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Android绘制机器人小实例

本文实例通过前面学过的Paint、Canvas等2D绘画技术来实现在手机屏幕上绘制Android机器人。 paint=new Paint(); paint.setAntiAlias(true);//使用抗锯齿功能 paint.setColor(Color.GREEN); //绘制机器人的头

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机器人小知识】机器人主要参数介绍

本篇将要介绍的是机器人的主要参数,看完后相信你会对机器人参数不再陌生。 手部负载条件 使用机器人时应保证机器人的负载条件在手部允许负载线图所示范围内。机型不同,法兰盘不同,其手部负载条件不同。 图一:手部允许负载线图(R-2000iB/165F,ISO法兰盘) 运动轴数 机器人有2轴、3轴、4轴、5轴和6轴机器人。 ? 否则可能导致机器人不能正常停止。各机型的可动范围请参考其机型机构部操作说明书。此处以R-2000iB/165F的J1轴、J2轴和J3轴为例: ? 重复定位精度 重复定位精度指的是机器人重复到达一个位置的精度。各机型的重复定位精度请参考其机型机构部操作说明书中的规格一览表。 最大动作速度 最大动作速度指机器人运动时各轴所能达到的最高速度。各机型各轴的最大运动速度请参考其机型机构部操作说明书中的规格一览表。 注:短距离移动时有可能达不到各轴的最高速度。

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    智能语音机器人小知识(2)--什么是TCPIP协议?

    传输层(Transport Layer)使源端和目的端机器上的对等实体可以进行会话。 TELNET允许一台机器上的用户登录到远程机器上,并进行工作;FTP提供有效地将文件从一台机器上移到另一台机器上的方法;SMTP用于电子邮件的收发;DNS用于把主机名映射到网络地址;NNTP用于新闻的发布

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    机器学习实例-房产价格预估

    因为对于机器来说,它会认为1+2=3,所以一个低+中楼层=高楼层,但这三个楼层根本没有这种线性关系!所以我们可以使用一种叫做one hot的编码。 one hot编码是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程。 例如,将朝向分为8个,“东南西北”+“东北 东南 西北 西南”即可囊括所有方向特征,这样不需要折腾成27个特征,也可以增加机器学习的效率。

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    智能语音机器人小知识(6)--什么是人工智能?

    并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。 尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。” 通常,“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。 实际应用 机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。 涉及学科 哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论 研究范畴 自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计软计算

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    智能语音机器人小知识(8)--什么是SaaS系统?

    SAAS1.png SaaS 应用软件的价格通常为“全包”费用,囊括了通常的应用软件许可证费、软件维护费以及技术支持费,将其统一为每个用户的月度租用费。 评价一个SaaS提供商还要看用户的支持度,也许有些供应商的系统看起来是豪华的,但是实际用起来可能华而不实并不中用,在某些情况下,熟练的服务人员和专业顶尖的技术支持,与其高昂的价格相比并不相称,尤其是可能会很薄弱的售后支持

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    智能语音机器人小知识(9)--什么是CRM系统?

    CRM(Customer Relationship Management)即客户关系管理,是指企业用CRM技术来管理与客户之间的关系。在不同场合下,CRM可能是...

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    智能语音机器人小知识(5)--什么是TTS技术?

    TTS是Text To Speech的缩写,即“从文本到语音”,是人机对话的一部分,让机器能够说话。 在其特有智能语音控制器作用下,文本输出的语音音律流畅,使得听者在听取信息时感觉自然,毫无机器语音输出的冷漠与生涩感。 要合成出高质量的语音,所采用的算法是极为复杂的,因此对机器的要求也非常高。算法的复杂度决定了目前微机并发进行多通道TTS的系统容量。

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    智能语音机器人小知识(1)--什么是客户联络中心?

    现在的客户联络中心(Contract Center)是构成一个完整企业的重要组成部分,在部门划分上同级别于企业其他各职能部门,负责收集整理和分析客户反馈的意见和...

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    智能语音机器人小知识(3)--什么是语音识别技术?

    语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合,可以构建出更加复杂的应用,例如语音到语音的翻译。

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    智能语音机器人小知识(7)--什么是交互式语音应答?

    在产品及价格日益趋同的今天,服务质量的高低、服务的多元化及差异化已显得尤为重要。而随着经济的发展和社会信息化程度的提高,消费者对企业的服务质量也提出了越来越高的要求。

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    机器学习股票价格预测初级实战

    这篇文章我们将用一个具体代码来进行一波股票价格预测的实战。 之前也说了,量化交易本身只是一种交易模式,只要在量化交易软件中输入了策略,计算机就会根据策略进行自动化交易。 我们机器学习生成的不过是量化交易步骤中的策略阶段,暂时我们不用考虑交易方面的接入,这个涉及到很多交易 API 相关的知识。 OK,下面我就把关注点集中在价格预测这件事上。我们都知道,不论用机器学习做什么,首先我们得需要一些数据源,并且还需要有一些途径来进行回测。 https://www.ricequant.com/api/python/chn 在这里,我将通过数据进行一些简单的机器学习操作,并没有用到能够得到回测的那些API。 当然了,你还可以利用画图进行更多的数据分析,下面我们将编写一个简单的机器学习代码,看看使用这样一个简单的特征,这段数据跑下来,能有多少的价格预测正确率。

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    智能语音机器人小知识(4)--什么是自然语言处理技术?

    统计自然语言处理的技术主要由同样自人工智能下与学习行为相关的子领域:机器学习及资料采掘所演进而成。

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    秒杀网红的龙泉寺机器人小和尚是怎么出生的?

    龙泉寺,贤帆法师正在与贤二机器僧互动。贤帆法师为贤二机器僧漫画原型的创作者。 最近,一个呆萌的机器人在网上火了。 和普通机器人一样,它身高近60厘米,能跟人语音对话,能明白简单的指令;但不同的是,它身穿黄色僧袍,会说佛经佛法,还动不动就说“我去问问我师父”。它就是一个叫贤二的机器僧。 昨日,记者前往龙泉寺——贤二机器僧的家进行了探访。 ? 出生半年已“云游”全国各大展览 据了解,贤二机器僧去年10月份就出生了。 记者获悉,贤二是机器僧里的第一代,目前龙泉寺已经在筹备进行二代的研发,新一代的机器僧在智能化方面会有所提升,交互更深入、识别也更智能化。对于机器僧的批量生产,据介绍,目前龙泉寺并没有相关打算。 大约去年3月,有一个做机器人的科技公司到寺里禅修,他们提出想为寺里做一个扫地机器人,但是寺里要扫地机器人做什么呢?我们就想能不能做贤二。

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    人小哥四个月速成全栈机器学习全程解密

    光说不练在这里没用,咱们还是要看真实的故事,来看看黑人小哥Jason Carter的转型之路。他是多伦多的一位软件工程师,在4月份打算转型机器学习,并公布了一项为期3个月的学习计划。 要多从实践的角度思考所学的内容,因为我目前的角色并不能简单的划分成单纯的深度学习或单纯的经典机器学习。 优达学城的项目为每个机器学习算法提供了非常多的细节,方便你了解如何使用它们并构建优秀的大型项目。 斯坦福大学机器学习课程,由吴恩达在Coursera上教授的可能是互联网上最著名的机器学习课程。 到目前为止,我一直在被动地审查公司,调查他们在机器学习和深度学习领域中究竟做了什么。 那么,了解完我的这段经历,你认为,任何人都有机会能成为全栈机器学习工程师吗?

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    安卓手机与ROS通信遥控Gazebo中仿真机器人小车运动(ROS_indigo)

    首先,先列出需要用到的一些文件: Gazebo中机器人模型及说明: http://wiki.ros.org/grizzly_simulator https://github.com/g/grizzly_simulator grizzly_empty_world.launch: $ roslaunch grizzly_gazebo grizzly_empty_world.launch 到此,就可以用手机控制Gazebo中机器人移动了

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    V课堂】机器学习系列:(二)线性回归

    假设你想计算匹萨的价格。虽然看看菜单就知道了,不过也可以用机器学习方法建一个线性回归模型,通过分析匹萨的直径与价格的数据的线性关系,来预测任意直径匹萨的价格。 把匹萨直径带入方程就可以求出对应的价格了,如11英寸直径价格$12.70,18英寸直径价格$19.54。 模型评估 前面我们用学习算法对训练集进行估计,得出了模型的参数。 网上有相关的酒数据集可以参考,UCI机器学习项目的酒数据集收集了1599种酒的测试数据。收集完数据自然要用线性回归来研究一下,响应变量是0-10的整数值,我们也可以把这个问题看成是一个分类问题。 探索数据 scikit-learn作为机器学习系统,其探索数据的能力是不能与SPSS和R语言相媲美的。不过我们有Pandas库,可以方便的读取数据,完成描述性统计工作。我们通过描述性统计来设计模型。 来源:CSDN 博主简介:风雪夜归子(英文名: Allen),机器学习算法攻城狮,喜爱钻研Machine Learning的黑科技,对Deep Learning和Artificial Intelligence

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    如何教会机器读懂设计 v1.1

    机器理解能力的更进一步,需要从关联推理到因果推理。 贝叶斯网络之父朱迪亚·珀尔Judea Pearl描述过真正的智能机器如何思考。 从这个角度来说,我们应该从最基础的设计学教育开始教给机器。 我们需要设计一种机器与设计师都能懂的语言。“设计语言”,这是设计师与机器的通讯标准,机器理解设计的数据结构。 ? 目前智能设计的商业应用都太着急了,基础的教机器理解设计都没完成。 -5- 进展 字体 对于机器而言,字体是一系列的.otf文件,机器只认识文件名,而不能理解。 -7- 应用场景 当把基础的让机器理解设计相关的问题完成后,有2个最直接的应用场景,第一种是设计助理,有点类似于聊天机器人,只不过这个聊天机器人掌握了各种设计知识,他可以把用户的非结构化的输入,转化为结构化的设计语言 ,并且这种设计语言机器是可以读懂的。

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    基于机器学习算法的时间序列价格异常检测(附代码)

    我经历了好几次这样的事情,这让我想到,如果我们能够创建一个模型来自动检测这种价格异常会怎么样呢? 由于不同国家在显示税费方面有不同的惯例,所以此列的价格可能是每晚或整个住宿的。而我们知道此列向美国游客展示的价格总是每晚不含税的。 选择search_room_count = 1。 df = df.loc[df['price_usd'] < 5584] 至此,我相信你已经发现我们遗漏了一些东西,也就是说,我们不知道用户搜索的房间类型,标准间的价格可能与大床海景房的价格有很大差异。 一般来说,搜索非周六晚上的价格会更稳定且更低,而周六晚上的价格通常会上涨,看来这家酒店在周末很受欢迎。 基于聚类算法的异常检测 k-means 算法 k-means是一种应用广泛的聚类算法。 每个价格都是一种状态到另一种状态的价格。我们可以利用历史价格数据建立马尔可夫链,并用它来计算序列概率。然后,我们可以找到任何新序列发生的概率,然后标记为异常的罕见序列。

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