无题

转载于 2018-11-10 20:32:00 发布 · 61 阅读

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原文链接：http://www.cnblogs.com/ming-michelle/p/9940508.html

我希望有朝一日，我成为一个大神，码出自信，哈哈哈哈哈

有一点点宅的特质了我自己。

其实我真的不知道我的未来是怎样的，所以我不想想那些很现实的东西，我想奔着我的理想前行吧！

明天的我，可能会更厉害一点！

我希望我自己能够真正的佛系一点哟，什么事情都可以不走心。

对于我不喜欢的人，我希望能躲得越远越好，我也希望我自己的生活不会再被打扰，

毕竟我不喜欢现在的这种感觉，得到又失去，很难受的耶。。。

我不喜欢约定，不喜欢除我之外的人跟我有太多的牵连。

我就是没有朋友嘛，现在也不想有噢，

我想自己安安静静的，日有所进，就蛮不错的哟，省的强颜欢笑，讨好一些我不喜欢的人，真心待人，还得被黑了难受。

也许我的未来就是华尔街大佬呢！

到时候我就算是不开心，也可以买好吃的呀！

so，继续我的奋斗之旅哟！~~~

我希望我可以关掉手机，没有挂碍的做对我自己有用的事喔~

最后，我希望自己能够过好每一天，毕竟我知道，就算是我没有全世界，我的身边也有一个备份版本的自己呀！！！

转载于:https://www.cnblogs.com/ming-michelle/p/9940508.html

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耐克销售数据集（13列，2500条记录）CSV

08-23

该合成数据集模拟了世界领先的运动服装和鞋类品牌之一耐克的零售和在线销售交易。它故意填充了凌乱、未清理的记录，以复制真实世界的业务数据，非常适合练习数据清理、探索性数据分析（EDA）以及构建仪表板或项目组合项目。有什么超过 2,500 条交易记录，包含：多个产品线（跑步、篮球、生活方式、训练、足球）特定性别的销售（男性、女性、儿童）零售店和在线渠道的销售额常见的数据问题，例如：空值、地区拼写错误、错误的数据类型、数值列中的负值、日期格式不一致（例如，2023/07/21、21-07-2023 等）、折扣> 100%。列描述 Order_ID ----交易/订单 ID（一些重复条目） Gender_Category------- 买家细分：男士、女士或儿童 Product_Line------ 商品类型：跑步、篮球等 Product_Name -------售出的特定商品（例如，Air Force 1、Pegasus Turbo）尺寸-----商品尺寸（例如 7、M、L - 包括缺失/不一致） Units_Sold-------- 销售数量（可以是负数或空数）建议零售价---------- 最高零售价（有些为零或零） Discount_Applied------ 销售折扣（有些超过 100%）收入-------折扣后的最终金额（有些计算错误） Order_Date --------交易日期（多种格式和空） Sales_Channel -----------在线或零售区域-------------印度城市（包括“德里”、“孟加罗尔”等拼写错误）利润 --------------赚取的利润（可能是不切实际的或负的）

这篇文章详细探讨了果蔬采摘机器人末端执行器的柔顺抓取力控制技术，特别是基于广义比例积分（GPI）控制器的设计与实现（论文复现含详细代码及解释）

最新发布

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内容概要：本文详细介绍了果蔬采摘机器人末端执行器的柔顺抓取力控制方法，特别是基于广义比例积分(GPI)的力矩控制技术。文章首先概述了该方法的核心原理，即通过建模电机驱动的末端执行器，推导出电机输入电压与负载力矩的关系，并利用积分重构器设计GPI力矩反馈控制器，将力偏差转化为电机输入电压控制。相比传统PI控制，GPI方法无需对力矩跟踪误差求导，避免了系统延时和噪声问题。文章还提供了详细的Python代码实现，包括系统建模、GPI控制器设计、仿真比较和性能指标计算。实验结果表明，GPI控制方法在力矩跟踪误差、采摘完好率等方面表现出显著优势。适合人群：具备一定编程基础，尤其是对机器人控制、自动化和机电一体化领域有兴趣的研发人员和技术爱好者。使用场景及目标：①适用于果蔬采摘机器人或其他需要柔顺力控制的机器人应用；②通过仿真和实物实验，验证GPI控制在力矩跟踪、控制平稳性和采摘完好率等方面的优势；③帮助研究人员理解GPI控制器的设计原理及其相对于传统PI控制的改进之处。其他说明：文章不仅提供了完整的理论推导和代码实现，还深入探讨了GPI控制器的关键技术和工程实现细节，如积分重构技术、四阶误差动态补偿、极点配置方法等。此外，文中还包含了实物实验结果统计和性能对比分析，进一步验证了GPI控制的实际应用价值。对于希望深入了解果蔬采摘机器人末端执行器控制技术的研究人员来说，这是一份非常有价值的参考资料。

AI助手在学生生活中的使用数据集（11列，10000条记录）CSV

08-23

该数据集模拟了 10,000 个会话，学生与 AI 助手（如 ChatGPT 或类似工具）交互以完成各种学术任务。每一行代表一个会话，捕获学生的水平、纪律、任务类型、会话长度、人工智能有效性、满意度评级以及他们以后是否重复使用人工智能工具。列描述 SessionID 唯一会话标识符 StudentLevel 学术水平：高中、本科、研究生 Discipline 学生的学习领域（例如，CS、心理学等） SessionDate 会议日期 SessionLengthMin AI 交互时长（以分钟为单位） TotalPrompts 使用的提示/消息数 TaskType 任务的性质（例如，编码、写作、研究） AI_AssistanceLevel 1-5 分，了解 AI 被认为有多大帮助 FinalOutcome 学生取得的成就：作业完成、想法起草等。 UsedAgain 学生是否再次返回使用助手 SatisfactionRating 对会话的总体满意度评分为 1-5 分

opencv无题识别

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OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景，以下是一些常见的物体识别方法和技术： 1. **特征提取与匹配**： - **SIFT（尺度不变特征变换）**和**SURF（加速稳健特征）**：这些算法用于检测和描述局部特征，能够在图像中识别出相同的物体，即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB（定向快速旋转BRIEF）**：一种快速的特征检测和描述算法，适用于实时应用。 2. **模板匹配**： - 通过在图像中滑动一个模板（已知物体的图像），并计算模板与图像区域的相似度，来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**： - **支持向量机（SVM）**：用于分类和回归分析，可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络（CNN）**：深度学习模型，特别适合处理图像数据，能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**： - **Haar级联分类器**：基于积分图和AdaBoost算法，用于实时人脸检测。 - **YOLO（You Only Look Once）**和**SSD（Single Shot MultiBox Detector）**：实时目标检测算法，能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**： - **Mask R-CNN**：在目标检测的基础上，进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具，可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用OpenCV进行模板匹配： ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```