机器
【专题】2022中国机器人产业发展报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：http://tecdat.cn/?p=31419 随着大量企业的涌入，服务机器人产业化即将到来。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末40份服务机器人行业相关报告。 经过多年的发展，我国已经实现了完整的服务机器人产业生态系统。在常态化疫情防控、人口老龄化、技术进步和政策支持等多种因素 ......
【专题】2015-2021年医疗机器人价值报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：http://tecdat.cn/?p=31419 随着大量企业的涌入，服务机器人产业化即将到来。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末40份服务机器人行业相关报告。 经过多年的发展，我国已经实现了完整的服务机器人产业生态系统。在常态化疫情防控、人口老龄化、技术进步和政策支持等多种因素 ......
【专题】2022中国商用服务机器人行业简析 报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：http://tecdat.cn/?p=31419 随着大量企业的涌入，服务机器人产业化即将到来。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末40份服务机器人行业相关报告。 经过多年的发展，我国已经实现了完整的服务机器人产业生态系统。在常态化疫情防控、人口老龄化、技术进步和政策支持等多种因素 ......
【专题】2022年中国机器人行业研究报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：http://tecdat.cn/?p=31419 随着大量企业的涌入，服务机器人产业化即将到来。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末40份服务机器人行业相关报告。 经过多年的发展，我国已经实现了完整的服务机器人产业生态系统。在常态化疫情防控、人口老龄化、技术进步和政策支持等多种因素 ......
【专题】2022-2029年全球协作机器人市场研究报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：http://tecdat.cn/?p=31419 随着大量企业的涌入，服务机器人产业化即将到来。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末40份服务机器人行业相关报告。 经过多年的发展，我国已经实现了完整的服务机器人产业生态系统。在常态化疫情防控、人口老龄化、技术进步和政策支持等多种因素 ......
线性代数 | 机器学习数学基础
### 前言 **线性代数**（linear algebra）是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。它包括对线、面和子空间的研究，同时也涉及到所有的向量空间的一般性质。 本文主要介绍**机器学习**中所用到的线性代数**核心基础概念**，供读者学习阶段查漏补缺或是**快速学习参考**。 ### 线 ......
机器学习实战－基于Python3和C＋＋(5)- python之tensorflow（1）
[TOC] # tensor ```pyhon import tensorflow as tf x=tf.constant(19) y=tf.constant(22) x+y z=x+y print(z) tf.Tensor(41, shape=(), dtype=int32) a=tf.const ......
基于个微机器人的二次开发
使用微信ipad协议来开发微信机器人，可以开发的项目很多，例如一些娱乐机器人、云发单系统，私域流量的智能管理和营销拓客，还有一些自动采集和发朋友圈的云端系统等。每个行业都有需求这样的系统应用，在线教育、金融、电商已经一些个人微商应用。 可开发的功能包括但不限于： 好友管理：添加好友、删除好友、修改备 ......
机器学习从入门到放弃：Transfomer-现代大模型的基石
一、前言 随着 ChatGPT 的横空出世，全世界的目光都聚焦在了生成式 AI 上。本次将介绍 Transformer 的发展历史、基本原理，也是记录总结自己在学习路上的所得。 首先我想聊聊 NLP 的发展路线，这样对于后面的 transformer 可能会有更好的理解。自从计算机诞生之初，让计算机 ......
【机器学习】决策树
# Decision Tree ## 熵 \- entropy ### 数学表达式 $$ H(p_1) = -p_1 \text{log}_2(p_1) - (1- p_1) \text{log}_2(1- p_1) $$ ### 代码 ```python # UNQ_C1 # GRADED FUN ......
【机器学习】K-Means
# K-Means ## 找最接近的质心 ### 公式 $$ c^{(i)} := j \quad \mathrm{that \; minimizes} \quad ||x^{(i)} - \mu_j||^2 $$ 其中，范式$||X||$，其计算公式为 $$ ||X|| = \sqrt{x_1^2 ......
【机器学习】逻辑回归
# Logistic Regression > 分类问题 > > 本质是分类，要预测的变量是离散的值 ## 逻辑回归模型 ### 数学表达式 $$ z = \vec w \cdot \vec x + b \tag{1} $$ $$ f_{\vec w, b}(\vec x) = g(z) \tag{ ......
【机器学习】正则化
# Regularized ## Cost function for regularized linear regression ### 数学表达式 $$ J(\mathbf{w},b) = \frac{1}{2m} \sum\limits_{i = 0}^{m-1} (f_{\mathbf{w}, ......
【机器学习】协同过滤
# Collaborative Filtering Recommender Systems > 解决相似度问题 ## 概念 准确率 = $accuracy = \frac{预测正确的样本}{总样本}$ 精确率 = $precision = \frac{预测成功的正类}{预测的正类}$ 【不能误检】 ......
【机器学习】神经网络
# Neural Networks > 神经网络：一种计算模型，由大量的节点(或神经元)直接相互关联而构成。每个节点(除输入节点外)代表一种特定的输出函数(或者认为是运算),称为激励函数；每两个节点的连接都代表该信号在传输中所占的比重(即认为该信号对该节点的影响程度) > > 神经网络三要素：模型、 ......
【机器学习】softmax回归
# Softmax Regression > (多标签分类)将多输入的分类值转化为\[0,1\]的概率分布，进而进行逻辑回归算法 > > softmax能将差距大的数值距离拉得更大，但是数值可能会溢出 ## Softmax Function ### 数学表达式 $$ a_j = \frac{e^{z ......
工业机器人的形态（非姿态）
# 工业机器人的形态 当我们描述机器人在空间的一个位姿时，通常使用直角坐标系、工具坐标系或用户坐标系（统称为笛卡尔坐标系）的点。但是同样的一个位姿对于关节坐标系来说可能有多个值。 
# 工业机器人的坐标系 机器人的坐标系是重中之重，它是理解机器人运动的基础。机器人所有运动的点位都是建立在坐标系的基础之上，所以如果坐标系不理解，那么就很难真实了解机器人是如何运动的。 ## 什么是坐标系？ 我们需要移动机器人来工作，但是如何让机器人移动？当然我们可以单独控制机器人的每根轴来动作，但 ......
【机器学习】单变量线性回归
# ML introduction > 机器学习：从数据中学习，而不依赖于规则下编程的一种算法 > > **Goal: $min_{w,b}(J(w, b))$ \- 提供一种衡量一组特定参数与训练数据拟合程度的方法** ## Supervised Learning > right answer & ......
[Robot]FANUC发那科机器人零点标定
FANUC的机械原点校准是通过零点标定来进行，具体操作步骤如下。首先，需要设定变量$MASTER_ENB 的值为 1，具体步骤为。1.MENU-下一页-变量。2. ITEM-输入313-变量$MASTER_ENB 的值设为 1。（注：不一定是313，可以通过shift+上/下键进行快速翻页查找）。接 ......
埃斯顿机器人在线编程
1, 设置电脑IP与机器人控制器LAN2口为同一网段; 2, 打开, 点击连接; 3, 下载和上载程序 4, 如果想通过电脑控制埃斯顿机器人点动, 需要下载单独的示教器demo, 且官网下载不到; ......
人工智能学习之机器学习总结1
人工智能里面分机器学习和深度学习，机器学习里有线性回归，逻辑回归，聚类，深度学习里有卷积神经网络和循环神经网和多层感知器 首先学习了线性回归，其思想就是使用梯度下降算法（求导数）对a和b求导数，不断搜索迭代以求最好的线性a,b，使得预测值和真实值的差距越来越小，同时有损失函数MSE和R2 来评估模型 ......
解决(几乎)任何机器学习问题(1、建立你的工作环境)
> 原作者：Abhishek Thakur > 原文：[GitHub - abhishekkrthakur/approachingalmost: Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem](https://github.com/abhishe ......
机器学习中的数据预处理指南
在机器学习任务中，数据处理的相关工作常会占据整个项目近70%的时间，因为真实的数据质量往往具有参差不齐，噪音、缺失、不一致等问题，不利于算法模型的训练。 因此，数据处理是机器学习项目中至关重要的一步，数据质量决定着模型质量的上限。 在本文中，我们将着重讨论将原始数据转换为结构化数据处理中的所有数据预 ......
Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术
# 1. 简介 ## 1.1 线性回归模型概述  线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以 ......
吴恩达机器学习笔记（四）
# 吴恩达机器学习笔记（四） ## bellman方程 $s$:当下所处的状态 $a$:在s状态下要采取的行动 $Q(s,a)$:在s状态下采用a行动后，所能获取的最大奖励 $R(s)$:在当前状态下所能获得的奖励 $\gamma$:折扣因子，在0到1之间  给定一组数据，如果想对数据进行分类或者回归 ......
吴恩达机器学习笔记（三）
# 吴恩达机器学习笔记（三） # K-means聚类 聚类算法用于一组没有标签的数据，将其分成不同的组。 K-means聚类算法一般做的是这两件事： - 将点分配到不同的聚簇上（根据与聚簇中心的距离） - 移动聚簇中心 直到聚簇中心不再变化为止。 ## 具体流程 对于$K$个聚簇，$m$个数据点，流 ......
吴恩达机器学习笔记（一）
# 吴恩达机器学习笔记（一） # 迁移学习  **解释:** 当需要训练小数据模型时，可以使用已经训练好的大 ......