向量匹配第13页

正则表达式常用

=）正向先行断言用于检查某个模式在当前匹配位置后是否存在，而不包括该模式本身在内。语法：X(?=Y)这个模式将匹配X，前提是X后面必须跟着Y。但只会返回X的匹配结果。示例：\d(?

不平衡的叉叉树·2025-02-28 16:36

文本操作基础知识：正则表达式

目录摘要：一、语法二、匹配模式pattern1、普通字符[]2、限定字符3、定位字符4、运算字符()三、修饰符flags四、各语言的正则使用1、Python的re参考资料：摘要：常用匹配：[A-C]、[

时之彼岸Φ·2025-02-28 13:42

Elasticsearch：使用阿里云 AI 服务进行向量化和重新排名

作者：来自ElasticTomásMurúa在本文中，我们将介绍如何将阿里云AI功能与Elasticsearch集成，以提高语义搜索的相关性。阿里云人工智能搜索是一种将高级人工智能功能与Elasticsearch工具相结合的解决方案，利用QwenLLM/DeepSeek-R1系列提供高级推理和分类模型。在本文中，我们将使用同一作者撰写的小说和戏剧的描述来测试阿里巴巴重新排名和稀疏嵌入端点。步骤创建

·2025-02-28 11:17

什么是通配符证书

证书中使用通配符“*”来表示匹配该主域名下的所有子域名，这使得它在管理多个子域名的安全时

·2025-02-28 11:12

pytorch基础 nn.embedding

nn.Embedding是PyTorch中的一个模块，用于创建嵌入层（embeddinglayer），它将离散的索引（例如词汇表中的单词索引）映射为固定大小的稠密向量。

yuweififi·2025-02-28 10:49

我在广州学 Mysql 系列——数据表查询命令详解

——龙叔文章目录前言基本查询语句单个表格查询查询所有字段查询指定字段查询指定记录带IN关键字的查询带BETWEENAND的范围查询带LIKE的字符匹配查询查询

练小杰·2025-02-28 10:17

阿里巴巴DIN模型原理与Python实现

eso1983·2025-02-28 09:08

验证环境中为什么要用virtual interface

UniversalVerificationMethodology）中使用virtualinterface的主要目的是解决SystemVerilog接口（interface）的静态特性与UVM验证环境的动态特性之间的不匹配问题

m0_71354184·2025-02-28 07:56

halcon三维点云数据处理（九）create_shape_model_3d_ignore_part_polarity

3d_ignore_part_polarity例程代码二、代码理解一、create_shape_model_3d_ignore_part_polarity例程代码这个示例程序展示了如何使用基于形状3D匹配来计算瓷砖垫片的

mm_exploration·2025-02-28 07:56

pip 与当前python环境版本不匹配，python安装库成功，还是提示没有该库

解决pip版本不一致在使用pip命令前加上python-m即可让pip版本和当前python版本一致因此,当使用pip安装依赖时,需要在命令前添加python-m来配合使用,比如安装一个pillow库,命令如下python-mpipinstallpillow你同时安装了python2和python3pipinstallPillow可能下载的是python3的库，而你代码跑的是python2可以通过

灿灿的金·2025-02-28 06:45

镜像解决，向量数据库Milvus报错

MilvusMilvus是一款开源的向量数据库，具有高度的灵活性、稳定可靠性以及高速查询等特点。它支持针对TB级向量的增删改操作和近实时查询，适用于大规模向量数据的存储和检索。

zwzscnds·2025-02-28 04:32

向量数据库实战介绍

本文将介绍三种常用的向量数据库：faiss,Milvus和Qdrant，并给出一个具体的使用例子。

Zhank10·2025-02-28 04:02

向量数据库milvus部署

官方文档MilvusvectordatabasedocumentationRunMilvusinDocker(Linux)|MilvusDocumentationMilvusvectordatabasedocumentation按部署比较简单，这里说一下遇到的问题一：DockerCompose方式部署1、镜像无法拉取,(docker.io被禁)只能获取以下镜像，image:quay.io/core

一方有点方·2025-02-28 04:00

大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案

在现代应用中，向量数据库被广泛用于图像搜索、推荐系统、语义搜索等场景。但与传统数据库不同，向量数据库的“热更”（即在不中断服务的情况下更新索引）是一个具有挑战性的问题。

kakaZhui·2025-02-28 04:59

利用 Azure Cosmos DB 和 MongoDB vCore 进行向量搜索示例

技术背景介绍AzureCosmosDB是一个全球分布式的多模型数据库服务，以其高性能和自动缩放能力而闻名。特别是对于支持OpenAIChatGPT这样的高需求应用程序，CosmosDB提供了单毫秒级的响应时间。对于开发者来说，AzureCosmosDB提供了一种与MongoDB兼容的服务，即MongoDBvCore，这使得熟悉MongoDB的开发者可以无缝地迁移和使用他们的经验与工具。在现代应用中

vaidfl·2025-02-28 03:24

Azure AI Search Retriever 深度指南

技术背景介绍AzureAISearch（前称AzureCognitiveSearch）是微软提供的云端搜索服务，为开发者提供了强大的基础设施、API和工具，以扩展性地进行向量、关键词和混合查询的信息检索

bBADAS·2025-02-28 03:48

设计模式-结构性01-适配器模式（Adapter Pattern）

适配器模式：将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口，使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类能一起工作（目的是消除由于接口不匹配所造成的类的兼容性问题）。

薇薇·2025-02-28 02:13

BagelDB：AI的开源向量数据库

BagelDB：AI的开源向量数据库BagelDB(OpenVectorDatabaseforAI)是一个类似于GitHub的AI数据协作平台。用户可以在这里创建、分享和管理向量数据集。

qahaj·2025-02-28 02:12

深入浅出 Vue.js：从基础到进阶的全面总结

目录Vue.js基础Vue实例模板语法计算属性和侦听器组件系统组件基础父子组件通信插槽VueRouter路由基础动态路由匹配嵌套路由Vuex状态管

多年以后_·2025-02-28 02:11

使用DashVector作为LangChain中的VectorStore插件

背景介绍DashVector是一个支持高维稠密和稀疏向量的全托管向量数据库服务，支持实时插入和过滤搜索。它能够自动扩展并适应不同的应用需求。

dgay_hua·2025-02-28 01:40

使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理

在自然语言处理中，文本嵌入是一个重要的技术，它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。

dgay_hua·2025-02-28 01:40

Objective-C实现NLP中文分词（附完整源码）

本文将介绍如何使用基于字典的最大匹配算法（MaximumMatchingAlgorithm），例如正向最大匹配（ForwardMaximu

源代码大师·2025-02-27 23:15

Scala模式匹配（二）

一、matchcase能根据类名和属性的信息，匹配带对应的类。注意： 1.匹配的时候，caseclass的属性个数要对上 2.属性名不需要一一对应。

心仪悦悦·2025-02-27 22:05

视觉SLAM十四讲第7讲 (3) 相机运动估计 2D-2D/3D-2D/3D-3D

3D1.2D-2D：对极约束2.三角测量3.3D-2D：PnP3.1直接线性变换DLT3.2P3P3.3最小化投影误差求解PnP4.3D-3D：ICP4.1SVD方法4.2非线性优化方法5.总结若已经有匹配好的点对

LYF0816LYF·2025-02-27 21:27

AI之DeepSeek

它利用深度学习技术，特别是嵌入（embedding）技术，以改进传统搜索引擎中基于关键词的匹配方式，能够对复杂的查询和内容进行更精确和智能的理解。

james二次元·2025-02-27 18:01

haclon模板匹配

*打开窗口dev_open_window(0,0,512,512,'black',WindowHandle)*显示图像（用于创建模板的图像）read_image(Image,'D:/训练照片/4.png')dev_display(Image)*在图像上手动绘制ROI，即选择绘制的模板区域draw_rectangle1(WindowHandle,Row1,Column1,Row2,Column2)*

CallZhang210·2025-02-27 18:30

用 AI 解决心理健康匹配难题：探索 NLP 在心理咨询领域的应用

AI在心理健康行业的机遇与挑战心理健康行业近年来增长迅速，但仍然面临诸多技术挑战：•精准匹配：如何利用AI/NLP理解用户情绪、需求、心理状态，匹配合适的心理咨询师？

·2025-02-27 17:13

CORS Missing Allow Origin

自用小总结问题出现背景：前后端交互问题描述：脚本无法获取响应主体（原因：CORSMissingAllowOrigin问题分析：前后端交互数据形式不匹配自我检查：用postman检查后端接口是否能用，排除前端和后端其中一个尝试更改

打怪升级&·2025-02-27 16:46

unable to launch什么意思_激光SLAM | IMLS-SLAM：基于scan-to-model方法的大场景3D激光SLAM...

更重要的是，论文里以IMLS曲面为基础进行的scan-to-model匹配方法是值得借鉴的

weixin_39559097·2025-02-27 15:04

深入探讨 Vue 3 响应式 API：为什么 ref/reactive 需要类型匹配？

一、Vue3响应式系统基础在Vue3的CompositionAPI中，ref和reactive是构建响应式数据的核心工具。它们的定位差异源于JavaScript语言特性：ref设计初衷：处理基础类型（primitivetypes）的响应式包装reactive设计初衷：处理引用类型（referencetypes）的深度响应代理技术实现差异：ref通过对象包装（{value:...}）+reactiv

斯~内克·2025-02-27 14:31

【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行

【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。

智能算法及其模型预测·2025-02-27 14:31

SLAM文献之-IMLS-SLAM: scan-to-model matching based on 3D data

其核心思想是通过隐式移动最小二乘（IMLS）曲面建模实现scan-to-model的匹配框架，显著提升了定位与建图的精度和鲁棒性。该算法在无闭环检测的情况下，4公

点云SLAM·2025-02-27 13:22

Nginx 的 proxy_pass 使用简介

文章目录1.基本概念1.1`proxy_pass`概述1.2语法1.3使用场景2.基本用法2.1HTTP代理2.1.1基本示例2.1.2绝对根路径vs相对路径2.2Stream代理3.高级用法3.1正则匹配

m0_74825223·2025-02-27 12:47

‌XPath vs CSS Selector 深度对比

‌核心差异总览‌‌对比维度‌‌XPath‌‌CSSSelector‌‌语法复杂度‌较高（需路径表达式）简洁（类似前端开发习惯）‌性能‌较慢（全局遍历）更快（浏览器原生优化）‌文本匹配‌✅支持（contains

test猿·2025-02-27 12:45

Selenium按文本查找元素全解析

方法一：XPath文本定位‌pythonCopyCode#精确匹配文本（全字符匹配）element=driver.find_element(By.XPATH,'//*[text()="完整文本内容"]'

test猿·2025-02-27 12:45

通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例

以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例，此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务，运用经典的支持向量机（SVM）算法。

指尖下的技术·2025-02-27 10:36

FFmpeg+vvenc实现H.266的视频编解码教程

关键网址ffmpeg目前支持libvvenc，因此配置好libvvenc只会在一些make、sudomakeinstall命令时遇到问题，例如默认安装或配置路径指定错误、ffmpeg版本、vvenc版本匹配等问题

ICUD·2025-02-27 09:29

中断、异常、故障、陷阱与中止他妈的到底是什么

向量事件vectoredevents主要作用:向量化事件(中断和异常)导致处理器在保存了处理器的大部分状态(足够让执行可以从该点继续执行)之后，跳转到中断处理

我代码抄都抄不明白·2025-02-27 09:58

正则大全，一定有你需要的，进来搜

那些常用的正则-大全正则表达式（RegularExpression，简称regex或regexp）是编程中一个非常强大的工具，它用于匹配字符串中字符的组合。

二川bro·2025-02-27 08:53

使用Google Cloud Vertex AI构建RAG匹配引擎

核心原理解析RAG匹配引擎在Verte

vaidfl·2025-02-27 06:29

游戏代练的终极武器：一站式平台，助你轻松拓展业务

高效接单，省时省力：智能匹配系统，精准推送符合你技能和档期的订单，无需再为寻找客户而四处

·2025-02-27 04:47

基于特征提取的方法实现对心室视频的追踪

通过暴力匹配器(BFMatcher)进行跨帧特征点匹配，结合汉明距离阈值筛选出可信度高的空间对应点对。系统以

阿蛋会代码·2025-02-27 03:37

使用 LangChain 与多种提供者集成：实践指南

这些提供者可以涵盖从数据库、嵌入向量存储到生成式AI模型等多个领域。在实际项目中，合理选择和配置这些提供者可以显著提升系统性能和功能。

VYSAHF·2025-02-27 02:02

支持向量机（SVM）简介与应用

目录1.什么是支持向量机？2.SVM的基本原理3.核函数与SVM的扩展4.SVM的优势与挑战5.SVM的应用场景6.总结1.什么是支持向量机？

Jason_Orton·2025-02-27 00:43

网站显示不安全的解决办法

●证书域名是否与当前访问的域名完全匹配。●证书颁发机构（CA）是

·2025-02-27 00:12

ALOAM代码解析laserMapping（二）

文章目录前言1.计算当前帧位置的IJK坐标2.与地图特征点与线段拟合及残差计算2.1.变换点云坐标系2.2.寻找最近邻点2.3.计算最近邻点的中心2.4.计算协方差矩阵2.5.特征值与特征向量分析2.6

大山同学·2025-02-26 23:32

使用Momento Vector Index (MVI) 高效管理和查询数据

通过MVI，用户可以快速对数据执行向量化处理，并通过自动扩展功能满足不同规模的数据需求。核心原理解析MVI利用向量索引技术，通过将文本数据转换为向量形式，来实现高效的

bavDHAUO·2025-02-26 20:14

深度、机器学习算法

机器学习典型算法SVM（支持向量机）：它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中，能找到一个平面（低维）或超平面（高维），使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。

yzx991013·2025-02-26 20:40

关于 Python 的 import，你了解多少？

了解大厂经验拥有和大厂相匹配的技术等一、前言写过Python的猿猿肯定对import不陌生。但Python在importmodule时会执行相关的代码，你知道吗？

Python_魔力猿·2025-02-26 20:40

从零开始：使用PyTorch构建DeepSeek R1模型及其训练详解

1.模型架构DeepSeekR1的核心是一个基于Transformer的编码器-解码器架构，包含以下关键组件：EmbeddingLayer:将输入的单词索引转换为密集向量表示。Posit

陆鳐LuLu·2025-02-26 19:02

推荐频道

向量匹配