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  • 机器人操作系统(ROS):未来机器人编程的关键核心

    Nvidia Jetson TX2 或 Intel NUC。 至于传感器,ROS 拥有使其与大多数传感器兼容的库。许多产品都支持 ROS,例如 RPLIDAR A1M8 360 度激光扫描仪、英特尔实感深度摄像头等等。 如果想要学习 ROS 的绝对初学者,那么ROS wiki

    作者: zhangrelay
    发表时间: 2022-08-12 16:13:16
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  • 这70道算法题你都会的话,可以直接去字节跳动了!

    前言 知识的广度来自知识的深度学习如果不成体系那是多可怕的一件事儿,希望我们在未来的学习道路上坚守初心,不要给自己留下遗憾,以自己喜欢的方式生活,做自己喜欢做的事,做一个独一无二的自己! 1

    作者: Java小叮当
    发表时间: 2022-03-31 15:27:50
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  • 疯狂Java学习笔记(55)----------字节流与字符流

    输出流     2.从字符流到字节流:可以从字符流中获取char[]数组,转换为String,然后调用String的API函数getBytes() 获取到byte[],然后就可以通过ByteArrayInputStream、ByteArrayOut

    作者: brucexiaogui
    发表时间: 2021-12-29 18:03:18
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  • 学习华为云物联网认证课程过程中体验AT指令

    最近在学习华为云的《物联网入门级开发者认证》在学习的过程中学习到物联网通信模组AT指令介绍章节的时候发现接触过单片机但是没用过AT指令,于是学习完这一节后开始了探索之旅: 由于本人在国外,来的时候就从国内带了合宙的780e和大家都耳熟能详的ESP32,所以只能用780e这个模块来试一下。

    作者: yd_242833315
    发表时间: 2023-03-28 13:33:03
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  • CSS中的背景以及三大特性的学习

    会层叠 4.2 继承性 可以直接在CSS样式中给div赋值然后p继承div的值 CSS中的继承:子标签会继承父标签的某些样式,如文本颜色和字号。简单的理解就是︰子承父业。 恰当地使用继承可以简化代码,降低CSS样式的复杂性 子元素可以继承父元素的样式( text- , font-

    作者: 相信光的奥特王小懒
    发表时间: 2022-09-21 14:21:22
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  • 《联邦学习:打破数据孤岛,实现隐私保护下的跨机构协作》

    提下,能够共同提升模型性能。 联邦学习的基本概念与原理 联邦学习本质上是一种分布式机器学习技术,其核心理念是“数据不动模型动”,也可以概括为“数据可用不可见”。传统的机器学习模型训练,通常需要将大量的原始数据集中到一个地方进行处理。但在联邦学习中,数据保留在各自机构的本地服务器上

    作者: 程序员阿伟
    发表时间: 2025-01-24 13:35:47
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  • python 交互图形 bokeh学习总结

    bokeh学习总结——QuickStart 下载地址: https://www.anaconda.com/distribution/ bokeh是python中一款基于网页的画图工具库,画出的图像以html格式保存。 一个简单的例子: from bokeh.plotting

    作者: 风吹稻花香
    发表时间: 2021-06-04 17:10:45
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  • 学习笔记|隐马尔可夫模型的基本概念

    隐马尔可夫模型可以用于标注,这时状态对应着标记。标注问题是给定观测的序列预测其对应的标记序列。可以假设标注问题的数据是由隐马尔可夫模型生成的。这样我们可以利用隐马尔可夫模型的学习与预测算法进行标注。 2. 观测序列的生成过程 根据隐马尔可夫模型定义,可以将一个长度为T的观测序列

    作者: darkpard
    发表时间: 2022-01-12 12:08:38
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  • Opengl es2.0 学习笔记(六)矩阵变化

    模型矩阵是一种变换矩阵,它能通过对物体进行位移、缩放、旋转来将它置于它本应该在的位置或朝向。你可以将它想像为变换一个房子,你需要先将它缩小(它在局部空间中太大了),并将其位移至郊区的一个小镇,然后在y轴上往左旋转一点以搭配附近的房子。你也可以把上一节将箱子到处摆放在场景中用的那个矩阵大致看作一个模型矩阵;我

    作者: 鱼酱
    发表时间: 2022-01-08 15:24:08
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  • 机器学习之分类问题的评价指标

    +FNTP​ 这个指标只关注实际是Positive 的数据中,被正确分类的比例: 从图中可以看到,召回率=1/5 F 值 上面的例子说明准确率很高的模型,精确率和召回率都可以非常低。

    作者: 小小明-代码实体
    发表时间: 2021-10-11 16:12:48
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  • 机器学习实战--梯度下降法进行波士顿房价预测

    前言: Hello大家好,我是Dream。 今天来学习一下如何使用机器学习梯度下降法进行波士顿房价预测,这是简单的一个demo,主要展示的是一些小小的思路~ @TOC 一、波士顿房价预测 sklearn提供给我们两种实现的API, 可以根据选择使用: 正规方程 sklearn.linear_model

    作者: 是Dream呀
    发表时间: 2023-02-14 05:45:31
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  • 跨域迁移与泛化性能分析在联邦学习中的应用

    跨域迁移与泛化性能分析在联邦学习中的应用 引言 随着人工智能和机器学习的发展,数据隐私和安全性成为了一个日益重要的问题。联邦学习(Federated Learning)作为一种分布式机器学习方法,可以在不共享数据的前提下进行模型训练,从而保护数据隐私。然而,在实际应用中,不同

    作者: Y-StarryDreamer
    发表时间: 2024-06-17 23:54:35
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  • 【RAG】人工智能:检索增强六步学习

    Query(通过检索增强进行多步混合查询) 并学习如何在笔记本电脑上使用 Hugging Face 中的量化 DRAGON-YI-6b-GGUF 模型,执行多步骤混合查询以获得所需的响应。此外,了解如何执行证据验证(防止模型幻觉)以及如何将所有输出保存为 JSON 或 CSV 文件,以供将来的数据或审核使用。

    作者: Freedom123
    发表时间: 2024-05-01 19:27:04
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  • PGL图学习之基于GNN模型新冠疫苗任务[系列九]

    - (1x68 vector 训练,1x91测试) 一个浮点数数组,与seq_scores有相同的长度,是前68个碱基的反应活性值,按顺序表示,用于确定RNA样本可能的二级结构。 deg_Mg_pH10 - (训练 1x68向量,1x91测试)一个浮点数数组,与seq_sc

    作者: 汀丶
    发表时间: 2022-11-29 02:28:35
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  • 六十一、深入学习位运算

    按位取反是将单个操作数对应的每一位取反,~1=0,~0=1 下面就是这篇博客重点内容,总结于极客时间的算法面试通过40讲的位运算的内容。 下面就是学习记录的笔记

    作者: 毛利
    发表时间: 2021-07-14 19:41:57
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  • 五、开始学习Excel函数,效率快速提高

    据的从小白变老手的经验,想看就给钱,就是这么直接。这些是一月份我决定写书,结果别人看不起我写的。 没看上篇先看四、从Excel开始,学习Excel的快捷键 文章目录 1. Excel 1.2 Excel函数 1.2.1 Vlookup

    作者: 毛利
    发表时间: 2021-07-14 21:58:33
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  • Ajax&Fetch学习笔记 04、FormData使用

    <script> // dom元素中设置id属性,js可以直接通过该值拿到对应dom元素 console.log(login);//这里login可以直接拿到form这个表单dom元素 const formData =

    作者: 长路
    发表时间: 2022-11-28 13:37:27
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  • 0基础lua学习(五)赋值语句

    1)  赋值语句 Lua中赋值,直接使用赋值运算符 a = 20 当多个参数赋值的时候,可以使用 a,b=b,a   --C语言交换两个变量 temp =a; a=b; b=temp;

    作者: 鱼酱
    发表时间: 2022-01-06 14:55:01
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  • 【我要去HDC2021 】每天学习《初识华为云IoT Studio》

    华为云账号:Jack20Flag:每天坚持学习一点《初识华为云IoT Studio》,不断提高自己物联网方面的知识,冲冲冲课程链接:https://education.huaweicloud.com/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXT010+Self-paced/about

    作者: Jack20
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  • 2019年,更多的人开始在华为云上学习

    进行实践,每个月给自己设置一个学习主题     3、学习的时候,会有微信群组,可以随时的交流、沟通,也可以联系对应的小助手,服务很周到     4、华为现在是保持一种开放的态度,兼容并包,这个或许有IBM、Google的特色,也服务我的理念,我们可以创建一个个生态,但不管这个生态

    作者: 悟钧
    发表时间: 2019-07-01 19:25:45
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