DARPA 宣布了一项名为 RACER 的闪亮新计划的第一阶段，该计划代表具有弹性的复杂环境中的机器人自治。我不知道他们为什么不能把它留在 RACE。无论如何，RACER 计划都是关于在非结构化环境中的高速驾驶，这是商用车辆自动驾驶行业尚未解决的问题，因为我们拥有道路。但是 DARPA 要去的地方没有道路，该机构希望自动驾驶汽车能够自行探索并跟上人类驾驶的车辆。
在数控铣床切削加工过程中，造成加工误差的原因很多，刀具径向跳动带来的误差是其中的一个重要因素，它直接影响机床在理想加工条件下所能达到的最小形状误差和被加工表面的几何形状精度。在实际切削中，刀具的径向跳动影响零件的加工精度、表面粗糙度、刀具磨损不均匀度及多齿刀具的切削过程特性。刀具径向跳动越大，刀具的加工状态越不稳定的，越影响加工效果。
在CNC切削加工过程中，造成加工误差的原因很多，刀具径向跳动带来的误差是其中的一个重要因素，它直接影响机床在理想加工条件下所能达到的最小形状误差和被加工表面的几何形状精度。在实际切削中，刀具的径向跳动影响零件的加工精度、表面粗糙度、刀具磨损不均匀度及多齿刀具的切削过程特性。刀具径向跳动越大，刀具的加工状态越不稳定的，越影响加工效果。
题目描述 Farmer John dutifully checks on the cows every day. He traverses some of the M (1 <= M <= 50,000) trails conveniently numbered 1..M from pasture 1 all the way out to pasture N (a journey which is always possible for trail maps given in the test data).
这些照片会令你心动，既而开始一场说走就走的旅行么？如果你的回答是肯定的，你就是像我一样的“旅友”。旅行让人短暂地忘却现实，成为一个观察者，从而敬畏生活，感激你所拥有的事业、朋友和家人。旅行让你再次身心合一，那感觉实在太棒了！老实说，我最喜欢的记忆之一是在保加利亚的一段经历：坐在长凳上，喝着啤酒，看着路过的人们。没人管我做什么，也没人对此说三道四。
目前我国夜间经济如火如荼地进行着，夜游项目作为文化和旅游产业的新鲜血液，已经逐渐成为夜间经济发展中的重要组成部分。 旅游者越来越喜欢在夜间出行进行游览和娱乐活动，调查显示过夜游客的消费约为日游游客的3倍。 目的地城市和地方景区逐渐发力通过开发夜间项目来增加过夜游客的数量，夜游是城市与景区未来发展的蓝海。 典型的夜游项目类型有：公园夜游、河流夜游、演艺夜游、灯光秀等，新加坡、日本、阿联酋与法国成功的夜游实践为我国发展夜游经济提供了有益的参考。 公园夜游是指公园依托自身的旅游资源，辅以灯光技术，以
在图论的上下文中，图是一种结构化数据类型，具有节点(nodes)（保存信息的实体）和边缘(edges)（连接节点的连接，也可以保存信息）。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 上周，谷歌发布了Parsey McParseface（对于一个挑战人工智能领域最难问题的尖端技术，这也真是迷之命名）。虽然过去的五年，计算机完成了许多了不起的壮举——从赢得“
免费馅饼 Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other) Memory Limit : 65536/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 9 Accepted Submission(s) : 3 Problem Description 都说天上不会掉馅饼，但有一天gameboy正走在回家的小径上，忽然天上掉下大把大把的馅饼。说来gameboy的人品实在是太好了，这馅饼别处都不掉，就掉落在他身旁的10米范围内。馅饼如果掉在了地上
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Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 72842 Accepted Submission(s): 25529
题目地址：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1176 Problem Description 都说天上不会掉馅饼，但有一天gameboy正走在回家的
那么数控车床上如何加工管螺纹呢？以55°密封锥管螺纹为例，对于管螺纹端的尺寸，是需要计算的，一般先计算出编程所需要的尺寸，然后通过G90指令车出1:16锥体，再用G92指令车削螺纹。
王瀚宸 编译自 Hackernoon 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在移动端本地运行神经网络成了明显的趋势，Google还为此推出了MobileNet框架。 MobileNet框架怎么用？Coastline Automation创始人Matt Harvey最近在Medium上发布了一份教程，教你用MobileNet来识别道路。 Coastline是一家用深度学习来监测行车情况、防止车祸的公司。以下是Matt Harvey的教程： 作为卷积神经网络中的新成员，MobileNet有着很多令人惊艳的表
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 我在西湖读博士 printf("hello world!"); #include <西湖大学文本智能实验室PI张岳； 博士毕业生崔乐阳> cout<<"导语" 从腾讯深圳办公大楼42层往下看 车水马龙，纷纷攘攘 与崔乐阳之前的生活环境大相径庭 几个月前 他还顶着不事稼穑的“博士生”头衔 偏安杭州转塘，而今 他已正式迈入职场 成为腾讯AI Lab的高级研究员 腾讯AI Lab 这是腾讯内部极少数的“非盈利”部门 由100多位来自世界知名院校的科学家 以及300
---- 新智元报道 编辑：袁榭 如願 好困 【新智元导读】2022年6月，Hugging Face公司的码农向全网开放DALL·E Mini使用权限，不必上等待名单被OpenAI挑选，只要通网，人人都能用DALL·E了。 现在谷歌、OpenAI等大厂们的以文生图模型，是趣味新闻报道者的衣食父母、梗图爱好者的久旱甘霖。 输行字就能生成各种或唯美或搞笑的图片，不用很累很麻烦，就能很吸引人关注。 所以DALL·E系列和Imagen们，具有衣食父母和久旱甘霖的必备属性：可获取程度有限，不是随时无限派发的
让大多数伦敦无与伦比的文化、娱乐、著名景点,今年夏天,如没有其它,使用免费的伦敦官方城市指南应用。 你是否正在寻找免费活动,必须看到事件或当地的旅游景点,你可以浏览全面的伦敦上市。你也会收到警报在特殊优惠,秘密事件和伦敦公告。 功能包括: 是什么-发现怎么回事靠近你,找到免费的和独特的事件在这个夏季特别和探索伦敦的神奇的文化。 地方——浏览伦敦地标,地方免费参观、公园、博物馆、画廊、商店和餐馆。 小径-漫步•伦敦的一些最优美的街道和满足伦敦2012年奥运吉祥物文洛克和曼德维尔与我们的免费发现小径。或者计划完
湿滑地面的陡峭路段、高台阶、碎石和树根盘错的森林小径，在苏黎世湖南端 1098 米高的埃策尔山（Mount Etzel）的道路上，布满了许多障碍物。
梯形螺纹的代号用字母“Tr”及公称直径×螺距表示，单位均为mm。左旋螺纹需在尺寸规格之后加注“LH”，右旋则不用标注。例如Tr36×6，T44×8LH等。梯形螺纹各基本尺寸计算公式可通过机械加工手册查阅。
在铣削中，可能因切削刀具、刀柄、机床、工件或夹具的局限性而产生振动。要减少振动，需要考虑一些策略。
与人类和大多数陆生动物一样，机器人需要在崎岖地形上移动，以便在灾难响应和搜救等应用中发挥作用。然而，设计能够处理离散立足点（如瓦砾或垫脚石）的控制算法是具有挑战性的，因为对脚放置有严格的约束，并且这些系统的运动由复杂的动力学方程控制。
构造最小生成树还有一种算法，Kruskal算法：设G=（V，E）是无向连通带权图，V={1，2，…，n}；设最小生成树T=（V，TE），该树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T=（V，{}），Kruskal算法将这n个顶点看成是n个孤立的连通分支。它首先将所有的边按权值从小到大排序，然后只要T中选中的边数不到n−1，就做如下的贪心选择：在边集E中选取权值最小的边（i，j），如果将边（i，j）加入集合TE中不产生回路（圈），则将边（i，j）加入边集TE中，即用边（i，j）将这两个连通分支合并连接成一个连通分支；否则继续选择下一条最短边。把边（i，j）从集合E中删去。继续上面的贪心选择，直到T中所有顶点都在同一个连通分支上为止。此时，选取到的n−1条边恰好构成G的一棵最小生成树T。
题目可以翻译为“硬实时环境下多程序的调度算法”，发表于1973年，引用情况如下图，文章推导了很多针对硬实时调度算法的定理，如最优静态调度算法RM、RM调度算法最小资源使用率上界……这些定理堪称实时调度算法的经典。由于当时还没有多核多处理器的概念，所以文章推导的公式都是针对单处理器的。
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, CART
根据标准可知，其螺距为 2.309mm（即25.4/11），牙深为 1.479mm，其它尺寸如图（直径为小径）。用五次吃刀，每次吃刀量(直径值)分别为 1mm、0.7 mm 、0.6 mm 、0.4mm、0.26mm，螺纹刀刀尖角为 55°。
前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习心得，这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析。 基本概念 关联分析（association analysis）或者关联规则学习（association rule learning） 这是非监督学习的一个特定的目标：发现数据的关联（association）关系。简单的说，就是那些数据（或者数据特征）会一起出现。 关联分析的目标包括两项：发现频繁项集和发现关联规则。首先需要找到频繁项集，然后才能获得关联规则。
糖豆贴心提醒，本文阅读时间4分钟 这篇文章主要介绍三个知识： 1.关联规则挖掘概念及实现过程； 2.Apriori算法挖掘频繁项集； 3.Python实现关联规则挖掘及置信度、支持度计算。 希望这篇文章对你有所帮助，尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学，这些基础知识真的非常重要。如果文章中存在不足或错误的地方，还请海涵~ 一. 关联规则挖掘概念及实现过程 1.关联规则 关联规则（Association Rules）是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，如果两个或多个事物之
前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习心得，这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集。 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好，只需要扫描两次数据集，就能生成频繁项集。但不能用于发现关联规则。 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则。 FP代表频繁模式（Frequent Pattern）。 条件模式基（conditional pattern base）。 条件模式基是以所查找元素项为结尾的路径集合。
Apriori算法是常用于挖掘出数据关联规则的算法，能够发现事物数据库中频繁出现的数据集，这些联系构成的规则可帮助用户找出某些行为特征，以便进行企业决策。例如，某食品商店希望发现顾客的购买行为，通过购物篮分析得到大部分顾客会在一次购物中同时购买面包和牛奶，那么该商店便可以通过降价促销面包的同时提高面包和牛奶的销量。了解Apriori算法推导之前，我们先介绍一些基本概念。
大数据学习有其特有的问题。具体来说，是计算问题。 如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有1亿条记录的训练集？
深度学习在许多情况下都涉及优化。例如，模型中的进行推断(如PCA)涉及求解优化问题。我们经常使用解析优化去证明或设计算法。在深度学习涉及到的诸多优化问题中，最难的是神经网络训练，甚至是几百台机器投入几天到几个月来解析单个神经网络训练问题，也是很常见的。因为这其中的优化问题很重要，代价也很高，因此研究者们开发了一组专门为此设计的优化技术。下面关注一类特定的优化问题：寻找神经网络上的一组参数 ，它能显著的降低代价函数 ，该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估和额外的正则化。
关联规则挖掘可以让我们从数据集中发现项与项之间的关系，它在我们的生活中有很多应用场景，“购物篮分析”就是一个常见的场景，这个场景可以从消费者交易记录中发掘商品与商品之间的关联关系，进而通过商品捆绑销售或者相关推荐的方式带来更多的销售量。
据说，在美国西部的一家连锁超市发现，很多男人会在周四购买尿布和啤酒。这样超市就可以将尿布与啤酒放在一起卖，便可以增加销售量。
绝对坐标编程是指刀具运动过程中所有的刀具位置坐标是以一个固定的编程原点为基准给出的，在程序中可用G90指定。相对坐标编程是指刀具当前点的坐标是以前一点为基准读取，在程序中用G91指定。
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关联规则的目的在于在一个数据集中找出项之间的关系，也称之为购物蓝分析 (market basket analysis)。例如，购买鞋的顾客，有10%的可能也会买袜子，60%的买面包的顾客，也会买牛奶。这其中最有名的例子就是"尿布和啤酒"的故事了。
文章目录 一、 频繁项集 二、 非频繁项集 三、 强关联规则 四、 弱关联规则 五、 发现关联规则 参考博客 : 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Transaction 概念 | 项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 ) 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则 | 数据项支持度 | 关联规则支持度 ) 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 置信度 | 置信度示例 ) 一、 频繁项
第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析 关联分析 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 这些关系可以有两种形式: 频繁项集（frequent item sets）: 经常
机上设备上的螺纹非我锁紧螺纹和传动螺纹,先来分享一下锁紧螺纹内我个人比较懵的英制螺纹 先说一下我的懵点(老师傅们采用的不是标准,采用的是约定成俗的习俗.而每个区域货行业的习俗可能都不相同,所以不具有宽泛>性.):
Apriori算法是一种用于挖掘数据集中频繁项集的算法，进而用于生成关联规则。这种算法在数据挖掘、机器学习、市场篮子分析等多个领域都有广泛的应用。
在机器学习中，样本一般分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。其中，训练集用于建立模型。
数据仓库或数据挖掘从业者一定对“啤酒与尿布”的故事不会陌生。这就是一个使用关联规则的经典案例。根据对超市顾客购买行为的数据挖掘发现，男顾客经常一起购买啤酒和尿布，于是经理决定将啤酒与尿布放置在一起，让顾客很容易在货架上看到，从而使销售额大幅度增长。关联规则挖掘在多个领域得到了广泛应用，包括互联网数据分析、生物工程、电信和保险业的错误校验等。本篇将介绍关联规则方法、Apriori算法和MADlib的Apriori相关函数。之后我们用一个示例说明如何使用MADlib的Apriori函数发现关联规则。
1. 坐标访问和父节点查找约定顺序：右，右上，上，左上，左，左下，下，右下，沿X轴增加的方向为右，沿Y轴增加的方向为上，父节点可能会有多个，这里选择代价最小最后搜索的为父节点。
工业数据中的相关性分析是开展工业数据分析的基础性分析，决定数据分析的优先级，通过支持度和可信度来定义发现数据之间存在的关系。在状态参数列表中，可能存在单一参数组成的频繁项集，当然也存在两个以及两个以上的参数组成的频繁项集。而在计算一个频繁项集的支持度时，通常需要遍历所有的参数列表求得，对于列表数目 较少的情况该方法无疑是没问题的，但当列表数目成千上万时，计算量过大，这种方法势必是不适用的。
和Apriori算法相比，FP-growth算法只需要对数据库进行两次遍历，从而高效发现频繁项集。对于搜索引擎公司而言，他们需要通过查看互联网上的用词，来找出经常在一块出现的词。因此就需要能够高效的发现频繁项集的方法，FP-growth算法就可以完成此重任。 FP-growth算法是基于Apriori原理的，通过将数据集存储在FP（Frequent Pattern)树上发现频繁项集。 FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描，而Apriori算法在求每个潜在的频繁项集时都需要扫描一次数据集，所以说F
普里姆算法（Prim算法），图论中的一种算法，可在加权连通图里搜索最小生成树。意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中，不但包括了连通图里的所有顶点（英语：Vertex (graph theory)），且其所有边的权值之和亦为最小。该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克（英语：Vojtěch Jarník）发现；并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆（英语：Robert C. Prim）独立发现；1959年，艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法。因此，在某些场合，普里姆算法又被称为DJP算法、亚尔尼克算法或普里姆－亚尔尼克算法。 中文名 普里姆算法 外文名 Prim Algorithm 别 称 最小生成树算法 提出者 沃伊捷赫·亚尔尼克（Vojtěch Jarník） 提出时间 1930年 应用学科 计算机，数据结构，数学（图论） 适用领域范围 应用图论知识的实际问题 算 法 贪心 目录 1 算法描述 2 时间复杂度 3 图例描述 4 代码 ▪ PASCAL代码 ▪ c代码 ▪ C++代码 5 时间复杂度 算法描述编辑 1).输入：一个加权连通图，其中顶点集合为V，边集合为E； 2).初始化：Vnew = {x}，其中x为集合V中的任一节点（起始点），Enew = {},为空； 3).重复下列操作，直到Vnew = V： a.在集合E中选取权值最小的边，其中u为集合Vnew中的元素，而v不在Vnew集合当中，并且v∈V（如果存在有多条满足前述条件即具有相同权值的边，则可任意选取其中之一）； b.将v加入集合Vnew中，将边加入集合Enew中； 4).输出：使用集合Vnew和Enew来描述所得到的最小生成树。
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