米莱狄怎么攒机器人？
一、米莱狄怎么攒机器人？
根据1，我的回答如下：研究生时间充足。
1. 米莱狄可以通过利用周一至周五的自由支配时间来攒机器人。
她可以将这些时间用于研究和实践机器人组装和编程的技能，从而逐步完成机器人的制作。
2. 此外，研究生在进行研究项目时通常会有时间安排的弹性，可以根据自己的需要合理安排攒机器人的时间，这进一步增加了攒机器人的时间充裕性。
综上所述，作为人类回答，可以认为研究生时间充足，米莱狄可以利用自由支配的时间来攒机器人。
二、如何系统地学习电脑攒机知识?
这东西本来就没有系统化的教学，它只是一些零散知识的堆叠，想要学，就得常泡各大贴吧、论坛。另外还得有一定的金钱基础，或者周围朋友有旺盛的装机需求，这样才能用知识以实践
我说说我窜一台台式机的思路：
对话：
你预算多少？——5000——拿来干啥用？——玩游戏——都玩什么游戏？——使命召唤，战地，以及....——好了好了我知道了，那么外观有什么要求吗？——没有，不难看就行——显示器要多大的？——24最好吧！——对外设有要求吗？——没要求——对NVIDIA或AMD没什么信仰吧？——什么，你说啥？——哦，没事，你等会吧——好的
然后陷入深深的思考：
5000，玩游戏
那么需要好些的显卡，大些的内存，不差劲的cpu
肯定要先从大头入手，既然是游戏机，那么各部件按价格从高到低依次是：
显卡 cpu 主板 内存或SSD 电源 HDD
所以要先看cpu+显卡
而cpu其实是和主板紧密结合的，每颗cpu都有最适合它的主板。所以实际顺序是cpu-主板-显卡
一般一台游戏用台式机，cpu+主板占总价的40%以内,
那么1800左右能买的cpu+主板组合，一共就那么几种：
E3+B85
I5+Z97/B85
i7三代+Z77
I7四代就别想了
什么，AMD是啥？
对于显卡，有一个很纠结的事就是1000-1400价位新卡是一个空白，几乎所有显卡在这个价位的性价比都特别低，不是中端卡的阉割版本，就是低端卡的扩容超频版本
然而5000价位台式机的显卡合理价格恰好就在这个区间
所以好尴尬啊
接着对话：
大哥，你最高能拿出多少钱吧——5500吧，再高就得卖身了——行...那你要SSD么——SSD？——就是固态硬盘——哦，要，听说这个能让电脑变快——哦
既然多了500预算，那么可以上一个1500左右的中端卡了。那么没跑了，肯定是960了
而对于一种芯片型号确定的显卡，不同厂家不同型号的产品性价比都大同小异，偶尔有华硕这种实力雄厚的厂商能把一款卡做出接近比它高一档次的卡的性能来，但价格也是死贵...所以，我一般是随便挑一个一线大厂的中端型号
SSD最好能配，视预算决定，如无特殊要求，128G的普通货足够了
内存应该是价格变动最大、最快的产品了，今天可能还400多一条，明天也许就降到200多了（没错我说的就是最近的单条8G@1600）可能后天又涨回400了
所以配内存前先查一下价格，以目前来看，8Gx2也就500块钱，果断配之
电源是一个经常被新手忽略的配件，其实电源很重要
一台稳定、效率高、用料足的电源，可以让你的电脑噪音更低、功耗更小、系统更稳定、更省电，使用寿命也更长
所以这方面一定要选知名品牌的中端货
如果不知道哪些好，去查口碑好了
对于5000价位，我一般用XXX XXXX这个型号
至于硬盘...随意了
机箱也是一个容易被忽视的部件，它的钢板厚度、内部设计，对散热、变形、拆装难易等影响还是挺大的，而且山寨机箱的利润很大，很容易中招，不过如果没要求，200+的品牌机箱足够用了
目前24寸的显示器价格在1000左右
算下来：
cpu+主板 1800
cpu散热器 80
显卡 1500
内存 500
SSD 350
1T硬盘 300
电源 300
机箱 250
显示器 1000
键盘鼠标耳机鼠标垫 150
总计6230
超了730
这个时候就得做减法了
cpu+主板 能省吗？能，因为这哥们不会超频，所以要Z97也没用，所以如果采用I5+B85，可以省掉100元，还能省掉散热器
显卡，能省吗？不能了，再便宜的就一下掉到1000以内级别了
内存，能省吗？能，如果只配1条8G，可以省200多，但性能会有比较大的折扣
SSD，能省吗？便宜的120GSSD也有300元的，性能略差，可以考虑
硬盘，能省吗？不能了
机箱？最好别省
电源？最好也别省
显示器，再低没法要了
于是
cpu+主板 减180
内存 减250
SSD 减50
总价5750
哥们，你卖个身吧...有点超预算了。——额，超了多少？——二百五。——都什么配置？——I5四核，8G内存，960独显，120G固态硬盘，1T机械硬盘，24寸显示器——还能再便宜吗？——那有两个选择，一是不要SSD，一是显卡换低端——都有什么区别？——前者少花300，启动速度慢点，后者少花600，玩游戏慢一点——那我不要SSD了吧！——行...
于是总价5450拿下...
三、模拟攒机配置？
处理器 intel酷睿i5-9400F（盒装）
散热器 乔思伯 HP400散热器
显卡 技嘉GTX1660super MINI ITX OC 6G
主板 华硕 ROG STRIX B360-I GAMING主板
内存 金士顿 骇客神条 Fury雷电系列DDR4 2666 8GB内存*2根
硬盘 东芝RC500 500G M.2 NVME固态硬盘
机箱 乔思伯T8 ITX手提机箱
电源 全汉 MS450全模组电源
四、机器学习包括？
机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
五、攒机配置方案？
CPU
Intel 酷睿i5 9400F
购买
1
1199
主板
华硕PRIME H310-PLUS
1
799
内存
海盗船复仇者RGB PRO 16GB DDR4 3000（套装）
购买
1
799
硬盘
希捷Desktop HDD 4TB 5900转 64MB SATA3（ST4000DM000）
购买
1
655
固态硬盘
威刚SP580（480GB）
购买
1
349
显卡
微星GeForce GTX 1060 3G飙风
1
1398
机箱
先马平头哥M1电竞版
购买
1
179
电源
振华冰山金蝶550W 能效版
购买
1
499
散热器
Tt 冰龙240 Sync RGB
购买
1
499
液晶显示器
方正（iFound）FD3292
六、电脑攒机推荐？
最新电脑的攒机配置单
1 、高配置 台式电脑 建议：
首选 1 ： intel G1620 双核 +H61M 主板。 ( 价格低廉性能不弱，超值!)
首选 2 ： intel G1840 双核 +H81M 主板。(核心显卡性能比 G1620 更强)
2 、中级机型建议：
首选 1 ： intel G3250 双核 +H81M 主板 +GT740 独显。
首选 2 ： AMD X4 760K/860K+A55/A85+GT740 独显
X4 760K 优点是价格物理四核，价格便宜，综合性能和 i3-3220 接近，主要缺点是功耗较大温度高一些，长时间运行的稳定性低于 intel ，二是搭配的接口主板价格较高。
七、DIY攒机配置？
集成显卡配置方案
【CPU】：intel i3 12100 899
【散热器】：利民AK AX120R 89
【主板】：影驰H610M光影 499
【内存】：威刚万紫千红8G*2 3200 DDR4 350
【硬盘】：固态硬盘 三星980 500G 399
【显卡】：集成显卡 0
【电源】：爱国者G3电源400w 149
【机箱】：航嘉 暗夜猎手 99
合计：2398
这是我觉得用来办公是非常好用的方案，CPU采用12代最新架构，拥有4核8线程规格，性能提升非常明显。i3系列处理器作为入门级CPU，12代的综合性能可以匹敌6核12线程的10代i5系列。
搭配i3的主板考虑性价比的话，影驰H610M光影主板，性能上直逼12代i5-12400性能，性价比极高。
配上8G双通道DDR4内存，对于核显性能有很大提升，玩一些主流的2D游戏，比如DNF，lol完全没有问题。
硬盘是三星的固态硬盘，算是大厂家，质量有保障，不会轻而易举的损害，500G容量，对于一般办公玩游戏已经够用了。
爱国者G3电源400w，额定功率为400W，对于后期升级留些空间，这套配置的实际功耗大约100W，以后加上一个显卡、固态硬盘等绰绰有余。
八、机器学习是从哪里学习？
机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。
机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。
机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。
九、什么是学习和机器学习？
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。
十、机器自我学习原理？
机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。
在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。
机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。