语义分词第14页

compose

:组成，构成；调解；[印刷]排（字）；使安定词性变换：过去式：composed过去分词：composed现在分词：composing第三人称单数：composes同义词：compiledrawupinditewrite

艾满·2024-01-30 20:37

ElasticSearch介绍

ElasticSearch概述索引(Index)类型(Type)文档(Document)字段(Field)映射(Mapping)二、软件安装1、ElasticSearch安装windows环境安装2、kibana安装3、ik分词器安装

不剃度的行者·2024-01-30 20:01

C++（c plus plus）

对容器类的方法做了三项主要修改：1、新增了右值引用，可以给容器提供移动语义。2、新增了模板类initilizer_list，因此可将initilizer_list作为参数的构造函数和赋值运算符。

liu7322·2024-01-30 19:28

剖析Elasticsearch面试题：分词、倒排索引、文本相似度TF-IDF，揭秘分段存储与段合并，解密写索引技巧，应对深翻页问题的实用解决方案！

1、谈谈分词与倒排索引的原理当谈到Elasticsearch时，分词与倒排索引是两个关键的概念，理解它们对于面试中展示对Elasticsearch工作原理的理解至关重要。

LiuSirzz·2024-01-30 18:09

各种中文分词工具的使用方法

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文将介绍jieba、HanLP、LAC、THULAC、NLPIR、spacy、stanfordcorenlp、pkuseg等多种中文分词工具的简单使用方法。

诸神缄默不语·2024-01-30 17:30

ES索引库操作

一、mapping映射属性mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：type：字段数据类型，常见的简单类型有：字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌

Maiko Star·2024-01-30 15:49

04.领域驱动设计：了解聚合和聚合根，怎样设计聚合

第5步：多个聚合，根据业务语义和上下文一起划分到同一个限界上下文内。4.2聚合的一些设计原则1.在一致性边界内，建模真正的不变条件。2.设计小聚合。3.通过唯一标识，引用其它聚合。4.在边界之外，

cxzm_1024·2024-01-30 15:44

数据语义学 - 继承多个类的时的数据布局问题。

此章节分析多继承问题，难点，但是非重点，实际开发中，多继承用的很少，容易被codereview，可以不看。我们要访问一个类对象中的成员成员的定位是通过如下两个因素决定的：this指针(编译器会自动调整)，以及该成员的偏移量，这样this指针的调整，都需要编译器的介入来完成。Teacher继承Teacher1，继承Teacher2，继承Teacher3//多继承下的成员布局分析classTeache

hunandede·2024-01-30 14:11

数据语义学 - 继承多个类，且是虚基类的数据内存模型分析。虚基类表，虚基类表指针

前面我们分析了继承多个类的情况。上一次分析的这样的情况：今天看虚基类。先复习一下虚基类：类似下面这样的图复习虚基类可以解决的问题：在这之前先要复习一下多继承同一个爷爷类时带来的问题空间问题效率问题二义性问题//虚基类问题分析classTeacher14Grand{public:intgrandage;};classTeacher14Father1:publicTeacher14Grand{};cl

hunandede·2024-01-30 14:11

数据语义学 - 成员变量地址，偏移，指针

对象成员变量内存地址及其指针对象的成员变量是有真正的内存地址的。二，成员变量的偏移值及其指针三，没有指向任何数据成员变量的指针。

hunandede·2024-01-30 14:40

数据语义学 - 虚基类表内容分析

虚基类表在编译阶段就会生成。一般虚基类表一般是8个字节，4个字节为一个单位。如果继承了多个虚基类，每多一个虚基类，虚基类表会多加4个字节。我们继承一个虚基类表为例说明。1-4字节一般存放0或者一个负数（表示多少个字节），意思是：vbptr指针的首地址+多少个字节数，能访问到该this对象的首地址。0表示为0X00000000,负数表现为0XFFFFFFFC5-8字节一般存放一个正数（表示多少个字节

hunandede·2024-01-30 14:38

post 和 get 方式提交数据有什么区别？

如果服务端和客户端在符合语义的条件下处理了HTTP的post方法和get方法提交的请求的情况下，post和get方式提交数据有以下9点区别GET在浏览器回退时是无害的，而POST会再次提交请求。

林键燃·2024-01-30 13:53

【PMF代码复现及可视化】ICCV 2021 基于视觉感知的多传感器融合点云语义分割

前言本文在Ubuntu18.04下，使用python3.6pytorch1.8.2+torchvision0.9.2环境运行。电脑配置：NVIDIAGeForceRTX3060。显卡不是特别好，运行训练代码花费4天11个小时。数据集非常大，原始数据集按照数据集格式和架构配置完成165.2GB左右，生成semantic-kitti-fov数据集28.1G。如果没有足够的空间，不建议跑这个论文项目。考

努力弹琴的大风天·2024-01-30 11:57

ElasticSearch重建/创建/删除索引操作 - 第501篇

SpringBoot系列之四》《国内最全的SpringBoot系列之五》《国内最全的SpringBoot系列之六》Elasticsearch可视化平台Kibana[ES系列]-第498篇Elasticsearch安装分词插件

悟纤·2024-01-30 10:18

erlang （erlang 操作模块）学习笔记(一)

语义上等同于list_to_tuple（tuple_to_list（Tuple1）++[术语]），但速度要快得多。apply2>apply(lis

夲撻鲎龇·2024-01-30 10:46

bert提取词向量比较两文本相似度

使用bert提取词向量下面这段代码是一个传入句子转为词向量的函数fromtransformersimportBertTokenizer,BertModelimporttorch#加载中文BERT模型和分词器

木下瞳·2024-01-30 10:15

ES6.8.6 Java客户端发起增删改查 query (bool)、update、delete

deletebyqueryapi`删除删除索引中指定字段（script）改单个修改`updatebyapi`通过`_bulk`批量修改批量修改`updatebyqueryapi`使用script脚本修改查完全匹配（term）分词

小白说(๑• . •๑)·2024-01-30 09:44

Lucene与Solr学习

全文检索首先对要搜索的文档进行分词，然后形成索引，通过查询索引来查询文档。全文检索就是先创建索引，然后根据索引来进行搜索的过程，就叫全

shuimuhanchen·2024-01-30 08:35

2018-07-18

1数据库1.1报纸数据1.2网站数据1.3APP数据1.4微博数据1.5微信数据1.6论坛数据2标签2.1信源标签2.2稿件标签2.3事件标签3API3.1数据包api3.2语义组件api3.3分析组件

sennchi·2024-01-30 08:47

安装elasticsearch、kibana、IK分词器

1.部署单点es1.1.创建网络因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：dockernetworkcreatees-net1.2.加载镜像这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G。不建议大家自己pull。课前资料提供了镜像的tar包：大家将其上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可：#导入数据do

Maiko Star·2024-01-30 08:22

ElasticSearch 8.x 使用 snapshot（快照）进行数据迁移

ElasticSearch学习随笔之javaapi操作4、ElasticSearch学习随笔之SpringBootStarter操作5、ElasticSearch学习随笔之嵌套操作6、ElasticSearch学习随笔之分词算法

YPhen·2024-01-30 08:47

ElasticSearch 8.x 版本如何使用 SearchRequestBuilder 检索

ElasticSearch学习随笔之javaapi操作4、ElasticSearch学习随笔之SpringBootStarter操作5、ElasticSearch学习随笔之嵌套操作6、ElasticSearch学习随笔之分词算法

YPhen·2024-01-30 08:47

学士学位英语考试语法大全：被动语态

被动语态的形式是由“助动词be+动词的过去分词”构成。助动词be随着主语的人称，数，时态和语气的不同而变化。各种时态的被动语态形式如下：1.一般现在时am/is/are+V，人们利用电能运转机器。

大海的成长记录·2024-01-30 05:32

开源项目Git Commit规范与ChangeLog

1.1作用自动化生成CHANGELOG基于提交类型，自动决定语义化的版本变更向项目相关合作开发者发送变更信心触发自动化构建和部署流程给开发者提供一个更加结构化的提交历史，便于减低对项目做贡献的难度1.2

帐篷Li·2024-01-30 04:03

ElasticSearch搜索引擎入门到精通

ES是基于Lucene的全文检索引擎，它会对数据进行分词后保存索引，擅长管理大量的数据，相对于MySQL来说不擅长经常更新数据及关联查询。

我是雷老师·2024-01-30 03:13

成语—有口皆碑

突然发现有很多成语，自己只是大致地了解它的意思和褒贬色彩，对于它的来源或真正语义，似乎了解的并不清晰。

四月南溪·2024-01-30 01:58

预处理详解（以C语言为例）

编译器还会进行词法分析、语法分析、语义分析和代码生成等过程。目标代码：编译器会将源代码转换为

米糕.·2024-01-30 01:07

好用免费的WAF---如何安装雷池社区版

什么是雷池雷池（SafeLine）是长亭科技耗时近10年倾情打造的WAF，核心检测能力由智能语义分析算法驱动。Slogan:不让黑客越雷池半步。

lelelelele12·2024-01-30 01:03

怎样写好命题作文

在通常情况下，命题作文所给出的既定题目，可以是一个完整的题目，也可以是一个不够完整、缺少部分词语的题目，因此，我们根据命题是否完整分类，又可以把命题作文分为全命题与半命题两大类。

司马喆嚞·2024-01-29 23:58

Eelasticsearch字段数据类型

但是具体的类型和MYSQL中有所区别，最主要的区别就在于ES中支持分词的数据类型，如：Text类型，可分词类型是用于支持全问检索的，这也是Es的核心的功能数字类型longintegershortbytedoublefloathalf_floatscaled_floatunsigned_long

小王哥的wx·2024-01-29 23:41

语义分割样本随机划分

文章目录前言一、训练集、验证集、测试集二、使用步骤1.引入库2.设置输入输出路径3.处理过程总结前言深度学习语义分割在训练时需要将裁剪好的样本数据划分为训练集、验证集和测试集。

深度神经质患者·2024-01-29 21:53

遥感影像批量裁剪（语义分割样本制作）

文章目录前言一、实现思路二、使用步骤1.引入库2.裁剪函数3.引用函数裁剪总结前言前不久遇到一个需求，即对遥感影像进行批量裁剪。其实这个需求在arcgis中等一些gis软件中就可以实现，但是吧，他需要手动点比较麻烦，而且中间还生成一些我并不需要的其他文件（.tfw等等）。基于此，我就想这个能不能自己用python写一个程序实现批量裁剪，且不生成其他文件。说干就干，详见下文.一、实现思路？其实我主要

深度神经质患者·2024-01-29 21:21

软考（软件设计师知识点） --程序设计语言与语言处理程序基础

1.编译过程：词法错误：非法字符，关键字或标识符拼写错误语法错误：语法结构出错，if,elseif不匹配，缺分号语义错误：死循环，0除数，其他逻辑错误。

MichaelYZ111·2024-01-29 19:07

免费简单好用的 webshell 在线检测：支持 php、jsp、asp等多格式文件

share=3d4f2e8aaec211eea5550242c0a8170c还是比较好用的，支持PHP、JSP文件webshell检测，看官方解释文档，引擎使用静态文本特征、骨架哈希、静态语义分析、动态污点追踪

caomengde233·2024-01-29 18:01

Effective oc 2.0 第二章学习--对象、消息、运行期

Effectiveoc2.0第二章学习--对象、消息、运行期前言理解属性这一概念属性特质原子性读写权限内存管理语义方法名注意的点要点在对象内部尽量直接访问实例变量注意的点要点理解“对象等同性”这一概念特定类所具有的等同性判断方法等同性判断的执行深度理解

菜的不敢吱声·2024-01-29 18:58

人机协同中的一阶谓词推理与态势信息增强

这些规则和事实能够描述语义关系、逻辑关系和推理规则。通过使用这些规则和事实，机器可以推理出语句之间的逻辑关系，从而理解和生成自然语言。态势信息增强是指将环境的态势信息与

人机与认知实验室·2024-01-29 16:37

设计模式之关联，依赖，聚合，组合区别以及联系

关联、聚合和组合需要根据上下文语义来定义。首先看一看书上对这四种关系的定义：依赖(Dependency)关系是类与类之间的联接。依赖关系表示一个类依赖于另一个类的定义。

给我瓶叶小白·2024-01-29 16:36

MaskDistill-不需要标注数据的语义分割

DiscoveringObjectMaskswithTransformersforUnsupervisedSemanticSegmentation』，苏黎世联邦理工学院&鲁汶大学提出MaskDistill，用Transformer来进行无监督语义分割

FightingCV·2024-01-29 15:01

【数据库】数据库知识树概况，可以转成思维导图

数据库以特定的组织结构存放在计算机的存储介质中的相互关联的数据集合DBS数据库应用系统DatabaseSystemDBA数据库管理员DBS硬件osDBMSDBAPP用户以及开发人员数据模型概念模型E-R模型语义对象模型逻辑模型层次模型网状模型关系模型面向对象模型对象关系模型现实世界的数据化过程三个世界现实信息机器概念模型中的基本概

chentao326·2024-01-29 14:37

C Primer Plus编程练习（2.11，P32）

intn,intb,intc;intn,b,c;intn;intb;intc;3.什么是语义错误？写出一

xiaoxian720·2024-01-29 14:41

Deeplab系列语义分割模型

目录一、网络模型1.deeplabv12.deeplabv23.deeplabv34.deeplabv3+二、空洞卷积三、代码实现总结一、网络模型1.deeplabv1深度卷积神经网络（DCNN）和条件随机场（CRF）相结合来解决像素级分类问题，最后一层的CRF提高模型捕捉细节和边缘分割的能力，对于大量使用最大池化和下采样导致分辨率下降的问题，通过空洞卷积来扩大感受野。2.deeplabv2ASP

CPones·2024-01-29 14:57

语义分割-DeepLab系列

文章目录官方PPTRethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentationDeepLabv1DeepLabv2DeepLabv3DeepLabv3+参考文献官方PPTRethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentationDeepLabv1paperSemanticImageSegmenta

studyeboy·2024-01-29 14:27

深入理解DeepLab系列语义分割网络

语义分割是指在像素级别上进行分类，从而转换得到感兴趣区域的掩膜。

深蓝学院·2024-01-29 14:26

经典的语义分割(semantic segmentation)网络模型（综合篇）

一、参考资料Imagesegmentation二、语义分割相关介绍1.基础的语义分割架构project_summaryConvolutionalencoder-decoderarchitectureofpopularSegNetmodel

花花少年·2024-01-29 13:23

语义分割DeepLab v1/v2/v3系列网络模型

一、参考资料经典的语义分割(semanticsegmentation)网络模型二、DeepLab系列网络模型1.DeepLabv1原始论文：[1]DeepLabV1网络简析bilibili视频讲解：DeepLabV1

花花少年·2024-01-29 13:51

2020年一份最全8大板块细分501只股！（名单）

科技产业链个股一览1、软件服务（SaaS）办公软件：金山办公；中间件：东方通、宝兰德、普元信息；OA系统：泛微网络、致远互联；ERP：用友网络、赛意信息、金蝶国际；操作系统：中国软件、诚迈科技、中科创达；语义智能

文伽霓·2024-01-29 13:31

容器 I/O 性能诊断：到底哪个应用是带宽杀手？

01容器化应用I/O性能优化挑战Aliware目前在云上的容器化应用场景选择存储方案时，通常会使用块存储（EBS），文件存储（NAS，CPFS，DBFS）和对象存储（OSS）三种，POSIX语义的文件系统是面向容器存储使用场景最直观和最友好

Java海·2024-01-29 13:19

【深度学习】隐马尔科夫

文章目录一隐马尔可夫1.自动机2.马尔可夫链和马尔可夫假设3.隐马尔可夫模型3.1马尔科夫模型中的三个问题：3.2似然度问题：3.3解码问题案例如何对句子进行分词统计概率使用viterbi算法进行解码一隐马尔可夫

OneTenTwo76·2024-01-29 12:55

语义解析：连接自然语言与机器智能的桥梁

文章目录每日一句正能量前言01语义解析的应用场景02语义解析和大模型的关系购买链接赠书活动每日一句正能量学贵精不贵博。知得十件而都不到地，不如知得一件却到地也。

想你依然心痛·2024-01-29 12:19

知识图谱KG+大模型LLM

LLM-basedKGKnowLMOpenSPGKG-basedRAG基本原理从query出发的语义解析pre-LLM方法思想：直接将问题解析为对应的逻辑表达式，然后到知识图谱中查询。

lichunericli·2024-01-29 11:32

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