机器狗


什么是机器狗

机器狗是一种模仿真实狗的形态和部分行为动作的机器人。它通常具备类似狗的外形结构,有四肢、躯体、头部等部位,有的还会加上尾巴,整体设计力求贴近真实犬类的外观,大小各异,小的可以放在手掌中,大的可能和真实中型犬体型相近。

机器狗的工作原理

  • 机械结构方面:其四肢一般通过多个关节和连杆组成,类似人的骨骼与关节配合,能够实现灵活的屈伸、摆动等动作,从而完成行走、奔跑、跳跃、攀爬、蹲下等各类姿态。例如波士顿动力公司的 Spot 机器狗,它的腿部关节设计非常精妙,可以适应多种复杂地形,自如地在楼梯、斜坡、崎岖路面上行进。
  • 动力系统:常采用电池作为能量来源,为电机等提供电力,驱动关节运动...

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数字营销


一、数字营销的定义

数字营销(Digital Marketing)是指借助于互联网、移动互联网、社交媒体、搜索引擎、电子邮件等数字化渠道和技术手段,来推广产品或服务,从而与目标受众进行有效沟通、吸引潜在客户、提升品牌知名度、促进销售以及建立长期客户关系的一系列营销活动。

例如,一家服装品牌通过在社交媒体平台(如微信、微博、抖音)上发布精美的服装穿搭视频,吸引用户关注点赞评论,还利用搜索引擎优化(SEO)让自家网店在用户搜索相关关键词(如“冬季女装外套”)时能排在靠前位置,这些都属于数字营销的做法。

二、数字营销的主要渠道及方式

  • 社交媒体营销
    • 利用微博、微信、抖音、小红书、Facebo...

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智能风控系统技术分析


智能风控系统技术分析

智能风控系统是运用先进技术手段对风险进行识别、评估和管理的系统。它以大数据、人工智能等技术为基础,通过对各类数据的分析和处理,实现对风险的精准预测和实时监控。

技术架构

智能风控系统的技术架构主要包括数据层、模型层和应用层。数据层收集各类数据,包括客户信息、交易数据、市场数据等。这些数据是系统的基础,为模型层提供了丰富的信息。模型层运用机器学习、深度学习等算法对数据进行分析和建模,识别风险因素,预测风险发生的可能性。应用层将模型层的结果应用于实际业务场景,实现风险的监控和管理。

技术特点

  1. 数据驱动:智能风控系统依赖大量的数据分析来识别风险。通过对历史数据的分析,系...

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智能体自动化:开启智能新时代


智能体自动化:开启智能新时代

在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,智能体自动化宛如一颗耀眼的新星,正以惊人的速度改变着我们的生活与工作模式。从智能家居系统依据我们的日常习惯自动调节室内环境,到工业生产线上智能机器人精准高效地完成复杂工序,智能体的身影无处不在,其影响力也日益深远。

智能体,作为一类具备高度智能的实体,拥有环境感知、决策制定与行动执行的卓越能力。它们不再是传统自动化中机械遵循预设指令的 “执行者”,而是能够像人类一样思考、判断并采取行动的 “智能伙伴”。智能体的出现,打破了以往自动化的诸多局限,为各领域带来了前所未有的创新活力与发展机遇。

回溯自动化的发展历程,从古代中国精妙绝...

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股票评估分析建模常用的软件和工具


以下是一些进行股票评估分析建模常用的软件和工具:

专业编程软件

  • Python:具有强大的数据分析和处理能力,拥有丰富的第三方库。比如,Pandas库可用于数据的读取、清洗、转换和分析,能高效处理股票数据中的各种数值计算和数据结构调整;Numpy库则提供了高效的数值计算功能,有助于进行复杂的数学运算;MatplotlibSeaborn可用于数据可视化,直观展示股票数据的趋势、分布等特点,帮助分析和理解数据;TA-Lib可用于技术分析,提供了多种常见的技术指标计算函数;Zipline可用于回测交易策略,评估策略的有效性和风险水平.
  • R语言:专为统计分析和图形表示而设计,在金融市场分析中具...

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股票(stock)评估分析建模


以下是一个关于股票(stock)评估分析建模的一般步骤和方法: 1. 数据收集: - 历史价格数据:从金融数据提供商(如 Bloomberg、Yahoo Finance 等)获取股票的每日、每周或每月的开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等历史价格数据,时间跨度应足够长以反映股票的长期走势和波动特征,一般建议至少涵盖数年的数据。 - 公司财务数据:收集公司的资产负债表、利润表、现金流量表等财务报表数据,包括营收、净利润、资产总额、负债总额、现金流等关键指标,这些数据可从公司年报、证券交易所披露信息或金融数据平台获取,用于评估公司的基本面状况和盈利能力。 - 宏观...

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SadTalker-数字人说话的视频-开源项目


SadTalker是一个开源项目,它能够将静态图片中的人物与音频结合,生成数字人说话的视频。该项目基于深度学习技术,通过从音频中提取3D运动系数(包括头部姿态和表情),并使用3D面部渲染器来生成视频。以下是关于SadTalker在GitHub上的信息:

SadTalker GitHub项目地址

SadTalker的GitHub项目地址是:https://github.com/OpenTalker/SadTalker。在这个页面上,你可以找到项目的源代码、文档、教程以及相关的模型文件。

SadTalker的主要功能

  • 音频驱动的数字人生成:通过输入一张包含人脸的图片和一段音频,SadTal...

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Instructor-获取大语言模型(LLM)结构化输出的热门工具


该网页主要介绍了一个名为Instructor的库,它是用于获取大语言模型(LLM)结构化输出的热门工具,具有简单、透明和以用户为中心的设计特点,基于Pydantic构建。以下是具体内容总结: 1. 安装与使用 - 可通过 pip install instructor 进行安装,不同模型如OpenAI、Ollama、llama-cpp-python等需安装对应的扩展,如 pip install "instructor[ollama]"。 - 以从自然语言中提取用户信息为例,展示了如何结合不同模型使用Instructor。如使用OpenAI模型时,先定义输出结构类 Extra...

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AI知识体系概述


AI(人工智能)知识体系包含多个重要方面:

一、机器学习(Machine Learning)

  1. 定义

  2. 机器学习是多领域交叉学科,涉及概率论、统计学等多门学科,它研究计算机如何模拟人类学习行为,获取新知识和技能,优化自身性能。

  3. 类型

  4. 监督学习(Supervised Learning)

    • 有标记好的训练数据集,例如图像分类任务中图像有类别标签。模型学习输入特征和输出标签的关系,算法有决策树、支持向量机、多层感知机(分类)、线性回归(数值预测)等。
  5. 无监督学习(Unsupervised Learning)

    • 训练数据无标签,如聚类任务中模型根据数据相似性划分簇。常见算法有K...

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