教程内容 1、linux常用命令 2、python基础速成 3、python基础速成 4、pyqt图形化UI开发 5、图形化和串口通信 6、上下位机串口通信 7、ROS机器人操作系统入门 8、Topic通讯 9、ROS驱动开发 10、Service通讯 教程截图 获取方式 此处内容已经被作者隐藏，请输入验证码查看内容验证码：请关注本站微信公众号，回复“验证码”，获取验证码。在微信里搜索“墨客游记”

在本系列的 上一篇文章 中，我们用 TensorFlow 构建了第一个神经网络，然后还通过 Keras 接触了第一个数据集。在本系列的第七篇文章中，我们将继续探索神经网络，并使用数据集来训练模型。我们还将介绍另一个强大的机器学习 Python 库 scikit-learn。不过在进入正题之前，我要介绍两个轰动性的人工智能应用：ChatGPT 和 DALL-E 2。（LCTT 译注：此文原文发表于

在本系列的 上一篇文章 中，我们进一步讨论了矩阵和线性代数，并学习了用 JupyterLab 来运行 Python 代码。在本系列的第四篇文章中，我们将开始学习 TensorFlow，这是一个非常强大的人工智能和机器学习库。我们也会简要介绍一些其它有用的库。稍后，我们将讨论概率、理论以及代码。和往常一样，我们先讨论一些能拓宽我们对人工智能的理解的话题。 到目前为止，我们只是从技术方面讨论人工智能。

在本系列的 上一篇文章 中，我们回顾了人工智能的历史，然后详细地讨论了矩阵。在本系列的第三篇文章中，我们将了解更多的矩阵操作，同时再介绍几个人工智能 Python 库。 在进入主题之前，我们先讨论几个人工智能和机器学习中常用的重要术语。人工神经网络 artificial neural network（通常简称为 神经网络 neural network，NN）是机器学习和深度学习的核心。顾名思义，它

如果你是关注计算机领域最新趋势的学生或从业者，你应该听说过人工智能、数据科学、机器学习、深度学习等术语。作为人工智能系列文章的第一篇，本文将解释这些术语，并搭建一个帮助初学者入门的简易教学平台。 如今，计算机科学领域的学生和从业者绝对有必要了解 人工智能 artificial intelligence 、 数据科学 data science 、 机器学习 machine learning 、 深度