语义建图

HTML5——新增属性

目录1、新增语义元素2、被删元素3、新增表单控件4、新增输入类型新增的输入类型：新增的输入属性：5、新增图像6、新增媒介元素7、总结：1、新增语义元素——定义页面独立的内容区域。

野性的鬼·2025-03-09 19:16

关于自然语言处理（三）深度学习中的文字序列数据的分词操作

深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中，样本与样本之间的联系是语义的联系，语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系，因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字（对英文来说大部分时候是一个单词

MatrixSparse·2025-03-09 18:29

关于git管理分支问题

LearnGitBranchingGithubDesktop官网(可视化管理工具):DownloadGitHubDesktop|GitHubDesktop汉化工具Git版本控制设计指南版本号命名规范版本号采用X.Y.Z的格式，遵循语义化版本规范

冬停·2025-03-09 12:11

在协议中，语义感知能力

在协议（如网络协议、数据格式协议等）的上下文中，语义感知能力指的是系统对协议数据（如报文、字段、交互流程等）实际含义和逻辑关联的理解能力，而不仅仅是语法层面的合规性检查。

海青橘·2025-03-09 08:37

Releases（发布）和版本管理是两个紧密相关的概念

版本号：通常遵循语义化版本（SemanticVersioning,S

WwwwwH_PLUS·2025-03-09 06:35

TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了

的理解Tensorflow是一种机器学习框架，如果我们有大量的数据，我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution，允许用户在不创建图形的情况下运行

无人不智能，机器不学习·2025-03-09 06:53

2025年2月25日每日一闻

马斯克宣布Grok重大更新特斯拉CEO马斯克正式推出Grok语音模式V2.0版本，该更新深度整合多模态AI能力，支持自然语义理解与跨场景对话，三变科技等产

Kanjx·2025-03-09 06:23

电商智能客服实战（五）-用户交互模块实现

需求感知模块模型微调实现电商智能客服实战（三）-需求感知模块具体实现电商智能客服实战（四）-规划模块实现一、模块整体架构设计1.1核心流程非常消极/消极中性/积极追问/否定确认正确原始输入情感识别情感等级升级优先级队列常规处理通道语义识别实体识别结构化输出用户反馈多轮会话管理流程结束

power-辰南·2025-03-09 02:19

C/C++基础知识复习（27）

1)移动语义和拷贝语义的区别拷贝语义和移动语义是C++中对象所有权管理的两种机制，主要在对象初始化、赋值或传参时体现。

_lengjuan_·2025-03-09 00:17

HTML中元素和标签有什么区别？

元素的基本结构示例二：自闭合元素示例三：嵌套元素标签（Tag）示例四：标签与属性示例五：标签的使用场景示例六：标签与浏览器解析不同角度的功能使用思路角度一：选择器和CSS角度二：JavaScript操作角度三：语义化标签角度四

DTcode7·2025-03-08 21:05

内容中台赋能数字化内容管理智能升级

智能元数据引擎架构解析现代智能元数据引擎通过三层模型实现数据治理的范式突破：底层采用动态本体建模技术，支持多源异构数据整合；中间层部署语义推理框架，结合知识图谱构建能力实现上下文感知；应用层则通过动态工作流配置驱动业务场景适配

清风徐徐de来·2025-03-08 19:40

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1.概述图像分类（如ResNet、MobileNet）目标检测（如YOLO、SSD）语义分割

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

Manus的基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现

基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现——面向高维向量存储的语义检索优化研究摘要本文提出一种融合Sentence-BERT深度语义编码与ChromaDB向量数据库的语义检索框架

设计狗和程序猿·2025-03-08 13:28

提升Web可访问性的10个关键实践

1.使用语义化的HTML标签语义化的HTML标签不仅有助于搜索引擎优化（SEO），还能提升屏幕阅读器等辅助技术的理解能力。以下是一些常用的语义化标

zsy_1991·2025-03-08 12:53

向量数据库及其在大模型应用落地中的作用

2.Embedding：将文字文本转化为保留语义关系的向量文本，相当于利用embedding模

一望无际的大草原·2025-03-08 07:48

【YOLOv12改进trick】StarBlock引入YOLOv12，创新涨点优化，含创新点Python代码，方便发论文

改进优势：简单粗暴的星型乘法涨点却很明显适用场景：目标检测、语义分割、自然语言处理等多种场景高效紧凑的模型，不适用于大模型思路来源：CVPR2024《RewritetheStars》目录1.设计动机2.

zy_destiny·2025-03-08 02:46

从 Faith 与 Belief 的语义与语境辨析中解析其宗教哲学内涵

注：本文是对《信仰与理性：信仰的认识论》中“Part5.Faithasbelieff”的“咬文嚼字”的语义辨析。第二篇涉及bible，不看religion，只看语义解析。机翻，未校。

斐夷所非·2025-03-07 23:38

网络安全防御矩阵：从云防火墙流量清洗到WAF语义分析的立体化防护

在当今数字化浪潮中，网络安全愈发重要，云防火墙与Web应用防火墙作为网络安全防护的关键力量，备受关注。云防火墙定义云防火墙依托云计算技术而生，它并非传统意义上孤立存在于本地的防火墙设备，而是基于云计算平台构建的。借助云计算的分布式架构与弹性扩展能力，云防火墙能够为用户提供灵活、高效、可扩展的网络安全防护服务，轻松应对大规模网络流量的实时监测与管控。架构策略管理模块，它负责制定和管理防火墙的访问控制

·2025-03-07 21:32

为什么「上下文检索」是提升 RAG 系统问答准确度的关键？

“文档切块”步骤导致丢失语义缺失、语义歧义或全局结构缺失，AI可能只看到了“局部信息”，却忽略了“全局意义”。

·2025-03-07 21:31

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。

程序员Linc·2025-03-07 12:00

小鹏P7自动泊车技术方案浅析

目录一、概述二、感知算法1.视觉库位检测1.1.视觉系统1.2.库位检测算法1.3.同步建图与定位技术1.4.其他要素检测2.超声波库位检测3.视觉库位检测与超声波库位检测融合三、路径规划与控制四、HMI

yuyuelongfly·2025-03-07 10:27

电商智能客服实战（三）-需求感知模块具体实现

电商智能客服实战（一）—概要设计电商智能客服实战（二）需求感知模块模型微调实现一、整体架构设计1.1模块定位需求感知模块作为智能客服系统的前端处理单元，负责对用户输入进行多维度解析，输出结构化语义理解结果

power-辰南·2025-03-07 06:08

力扣力扣1042. 不邻接植花

取一种与邻居都不同的颜色即可代码classSolution{public:vectorgardenNoAdj(intn,vector>&paths){vectorans(n);vector>g(n);//建图

阳光男孩01·2025-03-06 20:59

flink重启策略

状态一致性保障：与Checkpoint机制协同，确保Exactly-Once语义。二、四大重启策略详解1.固定延迟重启（FixedDelayRestart）机制：

24k小善·2025-03-06 17:35

如何结合NLP（自然语言处理）技术提升OCR系统的语义理解和上下文感知能力？

然而，传统OCR技术的功能主要集中在字符提取和简单的结构化输出上，难以处理复杂场景中涉及的语义理解与上下文感知问题。

金智维科技官方·2025-03-06 14:10

AntV | 蚂蚁数据可视化 G2Plot 通用 API

创建图表实例(new)通用API所有图表的创建，都是

一个平凡de人·2025-03-06 13:24

Word2Vec向量化语句的计算原理

其核心思想是“相似的词拥有相似的上下文”，通过上下文关系捕捉词汇的语义和语法特征。生成的向量具有低维（通常100-300维）、连续且稠密的特点，解决了传统One-Hot编码的高维稀疏和语义缺失问题。

堕落年代·2025-03-06 11:38

文本标注工具（brat）

文本标注是自然语言处理领域中的一项基础且关键的任务，它主要是指专业的标注人员或借助特定的标注工具，按照一定的规则和标准，对文本内容进行标记和注释，从而赋予文本特定的语义信息和结构信息。

deepdata_cn·2025-03-06 09:56

ollama本地部署的deepseek解析接口文档，结合Python生成pytest+yml的框架用例

通过DeepSeek模型的语义理解能力，可以自动从接口文档中生成详细的接口测试用例，并结合pytest和YAML测试框架，打造一套高效、易于维护、可扩展的接口测试解决方案。

Python测试之道·2025-03-06 08:18

请谈谈 HTTP 中的请求方法（GET、POST、PUT、DELETE等），它们的区别是什么？

正确使用方法可提升API语义清晰度，降低前后端协作成本。

程序员黄同学·2025-03-06 07:09

【仓颉三方库】数据库驱动——redis-sdk

特性支持RESP2和RESP3协议接口设计兼容jedis接口语义丰富的管理命令支持支持单连接多线程模式支持发布订阅模式支持哨兵模式和集群模式完备的单元测试覆盖架构简洁，易于扩展开发计划2024.3.22

「已注销」·2025-03-05 18:25

Html5学习教程，从入门到精通，HTML `＜div＞` 和 `＜span＞` 标签：语法知识点与案例代码（12）

它本身没有特定的语义，主要用于布局和分组。特点:块级元素，默认占据一整行。可以包含其他块级元素和行内元素。常用于创建页面的布局结构，例如头部、导航栏、内容区域、侧边栏、底部等。

知识分享小能手·2025-03-05 16:01

【HTML学习笔记基础篇】

1.1什么是HTML1.2HTML文档的基本结构二、HTML基础标签2.1标题标签2.2段落标签2.3换行标签2.4链接标签2.6列表标签2.7表格标签三、HTML进阶知识3.1行级元素与块级元素3.3语义化标签四

努力的小好·2025-03-05 13:37

SEO新手操作实战精要

从工具选择到执行路径层层拆解：首先建立SEO基础工具库，涵盖关键词挖掘、流量分析及竞争监测三类必备系统；其次聚焦站内优化黄金框架，详解标题（Title）、描述（Description）、关键词（Keywords）的权重配比与语义关联技巧

老陈头聊SEO·2025-03-05 11:16

FlinkCEP社区资源指南：学习与交流平台

FlinkCEP社区资源指南：学习与交流平台1.背景介绍ApacheFlink是一个开源的分布式大数据处理引擎,支持有状态计算和准确一次的流处理语义。

AI大模型应用之禅·2025-03-05 10:09

大模型研究：DeepSeek版本比较说明

它基于海量代码数据进行训练，对各类编程语言的语法、语义有深入理解。能快速准确地完成代码补全、代码生成、代码解释、代码纠错等任务，在编程场景中为开发者提供高效的辅助。

程序猿学长·2025-03-05 09:33

词向量Word Embedding

m0_60217276·2025-03-05 09:01

深度学习代码分析——自用

tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签

肆——·2025-03-05 08:28

词向量（Word Embedding）

词向量（WordEmbedding）是一种将自然语言中的单词映射到连续的向量空间的技术，使得语义相似的单词在向量空间中彼此接近。

呵呵，不解释868·2025-03-05 08:27

2025 AI表单数据分析工具

1.PowerdrillAIPowerdrillAI是用于创建图形和可视化的数据分析工具。它旨在帮助用户快速轻松地理解复杂的Excel数据。

javainthinking123·2025-03-05 07:51

为AI聊天工具添加一个知识系统之133 详细设计之74通用编程语言之4 架构及其核心

智能语义网络，记忆矩阵等。只有“核心技术：Cognit

一水鉴天·2025-03-05 07:19

c++编译过程初识&静态&动态链接库&makefile&cmakelists初始

g++-Eexample.cpp-oexample.i编译：进行词法分析、语法分析、语义分析、代码优化等，将.i文件转换为汇编代码文件，即.s文件。g++-Sexample.

测试盐·2025-03-05 03:46

DenseUNet 改进：添加ASPP模块

改进3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.ASPP模块ASPP（AtrousSpatialPyramidPooling，空洞空间金字塔池化）是语义分割模型

听风吹等浪起·2025-03-05 03:14

企业知识图谱构建: 整合结构化与非结构化数据

企业知识图谱作为一种先进的知识管理工具，通过将不同来源的结构化和非结构化数据统一在一个语义化的框架中，能够为企业提供全局性视角，提升决策效率和创新能力。

CaritoB·2025-03-05 02:06

语义向量模型全解：从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型

一、语义向量模型：自然语言处理的基石语义向量模型（SemanticVectorModel）是自然语言处理（NLP）的核心技术，它将词汇、句子或文档映射为高维向量，在数学空间中量化语义信息。

来自于狂人·2025-03-05 02:02

DeepSeek：大模型领域的创新力量

其核心的语言模型架构经过精心设计与优化，能够高效处理海量文本数据，实现精准的语义理解和生成。在自然语言处理任务中，无论是基础的文本翻译、问答系统

Kurbaneli·2025-03-04 22:35

微调（Fine-tuning）

1.微调的核心思想预训练模型：像BERT、GPT这样的模型，已经在大量通用文本数据上进行了预训练，学习到了丰富的语言知识（如语法、语义、上下文关系等

路野yue·2025-03-04 20:49

[杂学笔记]面向对象特性、右值引用与移动语义、push_back与emplace_back的区别、读写锁与智能指针对锁的管理、访问网站的全过程

1.面向对象特性面向对象的三大特性分别是封装、继承与多态，这三个特性的前提就是C++引入了类与对象的概念。封装指的就是将数据和函数方法进行包裹起来，对外部隐藏类对象的实现细节，只提供一些公共接口来和对象进行交互。好处在于将数据私有化，防止外部代码随意的访问和修改数据。继承是指一个类可以继承另一个类的属性和方法内容，并且可以再此基础之上添加新的属性和方法，或者重定义父类的属性和方法。继承可以实现代码

北顾南栀倾寒·2025-03-04 17:25

计算机视觉｜ConvNeXt：CNN 的复兴，Transformer 的新对手

一、引言在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）长期以来一直是核心技术，自诞生以来，它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果

紫雾凌寒·2025-03-04 16:20

BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的全面技术解析，涵盖从原理到实践的完整流程

下面Python代码示例和优化策略：一、技术栈协作原理BERT的语义编码能力BERT作为预训练语言模型，通过双向Transformer结构将文本转换为高维向量（如768维），捕捉上下文语义信息。

·2025-03-04 14:28

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