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- 1.机器学习常用科学计算库包括基础定位、目标。2. 人工智能概述涵盖人工智能应用场景、人工智能小案例、人工智能发展必备三要素、人工智能机器学习和深度学习。3. 机器学习概述包括机器学习工作流程、什么是机器学习、模型评估（回归模型评估、拟合）、Azure机器学习模型搭建、完整机器学习项目流程。4. 机器学习基础环境安装与使用包括Jupyter Notebook使用（一级标题、Ju 1.机器学习常用科学计算库包括基础定位、目标。2. 人工智能概述涵盖人工智能应用场景、人工智能小案例、人工智能发展必备三要素、人工智能机器学习和深度学习。3. 机器学习概述包括机器学习工作流程、什么是机器学习、模型评估（回归模型评估、拟合）、Azure机器学习模型搭建、完整机器学习项目流程。4. 机器学习基础环境安装与使用包括Jupyter Notebook使用（一级标题、Ju
- 1.1 深度学习介绍 深度学习与神经网络 1.2 神经网络基础 1.3 浅层神经网络 2.1 多分类与 TensorFlow 5、得出每次训练的准确率（通过真实值和预测值进行位置比较，每个样本都比较） 2.2 梯度下降算法改进 2.3.4 其它正则化方法 2.4 BN 与神经网络调优 3.1 图像数据与边缘检测 3.2 卷积神经网络(CNN)原理 3.3 经典分类网络结构 4. 1.1 深度学习介绍 深度学习与神经网络 1.2 神经网络基础 1.3 浅层神经网络 2.1 多分类与 TensorFlow 5、得出每次训练的准确率（通过真实值和预测值进行位置比较，每个样本都比较） 2.2 梯度下降算法改进 2.3.4 其它正则化方法 2.4 BN 与神经网络调优 3.1 图像数据与边缘检测 3.2 卷积神经网络(CNN)原理 3.3 经典分类网络结构 4.
- 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存与加 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存与加
- 1.定位、目标。2. K-近邻算法涵盖距离度量、k值选择、kd树、鸢尾花种类预测数据集介绍、练一练、交叉验证网格搜索、facebook签到位置预测案例。3. 线性回归包括线性回归简介、线性回归损失和优化、梯度下降法介绍、波士顿房价预测案例、欠拟合和过拟合、正则化线性模型、正规方程推导方式、梯度下降法算法比较优化、维灾难。4. 逻辑回归涵盖逻辑回归介绍、癌症分类预测案例（良恶性乳 1.定位、目标。2. K-近邻算法涵盖距离度量、k值选择、kd树、鸢尾花种类预测数据集介绍、练一练、交叉验证网格搜索、facebook签到位置预测案例。3. 线性回归包括线性回归简介、线性回归损失和优化、梯度下降法介绍、波士顿房价预测案例、欠拟合和过拟合、正则化线性模型、正规方程推导方式、梯度下降法算法比较优化、维灾难。4. 逻辑回归涵盖逻辑回归介绍、癌症分类预测案例（良恶性乳
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- 1. 引言在第四次工业革命浪潮中，工业互联网作为制造业数字化转型的核心引擎，正推动着生产设备、系统与人的深度互联。传统工业场景中，设备间通信依赖多种私有或标准协议（如Modbus、OPC UA、CANopen），这些协议的异构性导致设备互联困难、数据互通壁垒高，严重制约了工业系统的智能化升级。华为鸿蒙系统凭借其分布式架构、低时延通信能力以及对多工业协议的广泛支持，成为工业互联网的理想... 1. 引言在第四次工业革命浪潮中，工业互联网作为制造业数字化转型的核心引擎，正推动着生产设备、系统与人的深度互联。传统工业场景中，设备间通信依赖多种私有或标准协议（如Modbus、OPC UA、CANopen），这些协议的异构性导致设备互联困难、数据互通壁垒高，严重制约了工业系统的智能化升级。华为鸿蒙系统凭借其分布式架构、低时延通信能力以及对多工业协议的广泛支持，成为工业互联网的理想...
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- 技术不断发展，学习和成长却从未停止。无论您是刚接触 TDengine 的初学者，还是已在实际项目中积累了大量经验的开发者，如今都将拥有一个更清晰、更系统的成长路径——TDengine 培训与认证中心 与 TDengine 技术论坛 正式上线！这是我们为每一位技术用户打造的“双引擎”：一边是认证体系完善、课程体系完整的学习平台，助您从入门到专家逐级精进；一边是实时互动、内容丰富的交流社区，让每... 技术不断发展，学习和成长却从未停止。无论您是刚接触 TDengine 的初学者，还是已在实际项目中积累了大量经验的开发者，如今都将拥有一个更清晰、更系统的成长路径——TDengine 培训与认证中心 与 TDengine 技术论坛 正式上线！这是我们为每一位技术用户打造的“双引擎”：一边是认证体系完善、课程体系完整的学习平台，助您从入门到专家逐级精进；一边是实时互动、内容丰富的交流社区，让每...
- 在传统制造业中，钢铁企业的数据系统往往像一座“钢筋水泥”般的堡垒——庞大、昂贵、难以变动。博思格钢铁（苏州）有限公司（BSS）也曾面临类似难题：每条生产线布满传感器，源源不断地产生工艺、设备、能耗等海量数据。早期系统以 PI 平台为主，虽然功能成熟，但在维护成本、扩展灵活性等方面却逐渐显出“力不从心”。随着产线数字化程度提高，数据的颗粒度更细、维度更复杂，传统平台的“钢筋逻辑”亟需重塑。为了... 在传统制造业中，钢铁企业的数据系统往往像一座“钢筋水泥”般的堡垒——庞大、昂贵、难以变动。博思格钢铁（苏州）有限公司（BSS）也曾面临类似难题：每条生产线布满传感器，源源不断地产生工艺、设备、能耗等海量数据。早期系统以 PI 平台为主，虽然功能成熟，但在维护成本、扩展灵活性等方面却逐渐显出“力不从心”。随着产线数字化程度提高，数据的颗粒度更细、维度更复杂，传统平台的“钢筋逻辑”亟需重塑。为了...
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- 随着人工智能（AI）技术的飞速发展，智能制造成为现代工业的核心驱动力。传统制造系统在面对多任务、高频次和动态变化的调度需求时，往往效率低下。而基于AI Agent的多任务协作与调度机制为解决这一问题提供了全新思路。本文聚焦于面向智能制造场景中，如何通过AI Agent实现多任务协作调度，并引入强化学习方法进行算法优化。 随着人工智能（AI）技术的飞速发展，智能制造成为现代工业的核心驱动力。传统制造系统在面对多任务、高频次和动态变化的调度需求时，往往效率低下。而基于AI Agent的多任务协作与调度机制为解决这一问题提供了全新思路。本文聚焦于面向智能制造场景中，如何通过AI Agent实现多任务协作调度，并引入强化学习方法进行算法优化。
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