本申请是国际专利申请，要求2016年3月1日提交的美国专利申请序列号62/301,964的优先权，所述美国专利申请通过引用完整地并入本文。技术领域本发明公开的实施方案大体上涉及对温度建模，并且更具体地，涉及一种用于产品温度的逆向建模的系统和方法。背景技术：许多产品，如冷藏产品具有温度要求。将温度计放置在产品本身中或与之接触，在时间和金钱两个方面可能是极其昂贵的。因此，温度测量通常取自周围的环境空气
文章目录系列文章目录前言一、引言二、求解概念2.1.分析二、多重解2.1.解的数目2.2.示例：PUMA（6 rotational joints）2.3 解的选择三、求解方法四、Example4.1 A RRR Manipulator4.1.几何法：将空间几何切割成平面几何4.2.代数解补充：三角函数方程式求解4.3. Pieper‘s solution前三轴：移动后三轴：转动五、整个流程 前言
单向散列算法之——MD5算法MD5算法（Message-Digest Algorithm 5）属于单向散列算法的一种。它的功能是将任意长度的消息在经过处理后输出一个128位的信息，从而实现加密，此加密不可逆，即无法通过密文反推出输入的信息。1、算法原理（1）数据填充填充待加密的消息使其长度与448模512同余（即消息长度=448mod512，byte=56mod64）。因此，消息的长度被拓展至N*
所谓正向设计简单来说就是从概念——实物，这一过程利用绘图或建模等手段预先做出产品设计原型，然后根据原型制造产品。而逆向设计恰好相反，是先有实物，然后通过采集实物大量三维坐标点，也就是扫描，获取实物几何模型，并对其进行再次创新制作产品。正向设计：过程： 概念设计 →绘图或三维建模 →制造系统→ 新产品从功能与规格的预期指标确定开始，构思产品的零组件需求，再由各个元件的设计、制造以及检验零组件组装、检
但是对于设计来说，先有内容，还是先有形式？大部分人都会回答前者。没错，无论是 PPT 制作、海报绘制，还是互联网产品设计，形式（外在）总是为内容（内在）服务的。这非常容易理解，我们总是先确定下来需要展示的内容本身（文案、宣传重点、核心功能等），然后再考虑选取或设计什么样的外壳来承载它们。我在学校组织活动的时候经常需要制作 PPT ，电脑里自然也存储了很多的炫酷模板，而比较高效的设计过程就是把内容嵌
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2024-01-31 05:23:38
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逆向流程及CATIA逆向的一些技巧1、导入点云。对IGS格式的可以直接打开。对STL或ASC格式的点云选择(Import)命令导入。2、用(Filter)稀释点云使文件数据变小，必要时采取物理(Physical removal)移除，点云间距以不超过1mm为宜，保证后续点云三角化的精度。3、移除燥点。用(Remove)命令移去多余的与建模无关的点。4、对齐点云到整车坐标系。针对没有移到整车坐标系的
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2023-12-24 12:03:45
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在机器学习中，模型评估是指对训练好的模型进行性能评估的过程。评估模型的性能是为了确定模型在解决特定
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2024-05-01 11:19:07
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# 模型机器学习的实现流程
## 1. 理解机器学习模型
在开始实现模型机器学习之前，我们首先需要理解什么是机器学习模型。机器学习模型是一种通过从数据中学习规律，并利用这些规律进行预测和决策的算法。它可以从大量的数据中学习，并通过模型的训练和优化来不断提升预测和决策的准确性。
## 2. 实现模型机器学习的步骤
下面是实现模型机器学习的基本步骤，我们可以用一个表格来展示：
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原创
2023-09-06 15:10:50
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机器模型 机器学习领域模型很多,根据不同的任务、算法类型和应用进行分类。模型各有特点，适用于不同的机器学习任务和应用。选择合适的
原创
2024-04-07 14:07:03
116阅读
[机器学习实战]训练模型PreferenceQuestion & Conclusion Preference以线性回归模型为例，以下介绍两种训练模型的方法：
闭式方程：直接计算出最适合训练集的模型参数，即使训练集上成本函数最小化的模型参数迭代优化（梯度下降GD）：逐渐调整模型参数直至训练集上的成本函数调至最低，最终趋同于第一种方法计算出来的模型参数。梯度下降有几种变体（批量梯度下降、小批
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2023-11-12 21:00:41
212阅读
机器学习有两个非常重要的问题：1.How w：将数...
原创
2022-09-14 10:37:41
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## 机器学习模型的输入
在机器学习中，模型的输入是指用来训练和预测的数据。这些数据可以是结构化的数据，比如表格中的数值或类别，也可以是非结构化的数据，如图像、文本或音频。
### 结构化数据
结构化数据是具有明确格式和关系的数据，通常以表格的形式呈现。在机器学习中，结构化数据是最常见的输入类型之一。例如，一个用来预测房价的模型可能会以房屋的面积、卧室数量和地理位置作为输入数据。
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原创
2024-07-09 04:56:41
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【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章
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2023-09-26 10:53:47
164阅读
作者 | Alvira Swalin 编译 | VK 第一部分主要讨论回归度量在后现代主义的世界里，相对主义以各种各样的形式，一直是最受欢迎和最受诟病的哲学学说之一。相对主义认为，没有普遍和客观的真理，而是每个观点都有自己的真理。在这篇文章中，我将根据目标和我们试图解决的问题来讨论每个错误度量的用处。当有人告诉你“美国是最好的国家”时，你应该问的第一个问题是，这种说法是基于什么
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2022-08-28 06:40:28
138阅读
本文总共涉及了26种机器学习模型与算法，几乎涵盖了全部主流的机器学习算法。包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林、聚类算法与kmeans、主成分分析、奇异值分解、最大信息熵、朴素贝叶斯、贝叶斯网络、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场和
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2024-02-29 14:17:35
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这一部分...
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2022-08-28 06:40:44
117阅读
【编者按】针对Quora上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的集，上万的实例，超...
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2023-10-10 10:05:09
200阅读
## 如何实现ELM机器学习模型
作为经验丰富的开发者，我将会教你如何实现ELM（Extreme Learning Machine）机器学习模型。首先，我会告诉你整个实现过程的流程，并给出每一步需要做什么以及对应的代码示例，让你能够快速上手。
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 训练模型
训练模型
原创
2024-07-07 03:52:17
106阅读
# 机器学习与扩散模型
## 引言
机器学习作为现代人工智能的核心技术，正在改变我们处理数据以及自动化决策的方式。在众多的机器学习模型中，扩散模型（Diffusion Models）因其在生成任务中的优越表现而受到广泛关注。本文将介绍扩散模型的基本原理及其在图像生成中的应用，并提供相应的Python代码示例。
## 扩散模型概述
扩散模型是一类基于随机过程的生成模型，它的基本思想是将数据从
原创
2024-09-17 07:07:34
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机器学习验证模型
# 引言
在机器学习领域，验证模型的准确性和性能是至关重要的。验证模型可以帮助我们判断模型是否能够准确预测未知数据，并且在实际应用中能够表现出良好的性能。本文将介绍机器学习验证模型的概念和常用的验证方法，并通过代码示例演示如何验证模型。
# 机器学习验证模型的概念
机器学习验证模型是指使用一部分已知的数据来评估模型的性能和准确性，以便判断模型是否可以应用于未知数据。验证模型的
原创
2023-09-04 14:30:55
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