需求 使用matplotlib 绘制折线图 响应鼠标事件 单击折线 线条高亮显示 解决方法: 使用 mplcursors 库, 一句代码可实现. 代码 import matplotlib.pyplot as plt import mplcursors import numpy as np # 生成一些示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y =
一、用户授权 给数据库添加新的用户并且设置权限 1.1、grant授权 命令格式 mysql> grant 权限列表 on 库名 to 用户名@"客户端地址" -> identified by "密码" //授权用户面膜 -> with grant option ; //有授权权限可选项 权限列表
旋转后并尝试冻结变换 import maya.cmds as cmds def adjust_root_rotation_for_export(joint_name): # 选择根节点 cmds.select(joint_name) # 应用旋转 cmds.rotate(90, 0, 0, r=True, os=True, fo=True)
无论是DALL-E 2、Midjourney还是Stable Diffusion,它们的主要算法和原理都基于扩散模型,并且它们之间也存在千丝万缕的联系。 人工智能是一种模拟人脑神经网络的技术。通过训练,它可以学习各种任务,比如绘画。当我们让AI学习绘画时,它会结合文字进行训练。通过大量填鸭式的训练,在某个时刻,它会突然领悟, 能够根据文字要求进行绘画,并且它的绘画具有类似人类
1. qpSWIFT qpSWIFT 是面向嵌入式和机器人应用的轻量级稀疏二次规划求解器。它采用带有 Mehrotra Predictor 校正步骤和 Nesterov Todd 缩放的 Primal-Dual Interioir Point 方法。 开发语言:C 文档:传送门 项目:传送门 2. OSQP OSQP(算子分裂二次规划)求解器是一个数值优化包,用于求解以下形式的
一、基本匹配条件 环境准备 [root@db1 ~]# mkdir /myload [root@db1 ~]# vim /etc/my.cnf [mysqld] secure_file_priv="/myload" [root@db1 ~]# chown mysql /myload/ //必须要保证mysql用户对这个目录有读写的权限 [root@db1 ~]# ls -l
相关视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1dQ4y147cL/?spm_id_from=333.1350.jump_directly&share_source=weixin sim_arm_target_location 功能介绍 EN 该功能包接收用户选择方块数字的请求,通过yolov5检测目标,在Z轴距离确定的情况下解算出物体的三维坐标,并
从大量无标注数据中进行预训练使许多自然语言处理任务获得显著的性能提升。总的来看,预训练模型的优势包括: 在庞大的无标注数据上进行预训练可以获取更通用的语言表示,并有利于下游任务为模型提供了一个更好的初始化参数,在目标任务上具备更好的泛化性能、并加速收敛是一种有效的正则化手段,避免在小数据集上过拟合,而一个随机初始化的深层模型容易对小数据集过拟合下图就是各种预训练模型的思维导图,其分别按照词嵌入(
前提条件: 确保电脑已经安装gcc且终端能检索到 确保Python中已经安装cython包,若未安装,则先使用pip install cython进行安装 打包方法: step1:编写编译脚本setup.py,代码如下: # encoding = utf-8 from distutils.core import setup from Cython.Build impo
在探究springboot默认注解扫描的过程中发现,在ConfigurationClassParser中除了对组件扫描进行处理,还对@PropertySource、@Import、@ImportResource、@Bean等注解进行处理。 下面来看看@Import注解的作用和它的源码。 参考视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Bq4y1Q7GZ?
一、数据导入、导出 查看当前数据库版本命令 show variables; 输出所有系统变量 mysql> show variables like "%version%"; +-------------------------+------------------------------+ | Variable_name | Value
嵌入式开发–赛普拉斯cypress的铁电存储器FM25CL64B 简介FM25CL64B是赛普拉斯cypress出品的一款铁电存储器,这种存储器最大的优势是可以像RAM一样随机存储,和按字节写入,也可以像ROM一样掉电仍然可以保存数据,是一种相当优秀的新型存储器,但是容量不能做得很大,只适合保存一些重要数据。 重要参数及解读如下: 64K位,即8K字节100T的读写次数,这意味着即使对于同一
1、MySQL键值概述 设置在表中的字段上,可以限制字段的赋值,并且有自己的功能 2、键值类型 根据数据存储要求,选择键值 index普通索引 unique 唯一索引 fulltext 全文索引 primary key主键 foreign key外键 3、索引介绍 概念 类似于书的目录 对表中的字段值进行排序 索引类型包括:Btree、B+tree、hash
引言 在我们的上一篇文章中,我们探索了如何将ChatGPT集成到myCobot 280机械臂中,实现了一个通过自然语言控制机械臂的系统。我们详细介绍了项目的动机、使用的关键技术如ChatGPT和Google的Speech-to-text服务,以及我们是如何通过pymycobot模块来控制机械臂的。通过将自然语言处理和机械臂控制相结合,我们的项目旨在降低机器人编程的门槛,使得非专业人士也能轻松地进行
1.引言: 自OpenAI发布ChatGPT以来,世界正迅速朝着更广泛地将AI技术融合到机器人设备中的趋势发展。机械手臂,作为自动化与智能化技术的重要组成部分,在制造业、医疗、服务业等领域的应用日益广泛。随着AI技术的进步,机械手臂不仅能执行复杂的操作任务,还能通过自然语言处理技术进行更加直观的交互,极大提高了灵活性和用户友好性。 就比如说微软的一个人工智能研究中心,研究如何用自然语言来控制机器人
安装系统 在Jetson Download Center下载镜像:在树莓派资源下载 | 树莓派实验室下载工具使用SDFormatter格式化内存卡使用balenaEtcher烧录镜像插上TF卡,开机后配置好语言、键盘、wifi、时区和App partition size后会自动重启,此后即可使用SSH远程登陆。 换源 sudo apt-get install nano sudo nan
这个玩意吧,说起来很简单,就是几行代码的事,但楞是折腾了我大半天时间才搞定。原因后面说,先看代码吧: 读操作 读操作很简单,以32位方式读取的时候是这样的: data = *(__IO uint32_t *)(0x0800F000); 需要注意的是,当以32位方式读取时,地址需要是4的整数倍,即32位。8位或16位方式类似操作即可 写操作 需要注意的是,写操作时,是以64位方式写入
验证码识别之Tesseract-OCR 最近在写一个关于验证码识别的程序,但效果总是不好,对于最简单的验证码,对于图像的预处理是最基本的,但是处理完成并分割后,预处理部分后面有时间再写,主要问题是处理完之后识别过程。因为没使用深度学习的相关内容,最开始想到的是模板匹配,手动将10个数字裁剪出来之后,用了10个if,判断哪个可信度最大,但是特别的差,后来不得不想其他办法。然后使用了SVM,利用已有
1.1、什么是数据库 概念数据库由一批数据构成有序的集合,这些数据被存放在结构化的数据表里。数据表之间相互关联。数据库系统提供对数据的安全控制和完整性控制。简单来说就是存储数据的仓库。 数据的的发展阶段大致划分为4个阶段人工管理阶段文件系统阶段数据库系统阶段高级数据库阶段 数据库种类层次式数据库网络式数据库关系式数据库不同种类的数据库按不同的数据结构来联系和组织。 数据库的特点实现数据
问题背景 有些时候在定义模型的时候,有一部分的模型结构的是完全相同的,但是模型的数量是一个可以人为控制的变量。比如在多任务学习中,如图所示,输出任务的数量是一个可以人为控制的变量,Tower层的数量随着任务数量的变化而变化。 当任务很少时,我们可以简单的定义为: self.TowerA = xxx self.TowerB = xxx ··· 但是当任务很多的时候,一个一个定义非
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