语义关系抽取

vue Ref 和 Reactive 原理解析

文章目录RefReactiveRefref的语义是指向一个值的引用，主要用于处理基本数据类型和单一值对象，即对值的引用进行包装和管理，而不是对对象的操作进行拦截，对于基础类型通过getter和setter
神奇大叔·2025-02-14 06:12

计算机视觉四大任务模型汇总

计算机视觉中有四大核心任务：1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1：一文读懂计算机视觉4大任务文章2：图像的目标分割任务：语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同
Zero_one_ws·2025-02-14 05:59

2019 - Web开发技术指南和趋势

开发者这个指南只是通过简单分类列出了技术选项我将从我的经验和参考中给出建议首选我们会介绍通用的知识,最后介绍2019年的Web的一些趋势1.基础前端开发者1.1HTML&CSSHTML&CSS最基础的知识:语义化的
编程鸭·2025-02-14 01:47

Abstract Syntax Tree (AST)（抽象语法树）

它是一种用于表达程序代码结构的树状表示，忽略了代码中的一些细节（如括号和分号），仅保留代码的语法结构和语义信息。AST的组成：节点：每个节点表示源代码中的一个语法元素，如表达式、语句或操作符。
Ash Butterfield·2025-02-14 00:38

【语义分割专题文章】

本栏聚焦在语义分割的相关算法，专栏内文章的代码均已实现。
BoostingIsm·2025-02-13 22:59

deepseek和chatgpt对比

DeepSeek（假设你是指某种搜索引擎工具或者特定的语义分析工具）通常聚焦于
dev.null·2025-02-13 22:56

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装

这些模型通过在海量文本数据上进行预训练,能够捕捉到丰富的语义和上下文信息,从而在自然语言处理任务中表现出色。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-13 18:30

理解K8S CSI-S3中的节点插件与控制器插件：架构设计与核心职责

传统块存储和文件存储已通过CSI（ContainerStorageInterface）插件实现了标准化接入，但对象存储（如AmazonS3）因其独特的接口和语义，需要特殊适配。
孤傲·2025-02-13 13:56

大语言模型的分类及本地部署所需的硬件配置要求

简单来说，它就像一个“超级大脑”，能够处理各种语言任务，比如写文章、回答问题、翻译语言等；它通过训练大量的文本数据，学习语言的结构、语法、语义以及上下文关联，从而能够理解和生成与人类语言相似的文本。
Kelaru·2025-02-13 07:01

Flink怎么保证Exactly - Once 语义

Exactly-Once语义是消息处理领域中的一种严格数据处理语义，指每条数据都只会被精确消费和处理一次，既不会丢失，也不会重复。
我明天再来学Web渗透·2025-02-12 23:07

Oracle AI Vector Search: 实现高效语义查询的向量存储指南

OracleAIVectorSearch:实现高效语义查询的向量存储指南OracleAIVectorSearch是一款针对AI任务设计的强大工具，它基于向量搜索技术能够实现语义级别的数据查询，而不仅仅局限于关键词匹配
hgSdaegva·2025-02-12 21:22

你真的了解 defer 吗？

为什么需要deferdefer语法及语义defer使用要点defer函数延迟调用defer函数参数即时求值反序调用[Go]你真的了解defer吗？
魏小言·2025-02-12 16:45

深度学习语义分割实战：ResNet 与 ViT 结合的模型解析

1.引言语义分割是计算机视觉中的重要任务，其目标是将输入图像中的每个像素分类到特定的类别。
高山仰星·2025-02-12 15:06

亚马逊云科技Bedrock知识库自定义语义搜索配置教程

借助亚马逊云科技的AmazonBedrock知识库功能，我们可以安全地将AmazonBedrock中的基础模型连接到我们的私有数据，实现检索增强生成（RAG）。给知识库挂载额外的数据有助于模型生成更相关、基于上下文的准确响应，而无需重新训练AI模型。在本文中我们将介绍AmazonBedrock知识库在用于生成响应的RetrieveAndGenerateAPI中的两项新功能：配置最大检索结果数量和使
佛州小李哥·2025-02-12 13:57

C++11语法及库详解

目录一、c++11语法1.自动类型推导(auto)2.基于范围的for循环3.Lambda表达式4.智能指针5.右值引用和移动语义6.nullptr关键字7.constexpr关键字8.初始化列表9.std
爱吃喵的鲤鱼·2025-02-12 11:46

LTP/pyltp安装和使用教程

文章目录LTP介绍分句分词加载外部词典个性化分词词性标注命名实体识别NER依存句法分析语义角色标注LTP介绍官网：https://ltp.ai/下载可以到官网的下载专区：https://ltp.ai/download.html
Cachel wood·2025-02-11 19:16

5 Flink的时间和窗口操作

1Flink的时间语义和Wartermark介绍1.1时间语义Flink中窗口划分的时候是以时间作为划分标志，在Flink中对于时间有三种不同的语义，分别如下event-time:事件产生时间，也就是数据本身带的时间
抛砖者·2025-02-11 12:30

20241120-Milvus向量数据库快速体验

目录20241120-Milvus向量数据库快速体验Milvus向量数据库pymilvus内嵌向量数据库模式设置向量数据库创建Collections准备数据用向量表示文本插入数据语义搜索向量搜索带元数据过滤的向量搜索查询通过主键搜索删除实体加载现有数据删除
嘉羽很烦·2025-02-11 11:46

python工具方法 19 语义分割结果转labelme标注（可用于大图裁剪）

将语义分割结果进行转换为labelme标注后，可用再次进行调整，然后重新生成标注数据。
万里鹏程转瞬至·2025-02-11 10:15

AI知识库和全文检索的区别

它的核心作用包括：1.1语义理解自然语言处理（NLP）：AI知识库能够理解用户查询的语义，而不仅仅是关键词匹配。上下文关联：能够结合上下文信息，提供更准确的答案。
xixingzhe2·2025-02-11 07:44

2025清华：DeepSeek从入门到精通.pdf（附下载）

DeepSeek的核心能力与应用场景：DeepSeek-R1模型擅长智能对话、文本生成、语义理解、计
AI方案2025·2025-02-11 04:55

基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构

文本与语义信息：通过文
由数入道·2025-02-10 22:39

使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务 如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。训练使用遥感影像分析研究语义分割数据集

使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。
计算机C9硕士_算法工程师·2025-02-10 22:07

开启对话式智能分析新纪元——Wyn商业智能 BI 携手Deepseek 驱动数据分析变革

一、BI+AI：业务革新：自然语言驱动，让数据分析像对话一样简单零门槛即时分析：销售总监只需输入"历年各个大区销售趋势"等业务术语，系统自动解析语义、关联数据模型，智能推
·2025-02-10 14:34

前端程序员需要掌握的知识

一、基础技术HTML/CSS：HTML：熟练掌握各种HTML标签及其语义，能够构建结构清晰、语义明确的网页结构。了解HTML5的新特性，如语义化标签、视频音频播放、Canvas绘图等。
肘击鸣的百k路·2025-02-09 13:18

华为小艺助手接入DeepSeek，升级鸿蒙HarmonyOS NEXT即可体验

通过接入DeepSeek，小艺助手能够更好地理解用户的复杂语义和多样需
2501_90444774·2025-02-09 10:53

HTML5 有哪些新特性

以下是HTML5的一些关键新特性：1.语义化标签新增了一系列语义化标签，如、、、和/，这些标签有助于更好地描述页面内容的结构和意义。
山间听雨声·2025-02-08 22:21

HTML5有哪些新特性？

怎么样处理h5新标签的兼容问题怎么样区分HTML和HTML5新增的功能更加语义化的元素。article、footer、header、nav、section本地化储存。
简笔记·2025-02-08 21:49

怎么理解语义化

H5新增了很多新的特性，这也成了我们面试的时候面试官喜欢问的一个问题，那我们可能在开发的过程中如果没有去关注过那也不是很清楚用到的是不是H5的新特性，下面我们就来讲一下H5十大新特性1、语义化标签，为我们提供了更好的页面结构
菜鸟咸鱼一锅端·2025-02-08 21:49

C/C++嵌入式面试题

预处理：头⽂件包含、宏替换、条件编译、删除注释编译：主要进⾏词法、语法、语义分析等，检查⽆误后将预处理好的⽂件编译成汇编⽂件。
残念惭忆·2025-02-08 15:02

实例研究：设计一个文档编辑器（8）

我们可以想到用语义动作修饰抽象语法树、用新的转换修饰有穷状态自动机或者以属性标签修饰持久对象网等例子。Decorator一般化了我们在Lexi中使用的方法，而使它具有更广泛的实用。获得跨越硬件和
workflower·2025-02-08 14:23

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

Link：https://arxiv.org/abs/1801.04381这篇文章是一篇关于MobileNetV2的学术论文，主要介绍了MobileNetV2的架构设计及其在图像分类、目标检测和语义分割任务中的应用
TAICHIFEI·2025-02-08 03:38

读go语言自制解释器（二）解析ast

简介书中对这部分的介绍是对ast进行求值，但我感觉应该叫语义分析更加合适一点，单纯的ast是没有意义的，需要对其进行相关解析，生成符合自己需求的结果，才更加合适。
陈墨1234·2025-02-07 20:51

ES6-编程风格

块级作用域let代替varlet完全可以取代var，因为两者的语义相同，而且let没有副作用。
weixin_34237596·2025-02-07 13:36

ES6---编程风格

其中，let完全可以取代var，因为两者语义相同，而且let没有副作用。2.全局常量和线程安全在let和const之间，建议优先使用const，尤其是在
南初️·2025-02-07 13:36

Java 层面保证内存可见性的方式

2.synchronized，synchronized的内存语义可以保证在获取锁之后，可以保证前面操作的数据是可见的。
Master_hl·2025-02-07 05:09

大模型RAG优化方案_融合bm25和语义检索

1.写在前面检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种将检索(Retrieval)和生成(Generation)相结合的技术，它利用检索到的相关信息来增强大型语言模型(LLM)的生成能力。RAG系统通常包含两个关键组件：检索器(Retriever)：从知识库中检索与输入查询(Query)相关的文档。生成器(Generator)：利用检索到的文档和输入查
kakaZhui·2025-02-06 23:31

基于HTML生成网页有什么优势

HTML语法简洁直观，标签和属性语义明确，新手也能迅速上手，创建包含基础元素的网页，极大降低了开发门槛，促进网络内容多元化。
星糖曙光·2025-02-06 17:50

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek的深度学习架构4.1查询解析与语义理解
云边有个稻草人·2025-02-06 10:37

6 Flink 状态管理

从容错和消息处理的语义上(atleastonce,exactlyonce)，Flink引入了state和checkpoin
TTXS123456789ABC·2025-02-06 07:48

组合（Composition） 和 聚合（Aggregation） 是面向对象编程中的两种常见关系，它们都表示“整体-部分”或“拥有”的关系

组合（Composition）和聚合（Aggregation）是面向对象编程中的两种常见关系，它们都表示“整体-部分”或“拥有”的关系，但在语义和实现方式上有所不同。
Respect@·2025-02-06 05:58

前端大模型入门：编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析

Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID，而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法，帮助读者理解其基本原理和应用场景。
大模型玩家·2025-02-06 03:38

大语言模型轻量化：知识蒸馏的范式迁移与工程实践

本文提出基于动态知识蒸馏的轻量化范式，通过引入注意力迁移机制与分层蒸馏策略，在保持模型语义理解能力的同时实现参数效率的显著提升。实验表明，该方法在G
LucianaiB·2025-02-06 02:04

大语言模型应用指南：工作记忆与长短期记忆

这主要是因为N-gram模型只能捕捉到词汇之间的局部依赖关系，而无法捕捉到更长范围内的语义信息。1.2研究现状近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型逐渐崭露头角。其中，长短期记忆网
AI天才研究院·2025-02-06 00:51

为AI聊天工具添加一个知识系统 之87 详细设计之28 Derivation 统一建模元模型 之1

这棵树的雏形中描述了三种建模工件：语用钩子，语法糖和语义胶水。
一水鉴天·2025-02-06 00:19

核心HTML5/CSS3基础面试题

HTML5/CSS3高频经典面试题汇总了2023年各互联网大厂以及中小型创业公司基础阶段的最新高频面试题HTML/HTML5标签Interviewquestions1、说说你对HTML语义化的理解？
AgostoDu·2025-02-05 22:34

deepseek测试提效之快速查找测试用例

DeepSeek的语义搜索能力可以帮助测试工程师轻松找到相关测试用例，避免重复劳动，提高测试覆盖率。
Python测试之道·2025-02-05 12:44

前端的指导方针---css篇

引自：https://github.com/bendc/frontend-guidelinesHTML语义HTML5提供了语义元素的目的是精确描述的内容很多。确保你的词汇丰富的效益。
weixin_33815613·2025-02-04 22:41

DeepSeek R1重塑行业标准：BIM智能审查效率提升300%的实战解密

传统人工审查方式存在效率低、标准不统一、易遗漏等问题，DeepSeekR1框架支持的智能审查系统通过以下技术突破实现革新：多源异构数据融合：支持IFC/RVT/DWG等格式的自动转换语义特征解析引擎：基于深度学习的构件特征识别准确率达
Coderabo·2025-02-04 20:55

前端总结——HTML + CSS

3.HTML语义化标签有哪些？4.伪类和伪元素的区别是什么？5.CSS如何实现垂直居中？6.CSS常见的选择器有哪些？7.CSS的优先级如何计算？8.长度单位px、em和rem的区别是什么？
巴拉巴拉巴7788·2025-02-04 19:47
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