我的方案开发选择采用SD卡/U盘的方式来加载3D打印模型文件，因此在PC端U盘里的文件的显示是这样的：
google 近期发布了颠覆性的NLP模型–BERT ,大家有空可以了解一下， 这是张俊林博士写的科普文章： https://mp.weixin.qq.com/s/EPEsVzbkOdz9GovrAM-p7g
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Cozmo的安装和使用基本是全英文环境，但是通过第三方插件API接口开发，可以让它支持在全中文的环境下编程和使用，也可以支持中文语音，但需要将中文转为汉语拼音即可。
在访问linux时，首先需要使用工具类jar包：ganymed-ssh2 登录远程服务器： public boolean login(){ //创建远程连接，默认连接端口为22，如果不使用默认，可以使用方法 //new Connection(ip, port)创建对象 Connection conn = new Connection(ip); try { //连接远程服务器 conn.connect(); //使用用户名和密码登录 return conn
车牌识别，是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。通过拍摄的包含车牌的照片，实现识别出车牌文字的功能，能够大大提高车辆识别效率，在交通违规检测、罪案侦查中能提供有力支持，而 EasyPR，能够快速准确地识别中文车牌。 ◆ 简介 EasyPR，是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统，仓库位于 https://gitee.com/liuruoze/EasyPR，目前版本为 1.6。 EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situa
在一次做项目的时候，团队分配任务做数据集，用 labelimage 来打标，汇总数据时发现 xml 中的图片路径各不相同，于是就写了这个工具来修改 xml 中的图片路径。
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。 跨平台 目前除了windows平台以外，还有以下其他平
关键词：：涉及Anki Cozmo机器人/Python编程/ROS机器人操作系统/AI人工智能（TensorFlow）：：
0. 前言 中文版地址：https://leetcode-cn.com/contest/weekly-contest-188/ 英文版地址：https://leetcode.com/contest/weekly-contest-188/ 1. 题解 1.1 5404. 用栈操作构建数组（1441. Build an Array With Stack Operations） 中文版题目描述：https://leetcode-cn.com/problems/build-an-array-with-stac
0. 前言 中文版地址：https://leetcode-cn.com/contest/weekly-contest-184/ 英文版地址：https://leetcode.com/contest/weekly-contest-184/ 1. 题解 1.1 5380. 数组中的字符串匹配（1408. String Matching in an Array） 中文版题目描述：https://leetcode-cn.com/problems/string-matching-in-an-array/ 英文版题目
0. 前言 中文版地址：https://leetcode-cn.com/contest/weekly-contest-183/ 英文版地址：https://leetcode.com/contest/weekly-contest-183/ 1. 题解 1.1 5380. 数组中的字符串匹配（1408. String Matching in an Array） 中文版题目描述：https://leetcode-cn.com/problems/string-matching-in-an-array/submis
对于研究芯片处理器架构，是件非常有意思的事情。刚开始的接触时候也是一头雾水，不知所云，看着厚厚的架构手册，不知道从哪里下手。比如《ARMv8-A Architecture reference manual》一共是6666页纯英文文档，如果没真正看过，估计一上来就开始打退堂鼓了。后面接触的芯片的体系架构多了，自然也明白很多东西其实是有一些共性的，虽然架构不同，但是指令集、流水线以及系统运行的模式也能猜测7到8分准确。本文主要介绍一下sparc v8体系架构下的异常处理，同时简单的对比一下armv8体系架构的异常。
0. 前言 本周休息不太好，早上醒来，比赛都快结束了，混混沉沉做完所有题，以后还是不能熬夜 中文版地址：https://leetcode-cn.com/contest/weekly-contest-185/ 英文版地址：https://leetcode.com/contest/weekly-contest-185/ 1. 题解 1.1 5388. 重新格式化字符串（1417. Reformat The String） 中文版题目描述：https://leetcode-cn.com/problems/ref
0. 前言 这周五一小长假，祝大家节日愉快 中文版地址：https://leetcode-cn.com/contest/weekly-contest-187/ 英文版地址：https://leetcode.com/contest/weekly-contest-187/ 1. 题解 1.1 5400. 旅行终点站（1436. Destination City） 中文版题目描述：https://leetcode-cn.com/problems/destination-city/ 英文版题目描述：htt
0. 前言 决定重新开始刷 LeetCode，这周参见了周赛 中文版地址：https://leetcode-cn.com/contest/weekly-contest-182/ 英文版地址：https://leetcode.com/contest/weekly-contest-182 1. 题解 1.1 5368. 找出数组中的幸运数（1394. Find Lucky Integer in an Array） 中文版题目描述：https://leetcode-cn.com/contest/weekly-c
空类是1个字节，一个类中虚函数、成员函数(包括静态和非静态)和静态数据成员都不占用类对象的存储空间。有虚函数时，会有一个指向虚表的指针，大小为4个字节，类不为空时，为空的那1个字节是不计算的。
0. 前言 中文版地址：https://leetcode-cn.com/contest/weekly-contest-190/ 英文版地址：https://leetcode.com/contest/weekly-contest-190/ 1. 题解 1.1 5416. 检查单词是否为句中其他单词的前缀（1455. Check If a Word Occurs As a Prefix of Any Word in a Sentence） 中文版题目描述：https://leetcode-cn.com/p
云脑科技机器学习训练营第二期，对自然语言处理及词向量模型进行了详细介绍，量子位作为合作媒体为大家带来本期干货分享~ 本期讲师简介 樊向军 云脑科技核心算法工程师，清华大学学士，日本东京大学与美国华盛顿
由此可知，Intel i7-7700CPU支持AVX2指令集，但是不支持AVX-512指令集。 AVX512-IFMA为Intel AVX512指令集的一个extension扩展集，主要用于加速整数运算。 根据https://medium.com/@hdevalence/even-faster-edwards-curves-with-ifma-8b1e576a00e9 可知，其基于AVX512-IFMA的实现是AVX2速度的1.5倍。
以上就是Linux基础入门的主要内容。这些内容能够帮助你建立起对Linux系统的基本理解，并掌握基本的操作技能。
ROS Melodic的迷失与救赎：：https://blog.csdn.net/column/details/28058.html
【导读】这个项目提供了大量的中文预训练词向量。包含多种representations(包括dense和sparse)、多种词粒度(word、ngram、char等)，多种窗口大小，多种语料(百度百科、人民日报等)训练出的Word Embedding。总有一款适合你。此外，该项目还提供了一个中文类比推理数据集CA8以及一个能够评估词向量质量的工具。 编译 | 专知 参与 | Yukun, Huaiwen Chinese Word Vectors 中文词向量 WordEmbedding格式 ---- ----
一、ArrayList和Vector的区别,HashMap和Hashtable的区别 就ArrayList与Vector主要从二方面来说： 1.同步性:Vector是线程安全的，也就是说是同步的，而ArrayList是线程序不安全的，不是同步的 2.数据增长:当需要增长时,Vector默认增长为原来一倍，而ArrayList却是原来的一半 就HashMap与HashTable主要从三方面来说： 1、历史原因:Hashtable是基于陈旧的Dictionary类的，HashMap是Java
词向量作为文本的基本结构——词的模型。良好的词向量可以达到语义相近的词在词向量空间里聚集在一起，这对后续的文本分类，文本聚类等等操作提供了便利，这里简单介绍词向量的训练，主要是记录学习模型和词向量的保存及一些函数用法。
上一篇里，树先生教大家利用 ChatGLM-6B + langchain 实现个人专属知识库，实际运行下来，发现2个问题：
作者：shenshen-hungry 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源 对于国内自然语言处理的研究者而言，中文词向量语料库是需求很大的资源。近日，北京师范大学等机构的研究者开源了「中文词向量语料库」，试图为大家解决这一问题，该库包含经过数十种用各领域语料（百度百科、维基百科、人民日报 1947-2017、知乎、微博、文学、金融、古汉语等）训练的词向量，涵盖各领域，且包含多种训练设置。目前，该研究的论文《Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Se
准备好中文语料：中文语料库，或者使用Leavingseason准备好的语料进行训练：http://pan.baidu.com/s/1jHZCvvo
https://github.com/hanxiao/bert-as-service
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的Recurrent Neural Network初步知识。这一节将主要针对讨论Recurrent Neural Network的内容进一步讨论。本文内容主要针对机器学习中Recurrent Neural Network的RNN的训练、Many to one、Many to many以及Sequence-to-sequence Auto-encoder进行详细介绍，话不多说，让我们一起学习这些内容吧 春节充电系列：李宏毅2017机器学习
上一篇文章《腾讯词向量实战：通过Annoy进行索引和快速查询》结束后，觉得可以通过Annoy做一点有趣的事，把“词类比(Word Analogy)”操作放到线上，作为AINLP公众号聊天机器人的新技能，毕竟这是word2vec，或者词向量中很有意思的一个特性，刚好，Annoy也提供了一个基于vector进行近似最近邻查询的接口： get_nns_by_vector(v, n, search_k=-1, include_distances=False) same but query by vector v.
在 21 年年初我在 Rust 语言中文社区发布了一篇关于 Rust 接入 Maya API 的文章《Maya 中使用 Rust》，并在 21 年 Rust 社区晚会中讲解了一下当时的实现方式，Rust -> Python -> C++ 这套流程。这种方式写起来并不舒服，而且避免不了中间有个 Python 解释器。于是，时隔两年，我又琢磨了一套玩法 Rust -> C++。
Prometheus 是一个开源监控系统，它前身是 SoundCloud的告警工具包。从 2012 年开始，许多公司和组织开始使用 Prometheus。该项目的开发人员和用户社区非常活跃，越来越多的开发人员和用户参与到该项目中。目前它是一个独立的开源项目，且不依赖于任何公司。为了强调这点和明确该项目治理结构，Prometheus 在 2016 年继Kurberntes 之后，加入了 Cloud Native Computing Foundation。
感觉GIS中矢量相关内容还是挺庞杂的，并且由于版本迭代的关系，使用GDAL/OGR读写矢量的资料也有点不太一样。这里总结了一个读写矢量的示例，实现代码如下：
该部分是框架中使用this关键字给一些类型做的拓展函数，为了支持链式编程或记录、封装一些功能，内容会持续补充，本文给出其中部分示例。
vector是一个表示可变大小数组的序列容器，与我们平常定义的数组类似，区别在于vector在进行插入操作时，如果空间不足，会自动扩容。由于vector采用连续空间来进行存储数据，所以我们可以采用下标，来访问元素。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
几周前，出版社赠了本C++之父新作<<C++之旅>>，因为当时比较忙，所以一直在手边放着，有时间的时候随意翻几页，断断续续也看了一部分，今天借助本文，分享下。
不可以语音连线，可以打字提问。文字能梳理提问的思路，必要时还需要辅助图文并茂参考文献这样的话我们才能更好的回答学术问题
题目所描述的意思是对每个数组先进行取反，并且对数组中的每个元素进行取反转换，所以一共要执行两个操作。
它类似于 SQL 的语言，但是PromQL表现力非常丰富，并且内置函数很多，在日常数据可视化以及 rule 告警中都会使用到它。
熟悉STL的同学始终都绕不过的一个地方，尤其是面试时也会被问及容器的知识点：vector。
Vector是Anki第二代人工智能情感机器人（第一代为Cozmo），目前SDK开发者工具已经发布。
Step-1.实现两个协议 1.AVCaptureMetadataOutputObjectsDelegate 2.UINavigationControllerDelegate
（本文仅适用于Linux C++） 这个方法用到了dirent.h，相关资料： C++ struct dirent 和 DIR 具体代码实现，遍历了给定目录下的所有文件夹和文件： #include<bits/stdc++.h> #ifdef linux #include<dirent.h> #endif using namespace std; struct walk_return { vector<string> files; vector<string>dirs; }; wal
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