网络上从不缺乏对数据科学术语进行比较和对比的文章。文笔各异的人写出了各式各样的文章，以此将他们的观点传达给任何愿意倾听的人。这几乎是势不可挡的。所以我也记录一下，对于那些疑惑此文是否也是雷同的帖子。对，是这样的。为什么再来一帖?我是这样想的，尽管可能有很多分散观点在定义和比较这些关联术语，但事实上是，这些术语中的大部分是流动变化的，并不完全约定俗成，坦率地说，与他人观点一同暴露是测试和
系统使用的是最常见的STM32F103C8T6/C6T6核心板： STM32原理图： &
认证授权：在开始调用任何API之前需要先进行认证授权，具体的说明请参考：http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top获取Access Token向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求（推荐使用POST），并在URL中带上以下参数：grant_type：?必须参数，固定为client_credentials； c
写在前面：有一段时间没更新专栏了，哈哈，先吐槽下自己的龟速更新。
Attention机制基本已成为NLP的居家旅行必备技能，同时也是我一直关注的技术点，希望本篇内容能带给大家些许思考。如有描述不对的地方，欢迎拍砖。好了，废话不多说，进入正题！ 1. Attention机制attention机制最初是由Bahdanau等人通过“Neural Machine Transl
1、简介
1.1 blender
https://www.blender.org/
Blender 是一款免费的开源 3D 创作套件，支持整个 3D 管道。使用它强大的工具，你可以轻松创建惊人的 2D/3D 内容。
Blender是一款三维图形图像软件，提供从建模、动画、材质、渲染、到音频处理、视频剪辑等一系列动画短片制作解决方案。Blender拥有方便在不同工作下使用的多种用户界面，内置绿屏抠像
word2vec的高速化上一篇我们讲到了在神经网络中词向量的表示方法：最著名的就是word2vec，并且实现了CBOW模型的代码。想要回顾的可以看这里师妹问我：如何在7分钟内彻底搞懂word2vec？word2vec虽然简单，但是的确存在一些问题，比如随着语料库中词汇量的增加，计算量也随之增加。当词汇量达到一定程度之后， CBOW 模型的计算就会花费过多的时间。因此，本节将对 word2vec 进
摘要: 随着人工智能技术的发展，智能对话的应用场景越来越多，目前已经成为了研究的热点。天猫精灵，小度小度，腾讯叮当，这些智能助手都是智能对话在业界的应用。智能助手的对话方式可分为三种：任务式对话 ( 用户输入指 ...人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务
基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习 联合学习（Joint Learning）一词并不是一个最近才出现的术语，在自然语言处理领域，很早就有研究者使用基于传统机器学习的联合模型（Joint Model）来对一些有着密切联系的自然语言处理任务进行联合学习。例如实体识别和实体标准化联合学习，分词和词性标注联合学习等等。最近，研究者们在基于神经网络方法上进行实体识别和关系抽取联
关于 Apple Pencil 的一切Apple Pencil 有两代。它们看起来有点不同，但它们都用作手写笔。它们比典型的手写笔更精确，带有压力和倾斜传感器，可以重现您的笔迹或绘制复杂的形状。Apple Pencil 具有出色的应用程序支持。使用 iPadOS 14 及更高版本，您可以在任何文本字段中进行手写并将手写内容转换为文本，因此您无需键盘即可在书写笔记、消息传递和绘图之间切换。Apple
自动驾驶与手动驾驶混合流仿真
matlab连续型元胞自动机交通流源代码
随机慢化，密度流量图，时空图，密度速度图
车头时距图等
混合交通流中的自动驾驶和人类驾驶博弈总能碰撞出有趣的火花。今天咱们用连续型元胞自动机搞个交通流沙盘，把两类驾驶行为扔进同一个赛道，看看会擦出什么火花。
先整点硬菜——模型参数设置。这段代码定义了道路的基本盘：
road_length = 1000; % 道路
分词系统简介：PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库，使用反向匹配模式分词，理论上兼容编码更广泛，并且对utf-8编码尤为方便。 由于PHPAnalysis是无组件的系统，因此速度会比有组件的稍慢，不过在大量分词中，由于边分词边完成词库载入，因此内容越多，反而会觉得速度越快，这是正常现象，PHPAnalysis的词库是用一种类似哈希(Hash)的数据结构进行存储的，因此对于比较
90后是懒人经济的主力消费群体，他们懒得洗衣、懒得做饭、懒得扫地……外卖、速食、扫地机等以90后为基石的懒人经济受到强烈追捧。而洗地机作为“懒人经济”的典型产物，拥有极为稀缺的高增速与数倍的成长空间。 目前市面上各品牌的洗地机清洁功能都差不多，品牌商想要抢占市场，势必要突出自己品牌产品的优势，而在洗地机加入音效提示音，以及真人语音导航提示音，能让洗地机更人性化！在洗地机上加入NV040C
字节DeerFlow开源框架：多智能体深度研究框架，实现端到端自动化研究流程
引入2018年底发布的BERT模型和2019年初发布的GPT-2模型，开始挑战人类的语言处理能力。二者都基于之前介绍过的Transformer基础模型。对模型的研究有几个层次：研究基础模型、扩展模型、应用模型研究基础模型 我们熟知的卷积神经网络CNN，循环神经网络RNN，Transformer模型，残差网络ResNet等等，都是底层模型，它们是神经网络应用的基础。扩展模型 基础模型需要经过适配和扩
播客探讨了AI集成开发环境（IDE）如何成为软件开发领域的变革力量。AI IDE利用深度学习和自然语言处理等技术，实现了智能代码生成、自动化测试与优化等核心功能，显著提升了开发效率。文章预测，未来的AI IDE将向深度技术融合、个性化与自适应以及编程范式变革方向发展，进一步普及低代码化，并实现开发全流程覆盖。AI IDE的普及对程序员带来了挑战与机遇，促进了效率革命和角色转型，将程序员从基础编码者转变为更专注于架构设计和创新工作的角色，同时也重塑了行业生态，加速了全球开发者群体的增长。
基于虚拟阻抗的微电网下垂控制
在微电网中，由于线路阻抗的不同，造成无功功率无法均分，通过添加虚拟阻抗是应用最为广泛的一种方法。
仿真以两个DG为例，仿真的波形有有功功率、无功功率、频率、电流、电压这些波形，通过虚拟阻抗的调节，无功功率达到了均分的效果。
可在此基础上进行改进，比如加入DG，电压频率的相关二次控制，仿真是MATLAB 2020a的版本。
虚拟阻抗下的微电网下垂控制技术探索
在微电网
知识图谱——TransE模型原理1 TransE模型介绍1.1 TransE模型引入在我们之前的文章中，提到了知识图谱补全任务的前提任务是知识表示学习，在知识表示学习中，最为经典的模型就是TransE模型，TransE模型的核心作用就是将知识图谱中的三元组翻译成embedding向量。1.2 TransE模型思想为了后面便于表示，我们先设定一些符号h 表示知识图谱中的头实体的向量。t 表示知识图谱
Codesys程序模板 ，中大型设备模板，添加东西只要改数组就行了，底层已经写好
汇川PLC程序 AM600、AM800中型PLC程序模板，伺服轴调用写入底层循环程序，添加轴无需添加程序；整体控制框架标准统一，下沿各个分工位只修改数组编号即可，添加工位无需添加代码；各工位单独的初始化模式，手动模式，自动模式，报警单元，CT统计；程序基于codesys环境下的PLC基本通用
搞过中大型设备开发的
文章目录1. 词汇表征2. 使用词嵌入3. 词嵌入的特性4. 嵌入矩阵5. 学习词嵌入6. Word2Vec7. 负采样8. GloVe 词向量9. 情感分类10. 词嵌入除偏作业 参考： 吴恩达视频课 深度学习笔记 自然语言处理与词嵌入 Natural Language Processing and Word Embeddings1. 词汇表征词嵌入（word embeddings），这是语
概述ANF（Adaptive Null-Forming，自适应零点形成）是双麦克风阵列处理中实现语音增强的一种方法。ANF算法适用的场景是目标信号来自于端射（endfire）方向，比如通话时的蓝牙耳机，说话人嘴的位置大致在两个麦克风连线的延长线上。ANF算法可以定向拾取端射方向的目标信号，并且自适应地在噪声来源方向形成零点，从而提高语音质量。 符号表示：表示两个Mic之间的距离，表示声速，是声
INTRODUCTIONDeep Voice3是由百度提出的一个全新的全卷积TTS架构。百度的主要工作分为如下五个方面：提出了一个全卷积的 character-to-spectrogram 架构，它能并行计算，并且比使用循环单元的架构快Deep Voice3训练非常快，并且可以扩展到LibriSpeech语音数据集，该数据集包含来自2484个说话人的820小时音频数据可以产生单调的注意力行为 (m
锁相环纯代码（C语言），不平衡电压下的锁相环，采用双二阶广义积分器（DSOGI-PLL），整个系统由simulink中的s-function模块进行编写，采用C语言进行编写，包括整个系统离散化，PI离散化。
1.系统离散化方法
2.锁相环以及正负序分离原理
3.通过stm32f407进行了验证，锁相精度较高，代码可以直接进行移植到ARM或者DSP中
支持simulink2022以下版本，联系跟我说
Google年度最重要的Google I/O 2025即将到来。这场活动将于5月20日至21日在加州山景城的海岸线圆形剧场（Shoreline Amphitheatre）举行，届时将展示Google全线产品的最新动态。重点关注领域包括Android、Chrome、Google搜索、YouTube，以及AI聊天机器人Gemini的升级。
UR5机械臂PID轨迹跟踪控制技术解析
一、引言
随着工业自动化和机器人技术的快速发展，UR5机械臂作为一种高精度、高效率的工业机器人，在众多领域得到了广泛应用。PID轨迹跟踪控制作为机械臂控制的核心技术，对于提高机械臂的工作精度和效率具有重要意义。本篇文章将围绕UR5机械臂PID轨迹跟踪控制展开技术分析，包括仿真模型的建立、DH参数表的使用、三维模型的展示以及误差曲线的分析。
二、UR5机械臂P
大三下学期编译原理第二次实验。一． 题目递归向下的语法分析程序二． 目的通过设计、编制、调试一个典型的语法分析程序，能识别由加+、乘*、括号（）、操作数所组成的算术表达式，其文法如下：E→TE’E’→+TE’∣εT→FT’T’→*FT’∣εF→(E)∣i三． 要求1.程序功能（举例）输入：# i1*( i2+i3)#输出：SUCCESS输入：# i1*( i2+i3#输出：FOUND ERROR2
一.知识图谱的简介1.知识图谱是什么知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库 可以理解为一个关系图网络。2.什么是图图（Graph）是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。3.什么是Schema限定待加入知识图谱数据的格式；相当于某个领域内的数据模型，包含了该领域内有意义的概念类型以及这些类型的属性二.知识图谱的构
函数函数的定义例：例：函数的传参值传递：例：地址传递：例：正确交换的方法应该是直接改变对应的地址：函数的调用函数的嵌套例：输入数字 比较大小例：乘阶例：求下列函数与数组函数与一维数组例：例：倒序算法函数与二维数组例：例：求平均数和查找某一行数函数与字符数组例：仿写stcpy和strncpy函数与指针指针函数例：优化一下求平均数和查找某一行数函数指针例：函数指针数组例：指向指针函数的函数指针数组
目录概述聊天机器人聊天机器人模型分类基于检索的模型基于生成的模型长对话和短对话开放领域和封闭领域挑战关联上下文意图识别如何判断一个模型的好坏一种设想问题域Conversation Model低成本的构建对话能区分不同类型的对话规范化输入高效率的规则引擎用户画像开源的脚本引擎对话脚本快速开始未来发展数据预处理中文分词jieba分词的实现自定义字典Word embeddingWord2vecSeq2
价格型需求响应
参考文献:基于需求响应的光伏微网储能系统多目标容量优化配置 需求响应部分
matlab
价格型需求响应首先根据分时电价求解电价弹性矩阵（非已知值），在此基础上确定峰谷平负荷调节量，实现了理想的削峰填谷
电价弹性矩阵这玩意儿挺有意思的，说白了就是用户用电量对价格变动的敏感程度。想象一下，咱们要是把中午电费调高10%，大家会自觉把洗衣服挪到半夜吗？这个变化量用数学表达出来就是弹性系