简单发布和订阅代码直接能跑的。如下:学习效率指数提升,果然数字生产力之神!空洞的问题和回复:如何在一个月时间内掌握ROS2机器人操作系统的全部核心内容?如何让一个没有任何基础的人在一个月时间内掌握ROS2机器人操作系统的全部核心内容?学习了一个月还没有掌握ROS2基本内容,想放弃,是不是应该果断放弃?学习ROS2机器人是不是有一定的要求和门槛,并非所有学生都 继续阅读
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ChatGPT为什么使用强化学习
最近出现很多ChatGPT相关论文,但基本都是讨论其使用场景和伦理问题,至于其原理,ChatGPT在其主页上介绍,它使用来自人类反馈的强化学习训练模型,方法与InstructGPT相同,只在数据收集上有细微的差别。 那么,InstructGPT和ChatGPT为什么使用强化学习呢?先看个示例: 先不论答案是否正确,回答依赖之前的对话, 继续阅读
Python机器学习经典实例(影印版 英文版) [Machine Learning with Python C
这本Python机器学习经典实例(影印版 英文版) [Machine Learning with Python Cookbook]图书,是2018-11-01月由东南大学出版社所出版的,著作者信息: [美] 克里斯·阿尔本 著,本版是第1次印刷, ISBN:9787564179786,品牌:南京东南大学出版社, 这本书的包装是16开平装,所用纸张为胶版纸,全书页数349,字数有万字, 是本值得推荐的Python软件开发图书。此书内容摘要 《Python机器学习经典实 继续阅读
超过 900,000 学生推荐的机器学习课程:Machine Learning A-Z™: AI, Pytho
Machine Learning A-Z™: AI, Python & R + ChatGPT Bonus [2023] | 破解资源网 | Udemy 付费课程下载 | 机器学习课程下载 TheItzy 向两位数据科学专家学习使用 Python 和 R 创建机器学习算法。包括代码模板。 你将会学到的 掌握 Python 和 R 上的机器学习 对许多机器学习模型有很好的直觉 做出准确的预测 进行有力的分析 建立强大的机器学习模型 为您的企业创造强大的附加值 继续阅读
机器学习即服务:将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序 [Monetizing Machine
推荐编程书籍:机器学习即服务:将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序 [Monetizing Machine Learning: Quickly Turn Python M],由机械工业出版社2019-06-01月出版发行,本书编译以及作者信息 为:[美] 曼纽尔·阿米纳特吉(Manuel Amunategui) 著,刘世民,山金孝,史天,肖力 译,此次为第1次发行, 国际标准书号为:9787111627036,品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16开,纸张 继续阅读
【深度学习】5-2 与学习相关的技巧 - 权重的初始值
在神经网络的学习中,权重的初始值特别重要。实际上,设定什么样的权重初始值,经常关系到神经网络的学习能否成功。本节将介绍权重初始值的推荐值,并通过实验确认神经网络的学习是否会快速进行。 可以将权重初始值设为0吗 后面我们会介绍抑制过拟合、提高泛化能力的技巧 —— 权值衰减。 权值衰减就是一种以减小权重参数的值为目的进行学习的方法。 如果想减小权重的值,一开始就将初始值设为较小的值才是正途。实际上在这之前的权重初始值都是像0. 继续阅读
利用ChatGPT来学习Power BI
学习Power BI,或者说学习微软的相关产品的时候,最讨厌的就是阅读微软的官方文档,写的真的太硬了,有时候实时是啃不动,只能说不愧是巨硬。 但是,我们现在有AI帮忙了啊,ChatGPT3都通过了谷歌L3工程师的测试,更别说现在已经是ChatGPT4了,日常中的问题我们可以直接问AI了啊 比如,我现在有一个需求,我想自动缩放Power 继续阅读
transformer学习笔记:Feed-Forward Network
transformer结构在Muli-Head Attention层之后还添加了一层Feed-Forward层。Feed-Forward层包括两层全连接层以及一个非线性激活函数ReLu。 注意到在Mui-Head Attention的内部结构中,我们进行的主要都是矩阵乘法(scaled Dot-Product Attention),即进行的都是线性变换,而线性变换的学习能力是不如非线性变化的强的,所以Mui-Head Attention的 继续阅读
【深度学习】5-3 与学习相关的技巧 - Batch Normalization
如果为了使各层拥有适当的广度,“强制性”地调整激活值的分布会怎样呢?实际上,Batch Normalization 方法就是基于这个想法而产生的 为什么Batch Norm这么惹人注目呢?因为Batch Norm有以下优点: 可以使学习快速进行(可以增大学习率)。不那么依赖初始值(对于初始值不用那么神经质) 。抑制过拟合(降低Dropout等的必要性)。 Batch Norm的思路是调整各层的激活值分布使其拥有适当的广度。为此 继续阅读
Python机器学习实践:测试驱动的开发方法
Python机器学习实践:测试驱动的开发方法,由机械工业出版社在2017-11-01月出版发行,本书编译以及作者信息为: 马修·柯克(Matthew Kirk) 著,这是第1次发行, 国际标准书号为:9787111581666,品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16,纸张采为胶版纸,全书共有未知页,字数万字,值得推荐。 此书内容摘要本书一开始就立足于软件编写、算法测试的实践指导,为读者理解示例代码、动手编写自己的程序做必要的铺垫。 然后,作者才开始简明扼要地介绍机器学 继续阅读
少儿英语口语怎么练最有效,少儿英语口语学习技巧
现在说起英语启蒙,是多少家长在育儿路上最操心的事。如果在幼儿的时候就培养起他学英语的兴趣的话,对他未来的学习的帮忙可不在话下的。所以家长们要赶紧趁着小朋友在3-6岁的学语言的黄金时期,赶紧培养起来。特别是口语这一块,那家长无疑都希望自己的孩子能说一口流利地道的英语。那少儿口语英语学习,如何入门这个问题可就引起家长重点关注了。在这里推荐几个小方法,希望能一解家长心中的顾虑。 少儿口语英语学习如何入门 和孩子一起大声朗读出来,帮助孩子理解单 继续阅读
会员课程学习指南
经过一段时间的内测,发现很多会员铁子在学习课程中遇到的一些问题,抓不到学习的重点,也无法判断哪个项目比较适合自己操作。 鉴于此,今天给大家写一份会员学习指南,希望能帮助到大家,给大家一些参考! 项目类型 我们项目大概分为三种类型:平台型、流量型、技术型 平台型 首先说平台型项目,比如我们的会员新手项目就是平台型项目,主要是在平台上做流量,然后依靠平台流量来进行变现。 平台型项目优劣势: 优势:变现速度快,能在短时间内看见收入,并且爆发性 继续阅读