描述 PP大廈有一間空的禮堂,可以為企業或者單位提供會議場地。這些會議中的大多數都需要連續幾天的時間(個別的可能只需要一天),不過場地只有一個,所以不同的會議的時間申請不能夠衝突。也就是説,前一個會議的結束日期必須在後一個會議的開始日期之前。所以,如果要接受一個新的場地預約申請,就必須拒絕掉與這個申請相沖突的預約。 一般來説,如果PP大廈方面事先已經接受了一個會場預約,

機器學習 , 數據 , include , 會議室預約demo , 人工智能 , ci

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mob64ca141a2a87 - AD 工程變更指令中 remove pins from nets

1 備份源工程,這樣即便是失敗也沒關係. 2 刪除工程對應的臨時文件,AAA.ncb,AAA.opt,AAA.APS 3 用文本編輯工具,不如UltraEdit,打開AAA.dsp,搜索字符串AAA,確認該字符串是工程名相關,並替換為BBB,替換完後,保存退出,修改AAA.dsp為BBB.dsp. 4 用文本編輯工具打開,AAA.dsw,

機器學習 , 文件名 , 文本編輯器 , 人工智能 , 工程文件

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技術領航探索者 - vaadin flow和element比較

struts2:數據校驗,通過XWork校驗框架實現(validation.xml) 根據輸入校驗的處理場所的不同,可以將輸入校驗分為客户端校驗和服務器端校驗兩種。服務器端驗證目前有兩種方式: 第二種: 使用validate()方法校驗時,如果Web應用中存在大量Action就需要多次重寫validate()方法,這使得代碼非常繁瑣。由於Struts2的

機器學習 , struts , 數據校驗 , xml , 人工智能

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mob64ca141a683a - cubemx以太網視頻

10GBase-T對應的是2006年發佈的IEEE 802.3an標準,可工作在屏蔽或非屏蔽雙絞線上,最長傳輸距離為100m。這可以算是萬兆以太網一項革命性的進步,因為在此之前,一直認為在雙絞線上不可能實現這麼高的傳輸速率,原因就是運行在這麼高工作頻率(至少為500MHz)基礎上的損耗太大。但標準制定者依靠4項技術構件使10GB

機器學習 , 屏蔽雙絞線 , 雙絞線 , cubemx以太網視頻 , 人工智能 , 數字轉換

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mob64ca140ee96c - SEGGER Embedded Studio icf與ld文件

1. SCL_BaseTypes.xsd的定義中tHeader中需存在version、revision元素,但是通過SASystools驗證後Header不能存在該兩項 2. 定義Communication中的連接訪問點是ConnectedAP中的P應大寫而非小寫 3. SCL文件頭的定義中version必須為固定值 2007,revision必須為固定值A 4

機器學習 , 數據集 , 數組 , 數據 , 人工智能

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