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。
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。...把其他 PC 硬件的成本也纳入考虑——把可兼容 4 GPU 的高端 PC 平台的成本，定为 $1500。...该情况下，如果你想要买许多 GPU，不出意料的，更高端的 GPU 会占优势，因为 PC 平台+ 显卡的整体性价比更高。 但其实，这还是有所偏颇的。...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。
Weka机器学习工作平台是一个功能强大且易于使用的预测建模平台。 在这篇文章中，你将发现如何在你的工作站上快速安装Weka，并开始学习机器学习。...看完这篇文章后，你会知道： 如何为Windows或Mac安装一体化版本的Weka。 如何在Windows或Mac上单独安装Java和Weka。 如何在Linux和其他平台上安装Weka。...例如： java -jar weka.jar 在Linux和其他平台上安装Weka Weka还单独提供了一个为Linux和其他平台上安装的版本。...例如： java -jar weka.jar 概要 在这篇文章中，你发现了如何下载和安装Weka机器学习工作台。...为Linux和其他平台安装独立版本的Weka。
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....市面上获得众多企业客户认可的CA有DigiCert，Geotrust，Sectigo，sslTrus等, 当然也可以选择授权代理SSL证书的平台购买通配符证书，如锐成信息，价格便宜，品牌类型多样。...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。
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。
TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。...它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活生态系统，可以让研究人员推动机器学习领域的先进技术的发展，并让开发者轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。...在本教程中，我们将讲解如何在Debian 10的Python虚拟环境中安装TensorFlow。...以下内容提供了如何在Debian 10上的Python虚拟环境中安装 TensorFlow。 1、安装Python 3 venv 首先我们要验证系统上是否安装了Python 3。...如果不熟悉TensorFlow，请访问TensorFlow教程页面并了解如何构建您的第一个ML应用程序。
机器如何学习？ 人脑具备不断积累经验的能力，依赖经验我们便具备了分析处理的能力，比如我们要去菜场挑一个西瓜，别人或者自己的经验告诉我们色泽青绿、根蒂蜷缩、纹路清晰、敲声浑响的西瓜比较好吃。...以下便是机器学习与人脑归纳经验的类别图： 平台设想 在同程内部，我们对应用机器学习的一些团队做了了解，发现他们普遍的处理步骤如下： 这个过程中存在一些痛点： 线上数据到线下搬运耗时 训练数据量难均衡...因此我们觉得可以构建一套平台化的产品直接对线上数据进行建模实验，节省机器学习的开发成本，降低机器学习的应用门槛。...我们觉得机器学习平台可以做更多的事： 平台定位不仅仅是实验控制台，增加预测结果落地的功能（离线计算） 训练模型随着历史数据的不断扩充在大部分情况下都应该是个周期性的事情。...，一部分验证，从而得到最优模型： 平台展望 个性化 迭代完 3 个版本后，机器学习平台抽象出了很多通用的东西，但是还有一些个性化的东西没有办法很好地变现。
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
Ads利用机器学习来决定对某一用户应显示哪些广告。Ads模型被训练来学习如何通过用户特征、用户环境、先前的交互以及广告属性来更好地预测点击广告、访问网站或购买产品的可能性。...Facebook产品或服务使用的机器学习算法。 C.Facebook内部“机器学习作为服务” Facebook有几个内部平台和工具包，目的是简化在Facebook产品中利用机器学习的任务。...Facebook大多数的机器学习训练通过FBLearner平台完成。这些工具和平台协同工作的目的是提高机器学习工程师的生产力，并帮助他们专注于算法的创新。 ? Facebook机器学习流和架构。...Caffe2是Facebook的内部训练和部署大规模机器学习模型的框架。Caffe2关注产品要求的几个关键的特征：性能、跨平台支持，以及基本的机器学习算法。...对于机器学习应用程序，这提供了一个充分利用分布式训练机制的机会，这些机制可以扩展到大量的异质资源（例如不同的CPU和GPU平台，具有不同的RAM分配）。
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
第二代机器学习平台侧重于模型：重点是快速创建和跟踪实验，以及部署、监控和理解模型。 第三代机器学习平台侧重于数据：重点是特征和标签的构建以及机器学习工作流的自动化。...这三类机器学习平台并没有绝对的优劣，对于企业而言，也不一定一开始就要选择第三代机器学习平台，凡事都要有一个演进的过程。...如果说草创阶段，大可以选择第一代机器学习平台，先让机器学习应用于业务，产生业务价值；然后再引入第二代机器学习平台让机器学习模型能快速且自动化的应用于业务。...第二代机器学习平台：基于模型的解决方案 正是因为第一代机器学习平台有着种种缺陷，于是有人开始讨论“数据科学工作流程”或机器学习开发生命周期 (MLDLC)。...第三代机器学习平台是因为 AI 算法已经足够成熟了，只需要像平台提供一些训练数据就可以让平台完成一次机器学习模型的训练和部署到生产环境。
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。...于是出现了一些类似于ACM练习平台一样的数据竞赛平台，每个项目都会提供完整的海量数据，而且这些都是有高额奖金的！其中最大的一个平台叫做Kaggle，国内也有一些平台，一起来看下 ? 。...） 地址：https://www.kaggle.com Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台。...然而天池竞赛最特别的地方就在于为选手提供了远程计算平台，即分布式计算平台。对于资源相对较少的同学而言，不仅加快了代码的运算速度，也增加了他们使用分布式计算平台的相关经验。...作为专业数据竞赛平台，DC上比赛的数据量虽然不及天池，但他们仍然积极保持有持续的竞赛在展开。
机器学习平台是一款集数据集、特征工程、模型训练、评估、预测、发布于一体的全流程开发和部署的工作平台。...在谈测试机器学习平台带给QA的挑战之前，先了解一下机器学习平台是什么？...即数据科学家们的日常工作流程有： 问题定义 数据收集 预处理 构造数据集 特征工程 建模、调参 部署、在线验证 循环优化 ---- 机器学习平台的主要业务 简单理解，机器学习平台就是帮助数据科学家工作变得更简单...即机器学习平台主要业务包括（如图2）： ? 图2....其它 集成Jupyter Notebook 调度等等 ---- QA面临的挑战 了解了机器学习平台的主要业务功能后，谈谈机器学习平台测试过程中，QA所面临的挑战，以及在实践的所使用的应对方案。 1.
导读：近两年，各式各样的机器学习平台如雨后春笋一样出现，极大地降低了从业者的门槛。大家的关注点往往在平台如何能够高效地进行各种花样地数据预处理，如何简单易用地训练出各种模型上。但是在产出模型之后呢？...作为机器学习平台的构建者，在得到应用于不同场景、不同类型的模型后，接下来需要思考的就是模型产生价值的场景，比如: 实时预测服务：兼容不同模型，包装成用于预测的功能，进一步发布面向用户的高时效性的预测服务...所以模型发布常常碰到如下挑战： 平台往往会提供交互式的云端机器学习开发环境，供用户训练自己的模型，所以平台API需要兼容输入输出差异巨大的模型 在通过GraphDef重构模型，Weight复现参数后，作为一个图结构...api，并发布成平台服务，暴露给用户 得力于机器学习框架对运行时环境要求的一致性，平台只需要针对每种机器学习框架，把模型发布代码及依赖打包成一个Docker镜像，就能满足该框架里所有模型的发布需求...实际上，在构建机器学习平台的后期，在平台的功能点趋于稳定，各个功能的模块化日益完善的条件下，下一步必然向着更加自动化进行的，是离不开自身模型的应用的。
总的来说，Kubeflow是 google 开源的一个基于 Kubernetes的 ML workflow 平台，其集成了大量的机器学习工具，比如用于交互性实验的 jupyterlab 环境，用于超参数调整的...作为一个“大型工具箱”集合，kubeflow 为机器学习开发者提供了大量可选的工具，同时也为机器学习的工程落地提供了可行性工具。...1.2 Kubeflow 背景 Kubernetes 本来是一个用来管理无状态应用的容器平台，但是在近两年，有越来越多的公司用它来运行各种各样的工作负载，尤其是机器学习炼丹。...1.3 Kubeflow与机器学习 Kubeflow 是一个面向希望构建和进行 ML 任务的数据科学家的平台。...下图显示了 Kubeflow 作为在 Kubernetes 基础之上构建机器学习系统组件的平台： kubeflow是一个胶水项目，它把诸多对机器学习的支持，比如模型训练，超参数训练，模型部署等进行组合并已容器化的方式进行部署
14天内成为机器学习的专家 机器学习是个非常吸引人的研究领域，但是您怎么把它真正地应用到您自己的问题上呢？ 您可能会对如何为机器学习准备数据，使用哪种算法或该如何选择模型而感到困惑。...在您完成这个迷你课程后： 您将知道如何通过数据集端到端地工作，并提供一组预测或高性能模型。 您将了解Weka机器学习工作平台的使用方法，包括懂得如何探索算法和知道如何设计控制实验。...这个迷你课程不是关于机器学习的教科书。 它将把您从一个懂一点机器学习的开发者转变为一个可以使用Weka平台从头到尾地处理一个数据集，并提供一个预测模型或高性能模型的开发者。...第6课：Weka中的机器学习算法 Weka平台的一个主要优点是它提供了大量的机器学习算法。 你需要了解机器学习算法。 在本课中，您将深入了解Weka中的机器学习算法。...第11课：集成算法之旅 Weka非常容易使用，这可能是和其他平台相比起来的最大优势。 除此之外，Weka还提供了大量的集成机器学习算法，这可能是Weka与其他平台相比的第二大优势。
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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
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