（由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要，请点击文末的“阅读原文”按钮，访问可以正常显示外链的版本。） 问题 《如何用Python和深度神经网络识别图像？》...这个大众痛点，真的没有人尝试解决吗？ 今天，一个偶然的机会，我发现了一个特别棒的 Github 项目，叫做 google-images-download。 Github repo 链接在这里。...如果你还没有安装，或者对终端操作命令不太熟悉，可以参考我的《如何安装Python运行环境Anaconda？（视频教程）》一文，学习如何下载安装 Anaconda ，和进行终端命令行操作。...仿照刚才的命令，我们执行： googleimagesdownload -k "郝蕾" -l 200 然后……就报错了： 解决 遇到问题，不要慌。 你得认真看看错误提示。...咱们打开下载后的目录 ~/Downloads/downloads/郝蕾 看看： 这回，你能分清楚她俩不？
下载之后，你会得到一个装着Ubuntu系统的.iso文件。有两个办法来处理它，一是直接安装，同电脑现在在用的系统组成双系统（当然你也可以换掉现在的系统，不过我想应该没有人会愿意这么做的吧哈哈）。...在实际操作中可能会碰到各种各样的问题，但常见的问题其实都可以根据它的报错信息找到原因，只要上网搜一搜相应的信息就能解决，甚至它自己就会给出解决的建议。...必要环境安装：python-pip和python-dev 在这个窗口中输入命令： $ sudo apt-get install python-pip python-dev 注意，窗口中其实已经有一个$符号了...按它说的做就好 不过其实当时笔者用的并不是8.1.1版本，使用升级命令后也只是升级到了8.1.1版本，再次输入相同命令，它会告诉你你的版本已经是最新的了。但问题确实解决了，这条提示在之后没有再出现。...#彩蛋时间# 1.程序员们在接触一门新语言的时候，通常做的第一件事就是编写一个Hello World程序，这一惯例源自最初一批大神们对计算机程序的希冀，希望它们就像一个新生儿一样，能友善的对这个世界宣告它的到来
调试硬件中断甚至会让信心满满的嵌入式开发者感到恐惧。 你可以在这里找到更多关于为什么嵌入式软件如此艰难。 除了这些技术层面的问题，尤其在机器人领域，还缺少标准化和可直接复用的代码。...Rust可以解决所有这些问题，甚至更多。 无所畏惧 编译即安全。再重复一遍。编译即安全。 保证。对于嵌入式开发来说，这是极大的缓解。Rust是如何做到的？本篇不打算深入探讨，让我简单说一下。...这就是之所以像Python这类高级语言产生的原因。但是Python附带了很多开销处理，都难以跟踪，比如垃圾回收，运行期指针的检查等等。但是嵌入式系统经常处理关键应用，最差情况执行时间是必须的。...如果你以前从事过嵌入式编程，你一定在这些问题上花了不少精力。Rust不仅会让你对自己的代码有信心，而且对你想重用的其他人的代码也有信心。...如果你对组合有兴趣，可以看下这个视频。 如果我们希望机器人技术能按预期快速传播，标准化就是非常关键的。我们对Rust能够进行大规模的共享充满信心。
Jetson用户专用 感谢你带给我们各种惊喜 【序言】 这篇文章其实在我们的公众号里已经发过不止一遍。 每当NVIDIA嵌入式产品发布，我都觉得有必要让用户在决定购买之前能看一下。...，但即便是这样，你也不要为你提出了一个问题，但没有人回答而觉得尴尬，因为大家可能真的没有遇到过。...是的，我不得不说群里的用户对Linux新手的那些死循环式的问题是不太那么有耐心的。 同样的，如果你想学习深度学习、OpenCV、Python等等，都请先从台式机上开始。...对于已经有一些深度学习开发基础的朋友，可以试着在NANO上跑一下这个NVIDIA 著名的教程:https://github.com/dusty-nv/jetson-inference 针对有一些模型库下载困难的问题...尤其是当你愿意在群里分享你的开发经验时，你的RP值会暴涨，直接的表现是，当你遇到问题是，就会有其他人愿意帮你面对问题并解决问题。
有了需求之后，再进一步分析，可以发现这个需求主要的难点有两个： 写一个爬虫，爬取对应网站的信息 将获取到的信息，通过工作流编排总结归纳 恰好这两个需求分别可以被两个工具快速解决。...问题来了，这个项目是基于 Python 开发的，而我既不懂 Python，也不会写爬虫。 这个倒是难不倒我，我可以用 Cursor 嘛，让它帮我写就好了。...嘿嘿，这个问题也可以解决，直接用 Sealos Devbox 就好了，Devbox 直接摒弃了各种繁琐的配置，开箱即用，让你写完爬虫就能直接上线，啥都不需要配置。...最终爬取的效果如下： 有标题，有内容，有时间，有链接，这不就齐活了嘛。 整个开发过程我一行代码都没有写，都是 Cursor 帮我写的，包括爬虫库的使用、路由接口的编排、性能的优化等等，你说爽不爽？...接下来配置一下工作流的定时执行，那么每天十点，早报机器人就会自动运行，总结过去 24h 发生的科技大事，然后以简洁准确的报告形式发送到工具群。
这里有一段语音，这也是我们之前的一个项目做的一个东西，这是嵌入在银行APP里面的一个应用。我们当时因为是内部在做测试，测试人知道下一步的效果。...我们在北京一家酒店做了一些样板间，把语音交互的平台，放在客房，通过跟他的交互，类似帮我拉一下窗帘，帮我放一下音乐，帮我关灯，很多人比较懒，在酒店里面不想关灯，都可以帮你实现。...如果80%的问题重复，我们设法用机器人来解决，讲到全渠道的观念，最早机器人客服用一些公众号、服务号，还有一些网页的客服等等。...这部分先回顾一下，之前罗老师也讲到腾讯云语音类能力，包括语音识别，语音合成等等，在这些技术上面打包一些解决方案，这些解决方案能够解决什么实际的问题？ 首先是直播安全的解决方案。...我们打包了一个人机交互的操作平台，在海外比较成熟的是亚马逊，一样的基于这个平台，你通过简单的对话能，比如说帮我查一下天气，对于整个小微平台后台的技术，基于语音识别，语音合成，以及对话的处理，多种能力综合起来达到一种人机交互的效果
1、起始点 痴迷于掌握一门可见的职业技能。 担任游戏测试时有Unix指令和Mysql操作的工作需求，从无到有地学习并略通皮毛。...担任游戏策划时有Python脚本阅读和书写简单逻辑的工作需求，从无到有地学习并具备了初步的代码能力。 大学时学习过C语言，再无其它计算机相关的在校学习经历。...对程序员所追求的优雅与优美的境界感到好奇。 2、目的地 不满于照葫芦画瓢，真正理解和掌握python这门脚本语言。 更系统化的理解程序，理解软件工程与软件开发。...有底气把掌握Python作为一种职业技能宣告。 在学习的过程中，结识志同道合的朋友，瞻仰他们的风姿。 学习的过程中，对于相关内容，切勿贪多。...学会用Google(phrase,domain,usereadertofollowtechblogs) 为什么要学脚本语言，因为他们实在是太方便了，很多时候我们需要写点小工具或是脚本来帮我们解决问题，
如果进入特种机器人等领域，那更是机械的天下，看看国内的机器人实验室有多少是机械学院下属的你就知道了。...这不是机器人领域的问题，而是互联网企业挖人的问题，那边的薪水太高了。...回到问题，在这类出路下，通用性强的语言一定是首选，嵌入式使用的C/C++无疑应该是首选，因为你的绝大部分技术积累应该都是以无linux的嵌入式为基础的。...在这深度学习碾压一切的时代，学python去吧，投身机器学习的大潮，有精力适当补充个通用语言，比如c++，让你有个落地点。...没有其实也没有很大的关系，因为实际情况是，我们培养的机器人专业的硕/博士生，只要在培养期间搞了AI，就没有人再干机器人行业了（嗯……貌似有极少数创业还是做了机器人，但反正没有应聘机器人行业的），全都去了互联网或金融领域
直到客户说，我们有一个WPF开发的桌面端程序，我们需要把你们的三维嵌入到桌面端。 0x01 寂静无声 一开始我们是比较懵逼的。...0x02 初步尝试 既然都没有人会，那怎么办，只能我亲自出马了。虽然我没有太多接触过C#相关开发， 但是做过Java，Python，C，Flex，JavaScript等等的开发。...开始以为是因为使用了IE内核的原因，后来切换到chrome的内核，发现还是不行。 初步尝试 宣告失败。。。...0x08 尾声 使用CefSharp基本可以解决客户的嵌入三维应用到WPF的需求。...虽然CefSharp控件相对于chrome浏览器还是有些差距，比如性能 效率，以及未来可能还会遇到的一些兼容性的问题。 但就目前来说，客户还是挺满意的。 这，就够了。
在机器人技术中，人们正在积极研究这种类型的自我监督学习方法。因为有了它，在不需要大量训练数据或人工监督的情况下，机器人系统也能够进行学习。 ?...机器人的奖励函数 想让机器人找到并抓取我们给定的物体，需要解决2个问题 1、对任意角度和位置摆放的物体，能够与给定的照片进行对比，判断二者是否为同一个物体。...因此任务的奖励函数归结为回答对象识别问题：这些对象是否与抓取的目标匹配？ 接着，为了解决识别问题，需要设计一种感知系统。...对于从场景中识别被抓取对象，有以下3幅图像： 1）抓取前的场景图像，2）抓取后的场景图像，3）抓取物体本身的视图。 ? 如果定义一个从图像中提取“对象”的嵌入函数，它应该存在以下减法关系： ?...它用来比较对象，并确定它们是否相同，可以用于实现强化学习的奖励功能，并允许机器人在没有人类提供的标签情况下学习抓取。 ?
“零基础-- 搭建一个属于自己的机器人” 首先请想象一下，当你回到家，只有一个人在家，但却没有人聊天，然后你发出了一个命令，电脑便开始自动与你对话，而你不需要打字，不需要看屏幕，因为她会自己发出声音，...回应你的问题，以及问候。...首先，想一下，假如没有看这篇文章，你们会怎么去实现自动回复的机器人，然后再来看我的解决方式，因为我这个也不是最优的解决方式。...导入模块，这里需要安装一个pip install pyaudio import wave from pyaudio import PyAudio,paInt16 有兴趣的可以去了解一下， 继续来看实现代码...这里我调用的是图灵机器人，大家也可以去了解一下。 因为某些原因，这里我直接使用了平台对话框的聊天机器人， 如下： 这里需要导入requests模块。
这里有一段语音，这也是我们之前的一个项目做的一个东西，这是嵌入在银行APP里面的一个应用。我们当时因为是内部在做测试，测试人知道下一步的效果。...我们在北京一家酒店做了一些样板间，把语音交互的平台，放在客房，通过跟他的交互，类似帮我拉一下窗帘，帮我放一下音乐，帮我关灯，很多人比较懒，在酒店里面不想关灯，都可以帮你实现。...如果80%的问题重复，我们设法用机器人来解决，讲到全渠道的观念，最早机器人客服用一些公众号、服务号，还有一些网页的客服等等。...这部分先回顾一下，之前罗老师也讲到腾讯云语音类能力，包括语音识别，语音合成等等，在这些技术上面打包一些解决方案，这些解决方案能够解决什么实际的问题？ 14.png 首先是直播安全的解决方案。...我们打包了一个人机交互的操作平台，在海外比较成熟的是亚马逊，一样的基于这个平台，你通过简单的对话能，比如说帮我查一下天气，对于整个小微平台后台的技术，基于语音识别，语音合成，以及对话的处理，多种能力综合起来达到一种人机交互的效果
这些机器人将能够与人类协作完成许多任务。当然，现在我们还没有到达这样的阶段，因为还有很多技术问题需要解决。比如机器人如何跟人互动，如何自我推理解决问题……以及，我们如何快速、低成本地制造新的机器人？...接下来，我跟大家分享一些技术的趋势，这些都能够帮助我们解决上述的问题。 十二大机器人技术趋势 1.软体机器人 ? 之前的机器人都是钢体的，但这样的结构并不能很好地适应各种环境。...正因为这个机器人有非常柔性的结构，它可以自由地应对各种不确定因素。 ? 我们还可以通过嵌入一些简单的传感器，来让机器人拥有辨别实际物体的能力。当然，这其中还不能百分百做到，某些场景中的识别正确率偏低。...如果机器人能过简单说一句“帮帮我，我卡住了”，这也能解决问题，但目前它还办不到。除此之外，如果机器人还可以自省，根据自己的数据计算出新的决策行动，从而避免这个故障。 ?...所以想象一下，机器人必须要有沟通能力，非常清晰明确地与外界沟通。否则，它只能说“帮帮我”的话，人类过来还得检查看一看它到底有什么问题，这样效率就很低了。 4.云端大数据帮助学习 ?
科技在进步，汽车新技术不断兴起，从电动化到智能化，从高级辅助驾驶到自动驾驶，都是为了解决最根本的能源、环境和安全问题。...自动驾驶是什么 自动驾驶，也称无人驾驶或自主驾驶，是指车辆或其他交通工具在没有人类干预的情况下进行行驶和控制的技术。...autosar是基于ecu的汽车开放系统架构，规定了基本系统功能、功能接口和开发方法，有cp和ap两个版本，类似于单片机的rtos，已成为汽车嵌入式的标准。）...ros能解决的软件开发问题主要有： 分布式计算 如：一个机器人有多个控制器，分别执行不同的任务；一个机器人有一个控制器，每个任务抽象为单独的模块；多个机器人基于通信协同完成一个任务；用户通过远程指令控制机器人...下面就从ros学习出发，入门自动驾驶参考： 学习ros：了解ROS的基本概念和工具，掌握ROS的基本命令、ROS节点和ROS话题的概念，学习如何使用ROS来构建机器人应用程序。
一直以来，人们都想拥有一款能听懂吩咐的机器人，比如「请帮我热一下午餐」，「请把遥控器帮我拿过来」。这些指令听上去简单，但一旦让机器人去做，失误率还是很高的。...结果显示，有 PaLM-E 加持的机器人确实会排列积木，把相同的颜色块放到一起： 你还能命令 PaLM-E 将红色积木推到咖啡杯旁边而不会出错： 除了解锁机器人相关任务外，PaLM-E 还是一个合格的视觉...众所周知，大型语言模型（LLM）在各个领域表现出强大的推理能力，包括对话、逐步推理、解决数学问题、代码编写等方面。...谷歌推出的具身语言模型 PaLM-E 可以很好地解决上述问题，它可以将连续的传感器数据直接整合到语言模型里，从而使得语言模型能够做出更有根据的推理。...其中 表示图像的嵌入。PaLM-E 的输出是由模型自回归生成的文本，可以是问题的答案，也可以是 PaLM-E 以文本形式生成的应该由机器人执行的一系列决策。
例如，我现在开发了一个AI对话机器人，我发送一个txt文件过去，他首先帮我总结整个文件的内容，然后以问答的形式列出10个要点。...但如果你直接这样写，你会发现Markdown的渲染好像出问题了。如下图所示： 为什么会出现这个问题呢？其实很简单，因为你的Markdown文本有问题。...我们使用repr命令来看看这个有缩进的output实际上长什么样： 注意到了吗，在函数里面定义多行字符串时，很容易把缩进带进来，导致##前面有空格，于是这就变成了不合法的Markdown。...要解决这个问题其实也非常简单，在多行字符串定义的时候，不要缩进： 但这样你有没有觉得代码变得非常丑？参差不齐。...其实要解决这个问题非常简单，使用Python自带的textwrap模块中的dedent就可以了。它可以自动移除多行字符串每一行的前导空格。
1 动机 面对对方“我不小心洒了我的饮料，你可以帮我一下吗？”的问题的时候，你会怎么反应？...你评估一下当下的环境，可能会帮对方把饮料瓶收拾掉，如果周围有抹布，你会拿起抹布帮他收拾干净，当然这些一步一步的指令可能会在你的心中默念一遍。...选择行为的流程示意图 具体LLM是如何做的呢？ 如下图所示，LLM采用模板“I would：1.”作为回答“How would...”问题的命令词汇（prompt）。...蓝色的条图表示LLM对于特定动作得到的概率打分，右边则是通过VF得到的分数。 场景一 人类：我洒了可乐，你能帮我用什么清理干净吗？ 机器人：我会1）找到一块抹布。2）拿起这块抹布。3）把它带给你。...示例场景一 场景二 人类：我洒了可乐，你能帮我重新拿一罐吗？ 机器人：我会1）找到一罐可乐。2）拿起这罐可乐。3）把它带给你。4）完成。
最近企业微信不断地开放了机器人的接口，所以我想想拿来做一些开发工具集成也是挺不错的，顺便也是为了继续熟悉一下 Rust 的编程习惯。...这类接口给的消息种类比较多，图片、功能及其首先的Markdown、带At功能的文字等都可以。这个主动发消息的接口我就用 python 实现了。...这样一个机器人的URL就可能对应多个群，我们原来有个脚本为了发送图片回去，是收到消息后启动一个后台脚本，执行完调用发消息的接口去发送结果的，而这么一来以后，原来的发布消息的接口变成了群发。...跨平台构建cross和自动release 之前也提到rust的嵌入式小组提供了交叉编译的工具链 cross 。...另外还有不同futures之间的参数传递要保证最优的生命周期管理就只能借助它的零开销移动语义，通过Result或者Error传递给下一跳了，这个在 await 功能标准化了以后也能解决这个问题。
事实上，我们希望有丰富多样的跨平台开源编程语言可供选择，因为程序设计语言是最重要的思维工具——它们首先让我们能够明确地传递表达自己的想法，以至于即使是计算机也能理解。...如果是利用部落自豪感，措辞则会是“现在完全不清楚如何用Python解决X问题。...如果我们浏览Y语言的生态圈，会发现他们有一种完美的方法可以解决X问题，我们也能借鉴此方法用Python提供同样完美的用户体验”。...克制对其它开源编程语言社区的轻蔑态度，尤其是如果那些社区协助人们自己解决了问题，而不是让人们等着商业软件开发商来解决。...世界上许多关键问题的解决过程都无利可图（因为被问题所困扰的个人并不富裕，也无权决定科研经费的去向），因此我们应该鼓励和称赞那些加紧努力去解决问题的人们，不管我们对他们选用的技术有何看法。
安全领域的讨论离不开漏洞，但是若说世界上最严重的漏洞是什么呢？（不许说是人~），如果说是BGP的漏洞，应该没有人反对吧？...这篇论文是美国普林斯顿大学的一个团队发表的，也是由DARPA（美国国防高级研究计划局）和AFRL（美国空军研究实验室）支持的项目。我这里只结合我的理解介绍一下文中提出的三种代表性场景。...2、路由的导入规则与导出规则 如下图，左侧展示了路由的导出规则，右侧展示了路由的导入规则（选路原则），总结一下就是： (1) 导出规则 1) 从customers学到的路由向所有邻居宣告； 2) 从peers...攻击者（图中小黑人）有两个provider：A和B，攻击者伪造原本属于Victim的IP前缀，向A发送欺骗宣告报文，希望把原本去往Victim的网络流量吸引过来，再通过provider B返还给Victim...当然，有攻即有防，论文中也提出了几种防御方式，例如限制Community的传播、限制BGP update报文中communities的数量等方式。
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