语义优选第17页

git commit 规范

Angular规范其实是一种语义化的提交规范（SemanticCommitMessages），所谓语义化的提交规范包含以下内容：CommitMessage是语义化的：CommitMessage都会被归为一个有意义的类型

xluckly·2024-01-24 21:48

spring Cloud Stream 实战应用深度讲解

该框架提供了一个灵活的编程模型，该模型建立在已经建立和熟悉的Spring习惯用语和最佳实践之上，包括对持久发布/订阅语义、消费者组和有状态分区的支持。

Thepatterraining·2024-01-24 20:43

ECCV2022 Oral | MaskCLIP

在本文中，作者希望检验CLIP在像素级密集预测方面的内在潜力，特别是在语义分割方面。

FightingCV·2024-01-24 19:40

C++11

C++11简介2.统一的列表初始化2.1{}初始化2.2std::initializer_list3.声明3.1auto3.2decltype3.3nullptr4.STL中一些变化5.右值引用和移动语义

唔·西·迪·西·2024-01-24 17:32

你不是害怕做选择，还是害怕面对选择带来的结果

选择之所以难，是因为每一个选择都有两面性，并且没有最优选项。第一个故事：我曾经遇到过一个很特别的女生，她很美，美到第一次见她，我盯着她足足看了一节课45分钟的时间。认识她以后，我才知

Jelena·2024-01-24 17:17

预训练对话大模型深度解读

一、预训练对话大模型的原理预训练对话大模型的基本原理是通过对大量语料库进行学习，让模型能够理解自然语言的语法、语义和上下文信息，从而实现对自然语言的高效理解和生成。具体来说，预训

百度_开发者中心·2024-01-24 16:14

大模型时代下的智能体与多模态化

通过捕捉输入数据中的内在结构和语义信息，自注意力机制使得智能体能够更好地理解自然语言和图像等模态的信息，从而提升其决策和执行能力。二、

百度_开发者中心·2024-01-24 16:43

Code Llama：基于 Llama 2 的 AI 代码生成大模型

一、CodeLlama的工作原理CodeLlama基于Llama2模型，这是一种基于Transformer的深度学习模型，经过大量代码训练，能够理解代码结构和语义。当给定一段自然语言描述或需求时，

百度_开发者中心·2024-01-24 15:42

NLP自然语言介绍

这包括词法分析、句法分析和语义分析等过程，

网络战争·2024-01-24 15:53

AGRV2K ——国产小封装FPGA与SOC的优选器件

一、AG1280可升级到AGRV2K(AG32MCU可以当CPLD用)AGRV2K可以升级替代上一代的AG1280(与EPM1270兼容)，给用户提供更高的性价比。片上集成了CPLD+MCU，非常适合工业控制、测试测量、网络安全、音频接口等应用。AGRV2K与安路的小封装FPGA的逻辑资源相当，如AnlogicEF2L25AG42可以完全替代，成本低30%。并且AGRV2K还内置MCU，相当于买C

HIZYUAN·2024-01-24 13:00

【笔记】Helm-3 主题-16 发布计划策略

发布日历可以在这里找到显示即将发布的Helm公共日历https://helm.sh/calendar/release语义化版本Helm的版本描述为x.y.x，其中x是主版本，y是次版本，z是补丁版本，遵循语义化版本术语

许科大·2024-01-24 12:40

自然语言处理--概率最大中文分词

自然语言处理附加作业--概率最大中文分词一、理论描述中文分词是指将中文句子或文本按照语义和语法规则进行切分成词语的过程。

Java之弟·2024-01-24 12:03

（二）NLP-中文分词-HMM-维特比算法

中文分词一、词词是一个完整语义的最小单位。分词技术是词性标注、命名实体识别、关键词提取等技术的基础。1中文分词和欧语系的分词有什么不同或者说是难点的呢？

淡定的炮仗·2024-01-24 12:03

第六章使用 SQL Search - 词干提取和分解

SQLSearch-词干提取和分解词干提取和分解`Stemming``Decompounding`IRIS自然语言处理器不支持的语言第六章使用SQLSearch-词干提取和分解词干提取和分解基本索引、语义索引

yaoxin521123·2024-01-24 11:55

python Seq2Seq模型源码实战，超详细Encoder-Decoder模型解析实战；早期机器翻译模型源码demo

编码器负责将输入序列编码成一个固定长度的向量，该向量包含了输入序列的语义信息。常用的编码器模型有循环神经网络（RNN）和Tra

医学小达人·2024-01-24 11:55

百度重启电商：推出百度优选

最近百度推出了“AI”为主题的百度优选电商平台。这个平台，据说已经有10万电商卖家了，而且给了独立入口，打的特色是“AI购物”。

#卢松松#·2024-01-24 11:44

【论文阅读】LLM-to-LM Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning

语言模型用于文本分类3.3、大语言模型和提示3.4、结点分类4、方法论4.1、生成基于LLM的预测和解释4.2、LM解释器的微调与节点特征提取4.2.1、原始文本和特征解释4.2.2、排序后的预测特征4.3、GNN在语义丰富的特征上训练

鲸可落·2024-01-24 10:39

Spring、SpringMVC、SpringBoot常用注解

中使用注解需要先添加配置文件，告知spring框架,在读取配置文件，创建容器时扫描包，依据注解创建对象，并存入容器中1、用于创建对象（1）、以下四个注解的作用及属性都是一模一样的，都是针对一个的衍生注解只不过是提供了更加明确的语义化

牛奶味的团子·2024-01-24 09:50

关于网络协议的笔记

它的三要素是：语法、语义、时序。为了使数据在网络上从源到达目的，网络通信的参与方必须遵循相同的规则，这套规则称为协议（protocol），它最终体现为在网络上传输的数据包的格式。

想不出来_6·2024-01-24 08:34

DDBNet：Anchor-free新训练方法，边粒度IoU计算以及更准确的正负样本 | ECCV 2020

DDBNet的创新点主要在于box分解和重组模块(D&R)和语义一致性模块，分别用于解决中心关键点的回归不准问题以及中心关键点与目标语义不一致问题。

VincentTeddy·2024-01-24 04:31

c语言编译链接

目录目录前言一.c语言的编译链接1.翻译环境编译阶段可以分为预处理，编译，汇编三个阶段预处理阶段编译阶段词法分析语法分析语义分析汇编阶段链接阶段2.运行环境二.预处理详解#define定义常量#define

每天都很闲的咸鱼·2024-01-24 04:04

C++17新特性（三）新的标准库组件

因此，我们需要一种方法来模拟类似指针的语义：通过nullptr表示指针为空。解决方法就是定义该对象的同时再定义一个附加的bool类型来标志该对象有没有值。

CHAK&MING·2024-01-24 03:52

javascript基础（H5面试题）

1.如何理解HTML5结构语义化？简单来说，我们可以理解为：用正确的标签做正确的事情。段落用p标签，标题用h系列标签，边栏用aside标签，主要内容用main标签。对开发者：便于团队的开发和维护。

秋の本名·2024-01-24 03:52

「优选算法刷题」：四数之和

一、题目给你一个由n个整数组成的数组nums，和一个目标值target。请你找出并返回满足下述全部条件且不重复的四元组[nums[a],nums[b],nums[c],nums[d]]（若两个四元组元素一一对应，则认为两个四元组重复）：0>fourSum(int[]nums,inttarget){Arrays.sort(nums);List>ret=newArrayListaim){right--

爱敲代码的罗根·2024-01-24 01:58

「优选算法刷题」：无重复字符的最长子串

一、题目给定一个字符串s，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。示例1:输入:s="abcabcbb"输出:3解释:因为无重复字符的最长子串是"abc",所以其长度为3。示例2:输入:s="bbbbb"输出:1解释:因为无重复字符的最长子串是"b"，所以其长度为1。示例3:输入:s="pwwkew"输出:3解释:因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为3。请注意，你的答案必须是

爱敲代码的罗根·2024-01-24 01:57

「优选算法刷题」：最大连续1的个数

一、题目给定一个二进制数组nums和一个整数k，如果可以翻转最多k个0，则返回数组中连续1的最大个数。示例1：输入：nums=[1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0],K=2输出：6解释：[1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1]粗体数字从0翻转到1，最长的子数组长度为6。示例2：输入：nums=[0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,0,1,1,1,1],K=3输出：

爱敲代码的罗根·2024-01-24 01:57

「优选算法刷题」：长度最小的子数组

一、题目给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数target。找出该数组中满足其总和大于等于target的长度最小的连续子数组[numsl,numsl+1,...,numsr-1,numsr]，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回0。示例1：输入：target=7,nums=[2,3,1,2,4,3]输出：2解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。示例2：输入：targe

爱敲代码的罗根·2024-01-24 01:25

Flink基础系列32-Table API和Flink SQL之窗口

一.窗口时间语义，要配合窗口操作才能发挥作用。最主要的用途，当然就是开窗口、根据时间段做计算了。下面我们就来看看TableAPI和SQL中，怎么利用时间字段做窗口操作。

只是甲·2024-01-24 00:52

AI新工具(20240122)Whisper Speech-开源文本转语音系统；Stable LM 2 1.6B-1.6亿参数稳定语言模型；OpenRouter-开源路由器,连接各种AI模型

WhisperSpeech-开源文本转语音系统WhisperSpeech是一个开源的文本到语音系统，使用了Whisper和EnCodec等开源模型来生成语义标记和执行语音建模。

go2coding·2024-01-23 23:40

语义分割常用评价指标

在图像处理领域中，语义分割是很重要的一个任务。在实际项目开发中,评估模型预测效果以及各指标的含义对于优化模型极为重要。本文将主要评价指标的计算算法进行了详细说明,并加上注释解释每个指标的含义。

Metaphysicist.·2024-01-23 23:30

计算机网络-----第一章-2

A.语法B.语义C.同步D.编码正确答案:B2、TCP/IP参考模型中,提供端到端的通信的是()。

Patty️·2024-01-23 23:49

为您优选名师家教，爱彼此让您的孩子与名校“0”距离！

《我的前半生》，想必大家都看了吧。说道前半生，你想到了什么？学习！！！是的，我们的前半生都奉献给了学习。从幼儿园时的折纸开始，到小学、初中、高中、大学各种书本知识的学习。学习这件事，我们已经坚持了将近二十年，以为到这就结束了，结果发现才刚刚开始。我的前半生，全部都奉献给学习，我的后半生，却希望能依然如此。不同的是，前半生的学习是由父母引导的，后半生的学习却是自己主导的。眨眼间，时间已过半，孩子们即

爱彼此管家·2024-01-23 21:59

github、npm、Stack Overflow...... 一键加速【支持多平台】

关注wx公众号:前端开发爱好者回复一键加速获取加速神器，帮你解决网络慢和卡段问题，告别996特性1、dns优选（解决***污染问题）根据网络状况智

前端开发爱好者——·2024-01-23 20:25

乘法逆元（））

综合看，扩欧是最优选择。快速幂求逆元时p要求为质数，而扩展欧几里得只要两者互质

哑巴湖大水怪1·2024-01-23 20:21

时间语义和窗口

目录时间语义分类设置时间语义窗口keyedstreams和non-keyedstreams窗口的分类一、按驱动类型：(1).时间窗口(TimeWindow)(2).计数窗口(CountWindow)二、

莫噶·2024-01-23 18:29

我们这代年轻人怎么了

为什么我们总是想追求最优选择而不是责任？

木已成洲·2024-01-23 18:44

[转]在Windows下编译ffmpeg完全手册

注：对于compile和build这两个词，本文统一的使用编译这个词，根据上下文读者应能区分语义上的差别。本文的目的是提供一切与FFmpeg在Windows下的相关帮助。

weixin_33872660·2024-01-23 16:29

在Windows下编译ffmpeg完全手册

注：1.对于compile和build这两个词，本文统一的使用编译这个词，根据上下文读者应能区分语义上的差别。本文

NBA_1·2024-01-23 16:57

Copilot和ChatGPT区别

Copilot是由OpenAI开发的交互式AI写作助手，它能够理解用户的输入，然后生成符合语法和语义的文本。

打工人何苦为难打工人·2024-01-23 13:23

NLP自然语言处理原理应用讲解

NLP的基本原理是通过对大量的语料库进行训练，让计算机学习到语言的语法、语义、上下文等信息，从而能够理解人类的语言。

打工人何苦为难打工人·2024-01-23 13:51

Elasticsearch：2023 年 Lucene 领域发生了什么？

向量搜索真正的语义搜索检索和检索增强生成的承诺对大大小小的用户都极具吸引力。因此，向

Elastic 中国社区官方博客·2024-01-23 09:06

OpenCV 新版滴 4.5.1 发布啦！

图像分类目标检测风格迁移语义分割姿态估计OpenCV.jsWASMSIMD优化2.0，网页端调用OpenCV更快了新增文本检测和识别高级APISIFT算法优化，主要是16位整型高斯滤

AAI机器之心·2024-01-23 08:50

科技发展下的未来生活

科大讯飞在语音识别、深度算法等方面是一家非常优秀的公司，由18个中科大高材生在学生时代1999年组建并发展到今天，团队稳定，技术扎实，在语音识别、自然语音合成、语义理解、影像识别等很多方面有很深的沉淀，

nxzh·2024-01-23 08:58

目标检测基础-RCNN系列模型

开头先感谢可爱的小姐姐的细心讲解，视频网址如下：目标检测基础——RCNN系列模型（理论和代码复现）_哔哩哔哩_bilibili目录RCNN过程非极大值抑制（NMS）Bounding-boxregressionRCNN对语义分割的尝试

Hzt_dreamer·2024-01-23 07:38

rabbitmq官方文档翻译-12

典型的例子是检测客户端何时意外或恶意发布无法路由的消息“或者”路由语义，其中一些消息是专门处理的，其余的是通用处理程序RabbitMQ的备用exchange（“AE”）功能解决了这些用例。

wwq2020·2024-01-23 07:04

图像检测系列之（12）异常检测（13）拼接伪造（14）deepfake | ICCV2021生成对抗GAN汇总梳理...

机器学习与AI生成创作·2024-01-23 06:26

空中课堂――第三周第一天总结

根据当天教学内容，优选导学案，给学生安排作业，作业要求不

41443d0b6be2·2024-01-23 06:47

目标检测系列——Faster R-CNN原理详解

后面可能会更新语义分割MaskRCNN，当然这都是后话啦。现在就和我一起来学

AI小白龙*·2024-01-23 04:48

OSPF ：02 OSPF开销值、优先级

系统为每一种路由协议设置了不同的默认优先级，当不同协议中发现同一条路由时，协议优先级高的将被优选。如果没有直接配置OSPF接口的开销值，OSPF会根据该接口的带宽自动计算其开销值。

DPC27149陳永仁·2024-01-23 04:55

又水了一篇……

老师的课件上讲经济学是研究人们如何发家致富之学问，研究人们如何配置资源之学问，研究人们如何最优选择之学问，而我认

夜听风雨·2024-01-23 03:56

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