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谷歌让机器人充当大语言模型的手和眼，一个任务拆解成16个动作一气呵成
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来源：机器之心本文共2000字，建议阅读5分钟本文介绍了机器人在大语言模型中的进展。 大模型在机器人领域找到了用武之地。 「我把饮料撒了，你能帮我一下吗？」这是我们日常生活中再正常不过的一句求助语。听到这句话，你的家人或朋友往往会不假思索地递给你一块抹布、几张纸巾或直接帮你清理掉。 但如果换成机器人，事情就没有那么简单了。它需要理解「饮料撒了」、「帮我一下」是什么意思，以及到底要怎么帮。这对于平时只能听懂简单指令（如移动到 (x,y)，抓取可乐瓶）的机器人来说确实有些困难。 为了让机器人听懂，你可以把
数据派THU
2022-05-23
271
0
手把手教你用R处理常见的数据清洗问题（附步骤解析、R语言代码）
r 语言
数据处理
R是进行运算、清洗、汇总及生成概率统计等数据处理的一个绝佳选择。此外，由于它独立于平台、短期内不会消失，所以生成的程序可以在任何地方运行。并且，它具备非常棒的辅助资源。
数据派THU
2018-07-30
7.1K
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手把手教线性回归分析（附R语言实例）
线性回归
r 语言
本文为你介绍线性回归分析。 通常在现实应用中，我们需要去理解一个变量是如何被一些其他变量所决定的。 回答这样的问题，需要我们去建立一个模型。一个模型就是一个公式之中，一个因变量（dependent variable）(需要预测的值)会随着一个或多个数值型的自变量（independent variable）（预测变量）而改变的。我们能够构建的最简单的模型之一就是线性模型，我们可以假设因变量和自变量间是线性的关系。回归分方法可用于预测数值型数据以及量化预测结果与其预测变量之间关系的大小及强度。本文将介绍如何将回
数据派THU
2018-03-22
6.7K
1
独家 | 6步教你用R语言制作动图
r 语言
原文标题：How to create animated GIF images for data visualization using gganimate (in R)作者：GUEST BLOG 译者：赵向智 本文长度为1600字，建议阅读5分钟 本文主要介绍如何使用R语言中的gganimate创造有趣的可视化动图。 引言 数据可视化可能是数据科学领域最重要却通常最少被提及的部分。 我这么说是因为创造数据故事和可视化对你的顾客最终怎么看待你的工作有巨大的影响。数据科学不仅仅是说你的模型如何复杂或精细
数据派THU
2018-01-30
3K
0
独家 | 一探Stack Overflow工作搜索
r 语言
编程算法
作者：Aurélien Gasser 翻译：顾佳妮 术语校对：梁傅琪 全文校对：张冬阳 本文长度为6100字，建议阅读20分钟 Aurélien Gasser在本文中对Stack Overflow的工作搜索的发展历程作了详细的分享，主要是匹配算法的优化过程，包括算法特征的选择、算法和Elasticserach搜索引擎的配合使用等。 大约在两年前，Stack Overflow上发生了一件大事：Stack Overflow发布了一个叫做Providence的新系统。这个系统可以得知访问者对什么样的技术有兴趣
数据派THU
2018-01-30
542
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独家 | 哈佛教授公开R语言源码，教你用R制作gif动图
r 语言
原文标题：Code for my educational gifs 作者：Rafael Irizarry 翻译：贾琳 本文长度为1800字，建议阅读4分钟 Rafael Irizarry是哈佛大学以及the Dana-Farber Cancer Institute的应用统计教授，他专注于研究基因组学，并且教授数门数据科学课程。在本文中他公开了自己授课时所使用的gif动图的R语言源码，同时也对涉及的几个话题进行了简单的论述，对于希望了解数据科学原理、如何使用R语言来进行可视化的读者都有所助益。 在日常教学
数据派THU
2018-01-30
1.3K
0
独家 | 手把手教你学习R语言（附资源链接）
r 语言
作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
数据派THU
2018-01-29
2.4K
0
【独家】手把手教线性回归分析（附R语言实例）
r 语言
编程算法
本文长度为8619字，建议阅读15分钟 本文为你介绍线性回归分析。 通常在现实应用中，我们需要去理解一个变量是如何被一些其他变量所决定的。 回答这样的问题，需要我们去建立一个模型。一个模型就是一个公式之中，一个因变量（dependent variable）(需要预测的值)会随着一个或多个数值型的自变量（independent variable）（预测变量）而改变的。我们能够构建的最简单的模型之一就是线性模型，我们可以假设因变量和自变量间是线性的关系。回归分方法可用于预测数值型数据以及量化预测结果与其预测
数据派THU
2018-01-29
13.4K
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