本文来自于csdn，主要讲解了对话系统技能、现状、机器学习和深度学习、对话机器人的等等。
对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。
它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。
图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。
图1给出的诸多对话系统相关技术，从哪些渠道可以了解到呢？下面逐步给出说明。
图1对话系统技能树矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时的一些性质。
机器学习的各种模型都大量涉及矩阵相关性质，比如PCA其实是在计算特征向量，MF其实是在模拟SVD计算奇异值向量。
人工智能领域的很多工具都是以矩阵语言来编程的，比如主流的深度学习
对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。
它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。
图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。
图1给出的诸多对话系统相关技术，从哪些渠道可以了解到呢？下面逐步给出说明。
图1对话系统技能树矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时的一些性质。
机器学习的各种模型都大量涉及矩阵相关性质，比如PCA其实是在计算特征向量，MF其实是在模拟SVD计算奇异值向量。
人工智能领域的很多工具都是以矩阵语言来编程的，比如主流的深度学习
2025/8/30 2:52:52
480KB
1
论文：基于小波分解的图像融合算法的改进分析了基于小波分解及局部区域能量的图像融合算法的优缺点，并针对该算法对存在局部噪声的图像以及局部噪声和局部模糊并存的图像融合效果不理想的问题，提出了改进算法。
新算法利用中值滤波判断出的噪声点，小波分解后得到高频分量上得到噪声区域，对噪声区域及非噪声区域采用不同的融合规则，很好地弥补了原算法的缺陷。
新算法利用中值滤波判断出的噪声点，小波分解后得到高频分量上得到噪声区域，对噪声区域及非噪声区域采用不同的融合规则，很好地弥补了原算法的缺陷。
2025/8/30 0:20:11
447KB
1
数据比较全面，从其他地方整理过来，可以下载试试，中国地面气候资料日值数据集（V3.0）"包含了中国824个基准、基本气象站本站气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风向风速、日照时数和0cm地温要素的日值数据。
2010年~2017年10月数据
2010年~2017年10月数据
2025/8/30 0:34:58
62.71MB
1
C++算术表达式求值(支持函数)sincostanasinacosatanlogsqrtcos(sin(sqrt(100*sqrt(100*10^2))))*(1.0e+5)/(1.0e-5)=8.74513e+009
2025/8/29 2:45:22
520KB
1
针对近红外InGaAs焦平面(FPA)调制传递函数（MTF）的测量要求，设计了一种全反射式Offner光学系统，由两块共轴的球面反射镜构成，11成像，F数为4。
在焦平面工作波长1.7μm下对光学系统进行优化，设计结果显示，在8mm×30mm的宽视场(FOV)内任一点，空间频率20lp/mm处（对应光敏元尺寸25μm×25μm的焦平面的Nyquist频率），光学系统的MTF在1.7\mm达到0.82，接近衍射限。
Zygo激光干涉仪在0.6328μm波长下的测量结果显示，系统的波前差均方根（RMS）值在0.6328\mm约为1/20λ，20lp/mm处MTF在0.6328\mm达到0.93。
将测量得到的波前差数据代入CODEV中计算，结果表明波长1.7μm下系统在8mm×30mm的视场内任一点，空间频率20lp/mm处的MTF实验值仍高于0.8，满足要求。
在焦平面工作波长1.7μm下对光学系统进行优化，设计结果显示，在8mm×30mm的宽视场(FOV)内任一点，空间频率20lp/mm处（对应光敏元尺寸25μm×25μm的焦平面的Nyquist频率），光学系统的MTF在1.7\mm达到0.82，接近衍射限。
Zygo激光干涉仪在0.6328μm波长下的测量结果显示，系统的波前差均方根（RMS）值在0.6328\mm约为1/20λ，20lp/mm处MTF在0.6328\mm达到0.93。
将测量得到的波前差数据代入CODEV中计算，结果表明波长1.7μm下系统在8mm×30mm的视场内任一点，空间频率20lp/mm处的MTF实验值仍高于0.8，满足要求。
2025/8/28 10:37:02
2.85MB
1
GSO算法matlab代码%%算法说明：荧火虫算法(GSO:Glowwormswarmoptimisation:anewmethodforoptimisingmutlti-modalfunctions)%%算法特征:只适用于求极大值(极小值可转化为求极大值)%%===============================================================clc;%清屏clearall;%清除变量formatlong;%确定精度
2025/8/26 18:29:30
33KB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB