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MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz，2 Ch语言：英语+中英文字幕（根据原英文字幕机译更准确） |时长:44节课(10h 52m) |大小解压后:9.9 GB 含课程素材如何使用Blender 2.8和Substance Painter制作真实的机器人 Create Star War Robot With Blender And Substance Pai
我曾经喜欢 Jupyter。我仍然认为它们是许多任务的绝佳工具,例如探索性数据分析和轻松轻松地向同事展示见解。然而,虽然它们有时非常适合数据科学,但有时却令人头疼。像任何软件工具一样,它们也有其缺点。以下是 Jupyter Notebooks 用于数据科学的五个最糟糕的事情: 1.练习良好的代码版本控制几乎是不可能的 Jupyter Notebooks 对于代码版本控制来说很糟糕。问题是它们存储为
我的提交概述 Fin PEN 是一款人工智能驱动的金融科技应用程序,用于实时分析客户发票收据图像,让企业主更好地了解客户的消费习惯。 该应用程序实时接收客户发票收据图像,捕获收据数据,并分析捕获的结果,以更好地了解客户的消费习惯。 Fin PEN的系统架构分为3个核心单元,image、analysis和storage。 该应用程序使用 Redis 的队列系统来接收、跟踪和处理请求,并使用 Redi
I used to love Jupyter. I still think they are a wonderful tool for many tasks like exploratory data analysis and presenting insights to colleagues nicely and easily. However, while they are great for
Overview of My Submission Fin PEN is an AI powered fintech app used to analyze customer invoice receipt images in realtime, allowing business owners to better understand client spending habits. The ap
大家好。 以下是本系列的第三周。您可以在我的 github 存储库中找到它们。您也可以在 colab 或 jupyter 上运行所有笔记本。 第 15 天 - 镇压第 2 部分 主题:支持向量回归、决策树回归和随机森林回归 第 17 天 - Kaggle 年度机器学习和数据科学调查第 1 部分 主题:数据清洗、预处理、EDA等 第 18 天 - DecisionTreeRegressor 和 Ra
大家好。 以下是本系列的前 2 周。您可以在我的 github 存储库中找到它们。您也可以在 colab 或 jupyter 上运行所有笔记本。 第 1 天 - Python 基础第 1 部分 主题:数据类型、字符串、运算符、将比较运算符与逻辑运算符链接起来 第 2 天 - Python 基础第 2 部分 主题:Python 列表和字典、集合、元组等 第 3 天 - Python 基础知识 Par
什么是梯度下降? 梯度下降是一个函数,旨在搜索函数中的局部最小值。 局部最小值 让我们从定义什么是最小值开始。最小值是函数上的最低 y 点,这意味着它是“最低”点。现在本地人从哪里来?为了更好地理解,您可以在desmos上绘制以下函数。如果您通过desmosy=0.2x^4+2x^3+5x^2+3x,您会很快看到,有两个单独的低点,其中一个比另一个深。想象一下,你不能画出整个图,因为你想节省计算能
Hello, everyone. Following are third week of this series. You can find them on my github repository. You can run all the notebook on colab or jupyter as well. Day 15 - Repression Part2 Topic : Support
Hello, everyone. Following are first 2 weeks of this series. You can find them on my github repository. You can run all the notebook on colab or jupyter as well. Day 1 - Python Basics Part1 Topic : D
What is a gradient descent? A gradient descent is a function, which is designed to search for a local minimum in a function. Local minimum Let us start off by defining what a minimum is. A minimum is
回答问题 如我所见,有两种方法可以处理鼠标事件来绘制图片。 第一个是检测鼠标何时移动并画一条线到鼠标所在的位置,此处显示为。但是,这样做的问题是,对于较大的画笔大小,每条不直的“线”之间会出现许多间隙,因为它使用线条的笔触大小来创建粗线。 另一种方法是在鼠标移动时绘制圆圈,如图所示此处。这样做的问题是,如果鼠标移动的速度快于计算机检测到鼠标输入的速度,每个圆圈之间就会出现间隙。 这是我的两个问题的
大多数机器学习开发起源于学术界,这通常是非常技术性的,对于外行来说很难理解。就个人而言,我喜欢能够通过自己的输入与最终结果进行交互,而无需在以后了解模型的技术细节。写这篇文章的另一个动机是,我没有看到很多公开文章或示例使用 Gradio 和 HuggingFace 托管来演示具有图像输入和输出的计算机视觉模型,因为 HuggingFace 传统上是自然语言处理 (NLP) 知识的中心(但它们'正在
1.码镜像简介 CodeMirror 是一个用 JavaScript 实现的通用文本编辑器。它专门用于代码编辑。内置多种开发语言模式和插件,支持代码高亮、自动补全、搜索、快捷键等。 CodeMirror 是 MIT 许可的开源项目。目前,它已被用作 Firefox、Chrome 和 Safari 的开发工具,以及 Light Table、Adobe Brackets 和 Bitbucket 等其他
本章记录ROS系统的安装: 我们可以从 ROS 讲解的视频或书籍中了解更多目前主流的机器人框架平台 ROS(它不是一个真正的操作系统,而是一套类似于各种虚拟机或宿主机上运行的 docker 的环境框架。它的主要功能就是对执行器和传感器之间的消息进行关联和嫁接,从而使复杂的机器通信对接变得简单(可以这么说应该是),这个框架让我们的宿主操作系统能够调用接口来实现接口相关操作)。 <需要注意的是,开源的
teb_ local_ planner 是 2D 导航堆栈_ local_ Planner 插件的基础。作为 ROS 导航包的插件,实现了一个在线优化的局部轨迹规划器来导航和控制移动机器人。全局规划器生成的初始轨迹在运行时进行优化,以最小化轨迹执行时间(时间最优目标),与障碍物分离并遵守动态约束,例如最大速度和加速度。当前的实现与非完整机器人(差速驱动和汽车类机器人)的运动学一致。自 Kineti
前言 这也是很久以前WMCTF2021的一个Web话题。当时没有头绪,后来也没有再出现。今晚我从赵总的博客中学到了很多东西。这篇文章只是跟着赵的博客一波转载,记录下来,仅此而已。 主题环境 题目本身是给shell的,但是有很多限制,包括disable_functions,open_basedir,flag文件是700等。 并且没有出网,流量被nginx转发到内网。 考虑到是 nginx + PHP
云之盛 Atlas 团队于 2021 年初开始接触和跟进 JuiceFS 存储,并在早期积累了丰富的 Fluid 使用经验。近期,云语音团队与 jucedata 团队联合开发了 Fluid jucedas 加速引擎,让用户可以在 Kubernetes 环境中更好地使用 jucedas 缓存管理能力。本文讲解如何在 Kubernetes 集群中玩 Fluid + JuiceFS。 背景介绍 流体简介
Answer a question As I see it, there are two ways to handle mouse events to draw a picture. The first is to detect when the mouse moves and draw a line to where the mouse is, shown here. However, the
目录 前言 创建矩阵(使用 ndarray 对象) 获取矩阵的行数和列数(二维) 截取矩阵 按行列截取 条件拦截 矩阵组合 通过函数创建矩阵 排列 linspace 日志空间 个,零,眼,空 来自字符串 fromfunction 矩阵运算 常用矩阵运算符 常用矩阵函数 矩阵乘法(点乘法) 矩阵的转置 矩阵的逆 a_1 矩阵信息获取(如均值) 最大值和最小值 平均值 方差 标准差 中位数 求和 累计
在异常检测方面,主要挑战是难以定义异常。例如,我们如何定义和预测异常的网络入侵、系统缺陷和安全欺诈?如果已知异常数据已被标记,我们可以从 BigQuery ML 支持的各种类型的监督机器学习模型中进行选择(详见下方链接)。但是如果我们不知道会发生异常并且没有标记数据怎么办?与使用监督学习的典型预测技术不同,我们此时可能需要能够在没有标记数据的情况下检测异常。 机器学习模型:https://clo
[\【本文正在参与“拥抱开源|淘思数据TDengine\】的有奖征集]](https://marketing.csdn.net/p/0ada836ca30caa924b9baae0fd33857c) https://marketing.csdn.net/p/0ada836ca30caa924b9baae0fd33857c 目录 图片代码项目介绍及问题 TDengine勘探可行性研究 TDengin
Python项目实践:用PySpark分析大数据 大数据,顾名思义,就是大量的数据。一般来说,这些数据都在PB级以上。 PB是数据存储容量的单位,等于2字节的50次方,大约1000TB。这些数据的特点是种类繁多,包括视频、语音、图片、文字等。面对如此多的数据,用常规技术是无法处理的,于是大数据技术应运而生。 1、大数据Hadoop平台介绍 大数据分为很多派别,其中最著名的是Apache Hadoo
拆分字符串 在 Python 中,字符串表示为 str 对象,它们是不可变的:这意味着内存中表示的对象不能直接更改。这两个事实可以帮助您学习(然后记住)如何使用 split()。 你有没有猜到字符串的这两个特性与 Python 中的拆分函数有什么关系?如果你猜这个 split() 是一个实例方法,因为字符串是一种特殊类型,那么你是对的!在其他语言中,例如 Perl,原始字符串被用作独立字符串 sp
1.下载并安装opensmile 从官网下载:openSMILE - audEERING windows下解压即可使用 2.使用opensmile 提取声音信号的各种音频特征,主要是低级描述符(llds) 3.使用opensmile 3.1 Windows下直接使用 运行以命令行形式提取音频特征。 1首先切换到处理文件smilexract_Release。 exe目录 2 复用声明: SMILEx
前言 大家好!我是梨同学! 我希望你能支持我!哈哈 感谢所有关心我的人:💓每篇文章的项目源码免费分享💓👇👇👇👇 点击这里查看蓝色字体。你需要什么源代码?记得说标题和名字!我也可以写私信! 小编也一直在学习编程。如果代码小程序有错误,请在评论区留言! 最后——如果文章对你有帮助,记得“关注”“点赞”“评论”哦~ 文字 你在日常办公中是否经常遇到这些困难: 1百度图书馆VIP文章不能复制粘
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