要选购合适的工业机器人，至少要考虑以下几个方面： 工业机器人应用 首先要知道的是你的机器人要用于何处。这是你选择需要购买的机器人种类时的首要条件。...如果你只是要一个紧凑的拾取和放置机器人，Scara机器人是不错的选择。如果想快速放置小型物品，Delta机器人是最好的选择。如果你想机器人在工人旁边一起工作，你就应该选择协作机器人。...机器人负载 负载是指机器人在工作时能够承受的最大载重。如果你需要将零件从一台机器处搬至另外一处，你就需要将零件的重量和机器人抓手的重量计算在负载内。...最大垂直运动范围是指机器人腕部能够到达的最低点（通常低于机器人的基座）与最高点之间的范围。最大水平运动范围是指机器人腕部能水平到达的最远点与机器人基座中心线的距离。...规格表上通常只是给出最大速度，机器人能提供的速度介于0和最大速度之间。其单位通常为度/秒。一些机器人制造商还给出了最大加速度。 机器人重量 机器人重量对于设计机器人单元也是一个重要的参数。
AI科技评论按：与“传统” AI 算法相比，深度学习（DL）的计算性能要求，可以说完全在另一个量级上。而 GPU 的选择，会在根本上决定你的深度学习体验。...没有快速的反馈，从错误中学习要花费太高的时间成本，学习深度学习便很可能变成一个令人反胃、进而望而生畏的经历。 是否需要多卡？...这之后，我继续探索如何在多卡环境玩深度学习。 我开发了一个全新的 8 bit 压缩技术，其模型并行化比起 32 bit 方法要高效得多，尤其是密集或全连接层。...但这个配置适合深度学习吗？ 从那时起，对 GPU 并行的支持越来越常见，但离普及还差得远，更不要提高效地运行。到目前为止，唯一一个能在多卡、多机环境实现高效算法的深度学习框架，是 CNTK。...我需要处理的任务、如何进行试验，决定了对我而言的最佳选择，不管是 GTX 1070 还是 GTX 1080。 对于预算紧张的开发者而言，选择余地非常有限。
通配符证书选购攻略.jpg 通配符SSL证书优势 高扩展性 由于一张通配符SSL证书支持保护一个主域名及其所有二级子域名，换句话说，它可以同时确保多个子域名站点的安全，如您后续新增同级子域名，无需再额外付费...以上是通配符SSL证书普遍特点，那么如何选购最佳的通配符证书呢？需要注意哪些方面呢？ 选购通配符证书注意事项 1....所以在选购通配符证书时，需要确认SSL证书的兼容性，保证证书被全球99%的浏览器、服务器、移动设备等兼容和信任。如果您的潜在用户不能从他们的设备上访问您的公司网站，毫无疑问，这将有损公司品牌形象。...所以，选购证书时，也要优先选择能随时提供专业客户服务和技术支持的供应商，以便及时解决您的问题。 4....那么，当您选购某一个CA下的通配符证书时，为避免造成不必要的损失，可以了解一下它的退款服务。 根据上面提到的四条注意事项，相信您能找到满意的通配符SSL证书，实现多个子域名的HTTPS安全加密。
创想焊缝跟踪系统以其智能化的特性，成为提高焊接质量控制的强大工具。本文将简化讨论焊缝跟踪系统的选购，帮助您满足焊接作业的需求。 ...1.作用 焊缝跟踪系统的作用就是在焊接时自动检测和自动调整焊枪的位置（类似机器人的眼睛），使焊枪始终沿着焊缝进行焊接，同时始终保持焊枪与工件之间的距离恒定不变，从而保证焊接质量，提高焊接效率，减轻劳动强度...2.确定需求 在选购系统之前，明确您的需求至关重要。考虑焊缝的类型、材料和监控参数，如焊缝的宽度、深度、位置和缺陷检测。同时，考虑生产环境的条件，例如温度、湿度和震动。 ...结论 选购好的焊缝跟踪系统对确保焊接质量至关重要。通过以上各种注意事项的对比，您可以更好地选择适合您焊接需求的系统。在购买前进行充分的研究和比较，确保您的投资能够带来可观的回报和长期的好处。
根据ABI Research近期的一份报告，机器学习分析工具将减少IoT的复杂性，并提高IoT的采用。...该公司预计，随着机器学习即服务（MLaaS）模型的发展，机器学习数据分析工具和服务的收入到2021年将达到200亿美元。 机器学习是什么？...ABI高级分析师Ryan Martin认为，机器学习是借鉴已有经验学习算法的研究。...Martin说：“机器学习是网络边缘分析的基础，它能够促进分布式网络体系架构的发展。” 此外，通过使用机器学习，公司可以在技术当中添加人物因素，使得数据存在差异而不是技术存在差异。...Martin认为这些机器学习图书馆向开源的转变表明这些公司需要更多的合作，他们需要开发者参与到机器学习中来，以开发出更好的工具。
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丰富的机器学习工具 当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时，存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。...机器学习工具总览 我已经将两个机器学习子领域Deep和Shallow Learning区分开来，这已成为过去几年中的一个重要分支。...浅层学习方法仍然广泛应用于自然语言处理，脑计算机接口和信息检索等领域。 机器学习包和库的详细比较 此表还包含有关使用GPU的特定工具支持的信息。...GPU接口已经成为机器学习工具的一个重要特性，因为它可以加速大规模矩阵运算。这对深度学习方法的重要性是显而易见的。...最后，附上一些关于学术界和工业界对这些工具的不同使用的补充说明。通过搜索机器学习出版物，演示文稿和分布式代码收集了哪些信息。
机器学习工具可以让你在机器学习项目中交付结果。当你试图决定是否要学习新工具或是新功能的时候，问自己这么一个问题： 这些工具如何帮助我在机器学习项目中交付结果？...那么如何区分好的机器学习工具与强大机器学习工具之间的区别呢？ 直观的界面：强大的机器学习工具在应用机器学习过程的子任务上提供直观的界面。在任务的界面中有良好的映射以及适应性。...专注于处理过程，以及如何最大限度地利用机器学习技术。 用户可以使用界面进行结构化处理。 更注重于信息的图形化展示，比如可视化。...如果你喜欢在命令行下工作，看看这本书《 Data Science at the Command Line: Facing the Future with Time-Tested Tools 》，可以让你了解如何在命令行下解决机器学习问题...应用程序编程接口 机器学习工具提供了应用程序编程接口，可以让你自由决定在你的程序中使用什么元素以及如何使用。
seq2seq+attention)来解决组合优化中的经典问题，比如有限元中的三角形划分，旅行商问题，并称这种模型为Pointer Network，论文的引用量现在已经4500+次，并且在今年又借助深度强化学习模型更好地解决了...我先把机器学习是做什么的在网上查了查，然后我开始学习研究基础算法，这其中包括常用的排序算法，9个排序算法一个一个的将其原理搞清楚，代码写出来，再每天去思考做几道leetcode的题，到后来我坚持做完170...再后来，我开始阅读西瓜书的第一章，发现周老师总结的非常棒，基本这一章就将机器学习的常规套路讲的很清楚了，基于统计学，需要数据支持，算法计算得出参数，并有评价模型的方法，这些言简意赅，但却不少一个核心，透彻地告诉了我机器学习要怎么学...这一步帮助我进一步理解ML是怎么一回事，当时还总结出了它的算法框架，一般先列出优化的残差(成本)函数，然后通常用梯度下降调节参数，采取一定学习率去优化接近残差的最小。...我开始不断学习Kaggle上的其他牛人的解决方法，发现充分理解数据的意义，筛选组合最佳特征，清洗数据，编码数据，都是需要技术、经验的事，这些可能很难在书本上看到，再有对于中间过程的处理，他们显得很有技巧
算法及工具 说明 编程语言：Python 机器环境：Windows 参考书籍：《Python机器学习实践指南》《机器学习实战》 为什么使用Python 1.Python具有清晰的语法结构,简单易上手。...这种数据的分割可能看上去不合逻辑——尤其是在更多的数据通常会产生更好的模型这种情况下——但正如我们将看到的，这样做可以让我们获得更好的反馈，理解该模型在现实世界中会表现得如何，并避免建模的大忌：过拟合。...），即通过程序积累经验，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成； 深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集，就是用复杂、庞大的神经网络进行机器学习。...机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。...3.把复杂的概念通俗化，不要架空算法 下期 机器学习（一）：机器学习基础 机器学习系列： 家明将与大家一起学习机器学习，借助于网上的教程与书籍指导，家明总结，与大家一起进步，共同应对AI时代。
ERP系统在公司发展中起着至关重要的作用，然而如何选择合适的系统是许多公司目前面临的难题。如果企业选择了过于高端的ERP系统，会发现实际使用起来无法为公司提供正常的支持。...那究竟如何选择适合公司的企业ERP系统软件呢?一、满足管理方面的需求在做出任何决策之前，不要浪费时间进行无用的工作，特别是与公司相关的工作。...除了拥有来自大型互联网企业，服务各行业领先企业的成熟团队外，旗下的 SoFlu 软件机器人作为其自研的智能开发工具，通过集成互联网架构的实战经验，可视化、标准化、自动化地改变软件工程传统作业模式，可以保证整个软件项目交付的时效和质量
Metacademy的创始人Colorado Reed发布过一篇名为“机器学习练级攻略”，文中回答了初学者经常问他的一个问题：如何才能更好地学习机器学习？...如何更好地掌握机器学习 Colorado是伯克利大学的在读博士，同时也是Metacademy的创始人。Metacademy是一个优秀的开源平台，许多专业人员共同在这个平台上编写wiki文章。...如果你是个开发者，想实现机器学习的算法。下面列出的书籍是一个很好的参考，可以从中逐步学习。 机器学习路线图 他的关于机器学习的路线图分为5个级别，每个级别都对应一本书必须要掌握的书。...深入了解概率图模型，了解何时应该使用以及如何解释其输出结果。 Leval 4（宗师）：随便去学吧，记得反馈社区。...一致性预测：为实时学习精确估计模型。 噪声背景下的机器学习：如NLP和CV。 特征工程：机器学习成功的关键。 无监督和半监督学习。 这个列表很好的指出了机器学习中没有注意到的领域。
如果你没有学过机器学习的话，可能你并不能看懂这几张图，哎哎哎，别丢砖头鸡蛋啊………… 回归正题，前段时间舍友问了我一个问题：如何学习机器学习？...因此如何更加好的理解机器学习，应对面试，成了我们所有人都要思考的问题。...01-2 统计机器学习 《统计机器学习》也开设于上交，在B站的视频也具有目录，其重点在于关注机器学习中，与统计机器学习相关的统计性质，原理与工具，而很少关注模型本身。...也就是说，课程更加关注于，将模型使用统计的工具建模之后（比方说给定一些更加高级的分布，我希望求解它的数学期望），如何利用统计的方法去求解这些模型。...02 回归正题：初学者不配学习张志华老师的课？ 有人可能要急了：总结似乎在透露出一种“我不配”的意思？不不不，我没有在说不配，没有任何这个意思。回到之前那个问题：如何学习机器学习？
对于机器学习，往往需要一个训练集数据，可能会有预期的数据，这些数据自己去采集肯定不现实。
Python机器学习库非常多，而且大多数开源，主要有： 1. scikit-learn scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有...Shogun Shogun是一个开源的大规模机器学习工具箱。...，它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。...PyML PyML是一个Python机器学习工具包， 为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。...Milk Milk是Python的一个机器学习工具箱，其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析：SVMs(基于libsvm)，K-NN，随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。
人工智能、机器学习和深度学习，已成为能够给我们工作、生活和思维带来变革的认知和科技。 面对海量数据，利用人工智能、机器学习和深度学习创造价值是一件既有挑战又有意义的事情。...本文探讨如何学习和应用机器学习这个主题。 ? 0 为什么要学习和应用机器学习 找个合适的理由，告诉自己为什么要学习和应用机器学习。...，Jeremy分享了机器学习的许多应用和深度学习，同时讨论机器学习影响世界的几种方式。...1 选择一门机器学习语言 选择一门能够快速实现和应用机器学习的语言，R或者Python是个不错的选择，建议择其一学习和应用，至于如何选择，可以阅读这篇文章：《which is better-R vs python...如何做数据探索、清洗和准备，可以阅读这些文章 R语言做数据探索 Python语言做数据探索 单变量和多变量分析 缺失值处理 异常值检测 特征工程 4 机器学习知识 机器学习知识的各种资源非常丰富，请选择适合自己的学习方式
作者：微调 图片：pexels 编辑：统计学家 但使用工具只能让人入门，我们有没有可能自己写一个优秀的机器学习工具库，为开源做贡献，同时积累经验呢？ 答案是肯定的，我试过了，是真的。...本着授人以鱼不如授人以渔，本文会从「开发者角度的来看如何做出一个好的机器学习工具库」。 1....如何参与开发，为其他感兴趣的人提供一个模板 如何反馈问题，一个标准issue report该有哪些部分 后续开发计划是什么？...从机器学习，特别是Python工具库开发的角度来看有几个简单的技巧： 向量化（vectorization） numba加速（A High Performance Python Compiler：http...：https://www.zhihu.com/question/67310504」 另一个值得注意的是，大部分机器学习工具库一般不把GPU支持作为首要任务（深度学习库除外），因此可以把这个需求推后实现。
在Kubernetes日渐成为各大基础架构环境都要支持的公用工具时，其应用也逐渐在各个领域发酵，而该工具能调度庞大规模容器集群的能力，也相当适合与机器学习、大数据等应用场景结合。...而近日，由Google自家推出的Kubernetes机器学习工具包Kubeflow终于发布了0.1版。...而新发布的0.1版，除了上述核心功能外，也开始扩大支持周边的开源机器学习生态系统工具。...另外一款工具则是开源机器学习部署平台Seldon Core，让机器学习模型可以部署于Kubernetes上运行。...而Seldon Core的目标，要让数据科学家可以用任何工具包、程序语言创建机器学习模型。
1.8如何理解机器学习三要素 统计学习=模型+策略+算法 模型：规律y=ax+b 策略：什么样的模型是好的模型？...损失函数 算法：如何高效找到最优参数，模型中的参数a和b 1.8.1模型 机器学习中，首先要考虑学习什么样的模型，在监督学习中，如模型y=kx+b就是所要学习的内容。...损失函数度量模型一次预测的好坏，常用的损失函数有： 1.8.3算法 机器学习的算法就是求解最优化问题的算法。...机器学习可以利用已有的最优化算法，也可以开发独自的最优化算法。
机器学习的基本问题 对于机器学习中的基本问题，我们将从以下几个角度进行讲解：机器学习的特点；机器学习的对象；机器学习的分类；机器学习的要素；模型的评估与选择。...机器学习的特点 机器学习主要特点如下： 机器学习以数据为研究对象，是数据驱动的科学； 机器学习的目的是对数据进行预测与分析； 机器学习以模型方法为中心，利用统计学习的方法构建模型并且利用模型对未知数据进行预测和分析...机器学习的一般训练过程 机器学习的对象 机器学习研究的对象是多维向量空间的数据。...(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement learning system)如何去产生正确的动作。...Python 与 PyCharm 软件示意图 语言和工具选择好了，对于小白来说，我们当然使用成熟的机器学习库。那么对于python机器学习来说，毫无疑问我们选择的是scikit-learn。
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