本文总结了十二个机器学习研究人员和从业者应该知道的关键的经验教训机器习。这其中包括了应该避免的陷阱，重点关注的重要问题和常见问题的答案。1.导论机器学习系统能够自动从数据中学习（learn）程序。 这通常是人工编程的非常有吸引力的替代品，并且在最近十年中，在计算机科学中使用机器学习得到迅速传播和发展。 那你面临的第一个问题是有着各种令人困惑的学习算法可用。那么使用哪一个呢？目前有数千个可用的算法，并且每年都会有数百篇新的出版物诞生。不在这庞大的数量中迷失的关键是实现机器学习算法的只是三个成分的组合。 事实上，非常一般的假设（如平滑度、相同的样本具有相同类、有限的依赖性或有限的复杂性）通常足以做得很好，这是机器学习如此成功的大部分原因。 例如，如果我们有很多关于什么使样本在我们的域中相似的知识，基于实例的方法可能是一个不错的选择。如果我们有关于概率独立的知识，图模型是好的选择。
来自：贪心科技在任何快速发展的话题上，总是有一些新的东西可以学习，机器学习也不例外。这篇文章将指出5件关于机器学习的事，5件你可能不知道的，可能没有意识到，或是可能曾经知道，现在被遗忘了。 请注意，这篇文章的标题不是关于机器学习的最重要的5件事情或前5件事；这只是5件事。它不具有权威性的，也并不是事无巨细的，仅仅是5件可能有用的东西的集合。 1.数据准备是机器学习的80%，所以……在机器学习任务中，数据准备花费了很大一部分的时间；或者，至少花费了一个看似很大一部分的时间。许多人都是这样认为的。 我可以想到的一些关于机器学习最好的建议就是，既然你注定要为一个大项目花非常多的时间准备数据，那么决心做一名最好的数据准备的专业人士，是一个相当好的目标。 Jupyter Notebook事实上已成为数据科学开发最实用的工具，大多数人都在个人电脑，或者通过一些其他配置——比较复杂的方法(如在Docker容器或虚拟机中) 运行该软件。
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这场全球最大的无人机展会——国际无人机展览——始终伴随着不绝于耳的嗡嗡声。“你可以看到，它在笼子里飞得多么平稳，”Chuck Remar说道，他控制的无人机在一个巨大的白色笼子里盘旋飞行。 无人机已经渐渐成为风靡全球的高科技产品，涌现出了无数爱好者。买一架无人机作为圣诞礼物送给小孩子，也许的确是个不错的主意。 不过，这有时候可能会为你带来一点小小的麻烦——无人机已经足以让他们掀起一场战争了。话说回来，既然无人机如此受欢迎，大疆在今年7月举办了一场无人机比赛也就并不是什么值得奇怪的事情了。 无人机不仅能勾起小小的几何体，也能承担一些运输物品的任务。当然，摄像头也是一个让人既兴奋又不安的配备。 日本首相官邸上方出现无人机后，最近日本警视厅新组建了“无人航空机对应部队”，对于重要设施周边开展防护。一旦发现有不明无人机接近，他们就会操纵专用的、带有捕捉网的无人机进行应对。
喜欢就点关注吧!统计学习理论是机器学习的重要基础，为许多机器学习算法提供理论支持，通过一些统计学的角度我们试图找出从经验数据中得出有效结论这一过程的数学解释。 机器学习的基本前提就是使用一组数据来观察和揭示数据中的潜在规律。 机器学习的目标就是从有限的样本数据集中找到一个近似于目标函数的函数。 这就是为什么数据科学家花费大约19％的时间来寻找好的数据，另外60％的时间用于清理他们收集的数据：数据的质量直接决定机器学习模型准确性，假设我们正在尝试根据年龄等多个特征的训练数据集来预测人体重量。 高方差表明该算法非常适合数据，并且对于数据分布建立了过于复杂的模型，因此表示模型过度拟合。 另一方面，我们既不能选择过于简单且不够表达的模型来反映事件的数据分布，这时就会出现欠拟合的问题。 VC维与每个模型的参数数量相关，而参数的数量又与模型可以处理的数据点的数量相关联。
关键词：MATLAB、机器学习、机器学习算法、正文如下：导读：MATLAB开发运营团队深度解析何为机器学习，什么时候使用机器学习，如何选择机器学习算法，MATLAB到底能为机器学习提供怎样的便利？ 机器学习是一种数据分析技术，让计算机执行人和动物与生俱来的活动：从经验中学习。机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预定方程模型。 当可用于学习的样本数量增加时，这些算法可自适应提高性能。一．机器学习为什么那么重要？随着大数据应用增加，机器学习已成为解决以下领域问题的一项关键技术：计算金融学，用于信用评估和算法交易。 例如，如果移动电话公司想优化他们手机信号塔的建立位置，则可以使用机器学习来估算依赖这些信号塔的人群数量。 500款各领域机器学习数据集,总有一个是你要找的2017人工智能与机器学习年终盘点（重要工具资源汇总）
智能语音机器人（电销机器人），据我们市场调查很多朋友已经了解过该类产品过，也有许多人还没听说过，但是总体市场反响并不是很好。 电销机器人=AI人工智能+语音识别技术+语音知识库+话术逻辑+智能学习的科技进化的产物，在电销领域的一个成功的落地应用，它的组成部分，语义分析+后台服务器+操作系统+网关+话术逻辑和自我录音（简单解析） 关于智能语音机器人的使用误区.jpg二、为什么很多朋友用过之后反响并不是很好？1、许多公司夸大对其产品的宣传（包括近些年一些非法商贩的不良应用导致了社会反响并不理想），忽略了产品的实际作用及价值。 使用好的关键因素：1、话术逻辑设计、录音以及后期知识库的完善和修改是一个电销机器人使用的好不好的主要原因之一（需要花费部分精力来实现），因为很多朋友觉得这个产品拿着就可以用了，那么就错了，每个行业只有用户自己才清楚其客户经常会问道的问题 （这样就会让这个系统变得毫无价值）5、通话质量、通信线路是电销机器人使用中的重中之重，这会涉及到机器人中间的判断对话逻辑，通信质量差将会导致抓取不到关建词，导致误判或挂机等，从而电话效率将会变得很低。
关于生成器的那些事儿作者：李者璈写在前面的话❈本来想这周继续写写 Flask 那点破事儿的，但是想了想决定换换口味，来聊聊很不容易理解但是很重要的 Python中的生成器和协程。 在 Python 3 中事情发生了一点变化，可能社区觉得 range 和 xrange 分裂太过蛋疼，于是将其合并，于是现在在 Python 3 中，取消了 xrange 的语法糖，然后 range 的机制也变成生成一个 说说关于协程 首先关于协程的定义，我们来看一段 wikiCoroutines are computer program components that generalize subroutines for 的迭代器为什么一定要实现iter方法(关于迭代器那离，为了便于理解，我简化了一些东西，具体可以参看这个问题的高票答案)专栏作者简介❈Manjusaka，性别：未知，擅长：搞基，技能：熟练使用Python 基础语法，对 Python 运行机制有一定了解，会使用一些高阶特性，有一定开源框架阅读量，目前从事爬虫工作。
据Futurism报道，对于人类来说，特别是从事制造业工作的人，打个结、剥离电缆线外皮、将销子插入孔中或使用钻头工具等行为都很常见。 尽管机器人正越来越多地参加到工厂的生产过程中，并被广泛用于从事其他类型的工作，包括服务行业和健康医疗行业，但它们的灵活敏捷程度却没给人留下深刻印象。 自从50多年前，人类将机器人带到汽车工厂中，我们已经建造了许多从事焊接、喷漆以及组装零部件的机器人。 对于那些能够与人类并肩协作的机器人来说，我们必须搞清楚机器人如何能够帮助我们，特别是我们觉得2只手不够用的时候。 我们不需要为执行特定任务而特别设计某种机器人，而是要设计多用途机器人，或称为“通用能力机器人”，它们几乎可以执行任何任务。这类机器人成功的关键在于，它们需要拥有一双卓越的手。
现在还在刷机的朋友可能越来越少了。但大概在六七年前，刷机是一件热门的事情。当然，这里的刷机主要指Android手机刷机，苹果手机相关的操作多半被称作是“越狱”，本文暂不提及相关内容。 ：2008924iOS(原iPhone OS)：200719Symabian：1999(具体时间未知)当然，以上内容只是对“刷机”这个概念的科普，下面才是关于刷机的方法概述。 不推荐购买华为、VIVO、OPPO等，一是刷机的人少，进而导致rom包少，二是像华为近期在关闭解锁通道(刷机先必须要解一个手机厂商设定的锁)。 想要刷机必须要解除这种锁，至于如何解锁，可以百度“自己的手机品牌+解bl锁”就能找到相关教程。当然，如果是比较老旧的机型，或许并没有上这种锁，则可以忽略这一步。 嗯，写了两个小时，这篇科普类文章终于完结了~希望这篇文章能让你更加彻底地了解刷机的相关内容。
“中国并不缺少人,但这并不等于中国就不需要机器人。” “机器人首先是机器,机器人永远代替不了人,人也不可能代替机器。” “机器人将是人类进入21世纪后,具有代表性的高技术。 虽然该活动可以看作是一场策划已久的商业活动（毕竟要成为来宾是要掏钱的），但也不得不称赞日本人的脑洞之大无人能挡。 奈何日本有高达? 说实话这则新闻其实跟机器人没有什么关系，但也不能说完全没有关系。 事情是这样的：6月30日播出的央视节目《今日关注》竟然在节目视频资料上面摆了个大乌龙，日本著名科幻题材动画《高达》系列中的机器人RX-78出现在了“日本自卫队资料”上面，虽然只有短短半秒钟但还真逃不过观众的眼镜 事情的经过是这样的，6月29日德国大众汽车公司技术承包商中的一名技术人员在维修重型机械人时由于违反了安全规范，进入到安全笼中执行维修工作而误被机器人“重击”胸部并抓起摔到钢板上边，技术人员最终不治身亡。 外界对这个事件的过度反应和媒体不负责任的渲染才会有“机器人杀人”这种荒唐事。不过就目前为止机器人并不具备这种高智能的思考能力和动机，此次的事件只能说是一件生产事故罢了。 美日巨型机器人大战?
技术的另外一大亮点，是小胖具备基于人工智能的地图导航功能，通过视觉与超声波避障技术，小胖可以听从命令，自主通过卧室房门及在可移动区域内自主行走，帮助开关空调、电视甚至关灯，还可以近距离运送一些小的物品。 小胖机器人原为4-12岁儿童研发，主要用于教育目的，不过目前看来这款机器人具备极大的缺陷，家长们也不会放心将自己的“心肝”交给它。 针对小胖机器人伤人事件，网友迅速做出反应，戏称这是“机器人界原力觉醒的第一步”@天堂向左CN向右：2016，智械危机元年 @L_MudEater：公元2016年11月8日，人工智能觉醒的第一日，以此为契机 猎人与猎物的关系总是在不停的变换的，这只是时间上的问题 @一名金人：这个机器人的表情设计的就是一脸不爽的样子，不出事才怪也有网友理性地分析了机器人暴走的原因，不要过度炒作。 这事情的根本原因就是程序BUG @微软没有坑：能不能不要把机械故障、电气故障、电子故障、程序bug这种东西也叫做机器人伤人，这本质和开车遇到故障出事故是一样的。
近一两个月内，一些大期刊比如Science、NEJM等，又频频发出关于人工智能和机器学习的研究和社论，有的报告新成果，有的谈未来谈希望，也有的提出“期望值不要太高”的警示。 Medscape也整理了一些关于机器学习在医学研究与应用中，人们普遍关心的五个问题，对这门新技术给予冷静的关注。1机器学习到底是啥？它跟传统的统计预测模型以及计算机算法有什么不同？ 它更适用于分析现有的、真实生产活动中数据，但就目前的技术水平来看，预测短期事件还行，长期精确度就会有所下降。2目前机器学习在医学中有哪些成功？ 从这个意义上说，机器学习的潜力和人类现有的知识、探索潜力息息相关。不知机器学习系统会不会有朝一日进化出成熟的自己检测数据边界、自己捕获新数据的能力，把触角伸向我们没发现的东西。但那更需要时间。 有人过于乐观地担心它会取代人类，也有人悲观地觉得技术没突破会导致投资减少变成一场空欢喜，但研究者们还是应该理性地期待。患者们似乎是机器学习的最大获益者。
最近工作较忙，回家闲下来只想闭目休息，一分钟屏幕都不想再看，然而我又想追更之前看的小说，于是，需求来了——我需要一个给我讲故事的机器人！ 浏览器或者阅读器App里其实也有朗读功能，但是比较僵硬，总是将引人入胜的情节念成流水账，分分钟让人弃坑，所以我考虑自己使用爬虫定时下载更新的章节，而后将文字合成存储到音频文件，这样不仅可以选择一个靠谱的语音合成工具来处理文字 ，即可得到一份令人满意的合成音频。 fo.close() return 1 else: return error:+result.contentsynthesistool.py synthesistool.py中是和请求有道智云API直接相关的一些方法 我有故事，我把它交给机器人来讲，闭目养神不枯燥，真是一件美事！
直角坐标机器人被广泛应用于各种自动化生产线中完成码垛搬运、上下料、供料、装配、检测、焊接和涂胶等任务。 它以行程大，负载能力强，精度高，组合方便，性价比非常高，易编程，易维护等优点而深受各个行业专家和操作者的称赞。但在完成一些需要进入小空间的作业时，不由关节机器人灵活。 如果能把直角坐标机器人和关节机器人二者的部分功能及特点结合起来，就能保持直角坐标机器人优点的同时，扩张其应用领域及应用灵活性。为此一些企业和科学家不断努力来实现这种组合。 由于两个旋转轴和摆动轴其实就是关节机器人的末端三个运动轴，所以六轴混合机器人就是三轴直角坐标机器人加上关节机器人的三个最末端运动轴组合而成。 而关节机器人的编程和操控必须由供应商通过专业培训才能完成（厂家软件编程费用300元小时），而且特殊软件需要收费。 7、性价比高：无论首次购买，还是后期服务费用都远低于关节型机器人。?
机器人连杆的运动来自于机器人关节驱动机构。一个机器人关节驱动机构至少包括三个组成部分：关节、驱动装置和传动装置。? 关节是机器人连杆接合部位形成的运动副。 根据关节结构的不同，旋转关节可分为柱面式关节、球面式关节，移动关节可分为平面式关节、棱柱式关节、螺旋式关节。 机器人关节驱动装置是机器人的动力来源，它又分为液压式、气动式、电磁式和广义元件式。 液压式驱动装置的能量来自于发动机或电动机驱动的高压流体泵，如柱塞泵、叶片泵等。液压式驱动装置存在耗能大、漏液、维护费用高等缺点，因而限制了其在机器人中的应用。 电磁驱动是最常见的机器人关节驱动方式，由于电机具有启动速度快、调试范围宽、过载能力强的优势，因而获得广泛应用。电磁驱动装置可根据工作状况采用直流伺服电机、交流伺服电机或步进电机作为驱动元件。 除了以上几种驱动装置外，各种广义元件也已应用于机器人中，如电磁铁、形状记忆合金(SMA)、压电晶体、人工肌肉等。 机器人关节传动装置的作用是将机械动力从驱动装置转移至执行元件。
六个轴的角度可以表示六轴关节机器人当前的姿态。???????????????
容器共享操作系统环境（内核），因此它们比完整虚拟机使用更少的资源，并减轻主机内存的压力。传统虚拟机可占用大量磁盘空间：除了虚拟机托管的任何应用程序外，它们还包含完整的操作系统和相关工具。 对于容器，只需更新容器主机（托管容器的机器）的操作系统。这显著简化了维护。 它管理着主机系统的容器的整个生命周期，从镜像传输和存储到容器执行和监督，再到低级存储再到网络附件等等。containerd旨在嵌入到更大的系统中，而不是由开发人员或最终用户直接使用。 CRI-O的范围是与Kubernetes一起使用，以管理和运行OCI容器。尽管该项目确实具有一些用于故障排除的面向用户的工具，但它并不是面向开发人员的工具。?上图是CRI-O的架构。 9.Podman守护进程是人们对Docker架构的主要诟病，它带来了很多管理和安全上的问题。 Podman是一个无守护进程的容器引擎，用于在Linux系统上开发，管理和运行OCI容器。
比如：美国橡树岭国家实验室在去年底发布的论文《人机混编的代码意味着什么?人类 2040 年还需要亲自编写代码吗? 》中表示：到了2040年，大多数的程序代码将由机器生成。 我们用编程语言描述事物、概念，以及它们之间的相互关系和运行方式，将大千世界转化为计算机能够理解的电信号，驱动硅晶金属构造的部件去完成任务！ 编程的核心在于通过各种各样的算法去实现具体的业务逻辑，把繁杂的过程抽象化、可计算化。从纯粹软件的角度讲，甚至可以说：算法 + 数据 == 计算机程序。 反过来，能够让越来越多的人在编程中运用机器学习的成果，也是计算机技术发展的结果。虽然人类对于用数值表达事物，用运算推演事物联系的研究已经持续了几千年。 这种便捷使得每一个会写程序的人，都可以轻松上手机器学习。修炼内功——掌握机器学习原理?工具虽多，要用对地方，还得掌握基本原理。在使用统计工具的时候，我们可以很方便地计算均值、方差、中位数等等指标。
我在写插件时用到了 onresize 事件，在反复地测试后发现该事件在 Chrome 及 Opera（内核基本与 Chrome 相同，以下统称 Chrome）浏览器打开时就会执行，这种情况也许不能算作 解决问题之前我搜索了相关内容，确实有关于 Chrome 的 onresize 的问题，但跟我遇到的问题还有很大不同。 alert，因为 Chrome 浏览器打开时就执行了 onresize 事件。 所以现在要解决的问题就是如何让 init() 函数在 Chrome 浏览器打开时只执行一次。这个问题看似容易却很棘手。因为只有打开浏览器时才会有这个 bug，某种程度上属于无关紧要的问题。 原本打算放掉这个问题，但是我是追求完美的人，遇到问题总会想尽办法解决。容我感慨一句，很多问题就像脑筋急转弯，转个弯就能解决。
原题地址： https:leetcode-cn.comcontestweekly-contest-136problemsrobot-bounded-in-circle题目描述： 在无限的平面上，机器人最初位于 机器人可以接受下列三条指令之一：G：直走 1 个单位L：左转 90 度R：右转 90 度机器人按顺序执行指令 instructions，并一直重复它们。 只有在平面中存在环使得机器人永远无法离开时，返回 true。否则，返回 false。 示例 1：输入：GGLLGG输出：true解释：机器人从 (0,0) 移动到 (0,2)，转 180 度，然后回到 (0,0)。重复这些指令，机器人将保持在以原点为中心，2 为半径的环中进行移动。 示例 2：输入：GG输出：false解释：机器人无限向北移动。
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