语义建图

【LeetCode】215.数组中的第K个最大元素（三种方法，九个思路的代码实现，java格式）

方法一：暴力解法题目要求我们找到“数组排序后的第k个最大的元素，而不是第k个不同的元素”，语义是从右边往左边数第k个元素（从11开始），那么从左向右数是第几个呢，我们列出几个找找规律就好了。
Hi丶ImViper·2025-03-18 04:46

MCP协议深度解析：从Cline插件到Cursor，跨平台AI开发的革命性突破

其核心价值在于：实现LLM与外部系统的语义级融合标准化工具发现-调用-反馈全流程推动AI开发从"代码编程"向"自然语言编程"进化2
zhz5214·2025-03-18 02:57

上位机数据可视化：使用QtCharts绘制波形图

zhd-desktopPRIVATEQt5::Charts)包含头文件以及名称空间（这个很重要，没有包含名称空间编译器会提示找不到相关的类型）#includeusingnamespaceQtCharts;初始化初始化Chart//创建图表
下里巴人hywing·2025-03-18 01:45

npm version 命令详解

major|minor|patch|premajor|preminor|prepatch|prerelease|from-git]版本参数说明具体版本号npmversion1.2.3#直接设置为指定版本语义化版本更新
·2025-03-18 00:06

npm version 命令详解

major|minor|patch|premajor|preminor|prepatch|prerelease|from-git]版本参数说明具体版本号npmversion1.2.3#直接设置为指定版本语义化版本更新
·2025-03-18 00:31

【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结

文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构：编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法
roman_日积跬步-终至千里·2025-03-17 19:59

2025前端面试题超全面解析（附答案与深度扩展）

**HTML5语义化标签的实际应用场景**2.**WebComponents实战：如何封装一个自定义按钮组件？**3.**WebWorker的用途与限制**二、CSS篇（扩展版）1.
北辰alk·2025-03-17 16:08

PlanLLM: 首个支持开放词汇与封闭集任务的跨模态视频程序规划框架

通过引入LLM增强规划模块和互信息最大化模块，PlanLLM突破了现有方法依赖封闭集标签和固定语义描述的限制，实现了对新步骤和任务的泛化能力。
·2025-03-17 15:11

HTML深度解读

本文将深入探讨HTML的核心概念、结构、标签、语义化以及HTML5的新特性。##一、HTML的核心概念###1.1什么是HTML？HTML是一种标记语言，用于创建和
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-17 10:30

深度解析前端面试八股文：核心知识点与高效应对策略

2.HTML&CSS高频考点2.1HTML语义化问题：什么是HTML语义化？为什么
赵大仁·2025-03-17 07:07

LuaJIT 学习（4）—— FFI 语义

文章目录CLanguageSupportCTypeConversionRulesConversionsfromCtypestoLuaobjects例子：访问结构体成员ConversionsfromLuaobjectstoCtypesConversionsbetweenCtypes例子：修改结构体成员ConversionsforvarargCfunctionargumentsInitializers
alenliu0621·2025-03-17 06:58

A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记

摘要这篇论文综述了实例分割的研究进展，定义其为同时解决对象检测和语义分割的问题。论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集，并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。
栀子清茶·2025-03-17 06:54

数据增强正在杀死你的模型：90%开发者不知道的回译质量陷阱

1回译增强的核心机理1.1跨语言语义重构原理目前文本数据增强方面效果较好的增强方法。
·2025-03-17 05:50

MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程

MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络（CNN）家族，旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。
彩旗工作室·2025-03-17 05:44

RISC-V指令集架构的形式语义——基于Haskell的实现

RISC-V指令集架构的形式语义——基于Haskell的实现riscv-semanticsAformalsemanticsoftheRISC-VISAinHaskell项目地址:https://gitcode.com
富珂祯·2025-03-17 04:06

第5章 构造、析构、拷贝语义学3：对象复制语意学

重点：编译器生成构造函数的四种情况，如何避免copyconstructor在子类多个调用当我们指定一个classobject给另一个classobject时,通常有三种选择：什么都不做，实施默认的行为。提供一个explicitcopyassignmentoperator。显式地拒绝指定一个classobject给另一个classobject,声明为private(并且此时不同函数的定义，一旦某个m
qq_40178082·2025-03-17 00:35

第5章 构造、析构、拷贝语义学4：析构函数语义学

析构函数也是根据编译器的需要才会合成出来，两种情况：class中有某个object拥有析构函数；继承自某个baseclass,该baseclass含有析构函数。定义了constructor后不一定要定义destructor，决定class是否需要destructor是程序层面的事。与构造函数相比，即使拥有虚函数或者虚拟继承，不满足上述两个条件，编译器是不会合成析构函数的。在继承体系中，由我们定义的
qq_40178082·2025-03-17 00:35

秒懂Yarn：从安装到配置的全流程详解

二、Yarn的优势1.速度快2.离线模式3.确定性4.更好的语义化三、安装Yarn1.通过npm安装Yarn2.通过Homebrew安装（适用于macOS）3.通过Chocolatey安装（适用于Windows
洛秋_·2025-03-16 18:59

应用层之网络应用模型，HTTP/HTTPS协议

应用层是网络协议栈的最顶层，直接为应用程序提供通信服务，定义了不同主机间应用进程交互的规则，包括报文类型、语法、语义及通信时序一、网络应用模型1.定义及特点模型定义核心特点典型应用场景C/S客户端向服务器发起请求
@ANONYME·2025-03-16 16:46

【NLP】 5. Word Analogy Task（词类比任务）与 Intrinsic Metric（内在度量）

该任务基于这样的假设：如果词向量能够捕捉单词之间的语义关系，那么这些关系应该能够在向量空间中保持一定的结构。
pen-ai·2025-03-16 15:01

TRAE与Cursor AI编程工具综合对比（截至2025年3月）

一、核心定位与差异化Trae（字节跳动）本土化优先：专为中文开发者设计，提供全中文界面、中文代码注释及语义优化，例如可直接用中文描述需求（如“实现带登录功能的网页”）生成完整代码框架。
xinxiyinhe·2025-03-16 11:05

你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案）

1特征工程的意义nlp任务中，原始文本经数值映射后形成的词向量序列，难充分表达语言深层语义特征。
·2025-03-16 08:23

大模型工程师学习日记（十四）：检索增强生成（RAG）

这样做的效果是尽可能保持所有段落（然后是句子，再然后是单词）在一起，因为这些通常看起来是语义上相关的文本块。文本如何分割：根据字符列表。块大小如何衡量：根据字符数量。下面我们
MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

百度快速收录2025最新科普

跨境物流的智能突围战宁波某RCEP跨境物流平台接入214维特征矩阵后：✅'智能清关系统’72小时冲进TOP3✅'东盟电子报关’长尾词覆盖量暴涨4.2倍✅日均有效询盘突破300+技术三板斧：标题智能提取引擎（支持38种语义变异
SEORoal·2025-03-15 13:53

【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力

R1-Searcher的报告：第一章：引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中，信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革
accurater·2025-03-15 11:37

数据标注工具及其对预训练模型性能的影响

这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示，并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现，标志着NLP领域进入了一个新的时代。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-15 10:00

离散数学-万字课堂笔记-期末考试-考研复习-北航离散数学1

第一章逻辑语言1.1逻辑运算1.2命题逻辑合式公式1.3谓词逻辑合式公式1.4自然语言命题第二章命题逻辑语义2.1命题合式公式语义2.2推论式与等价式的语义2.3变换合式公式的语义2.4命题公式范式2.5
桃木山人·2025-03-15 06:19

向量库集成指南

其中，语义文本搜索是一个典型的应用，用
三月七꧁ ꧂·2025-03-15 05:16

【后端】【django】Django DRF `@action` 详解：自定义 ViewSet 方法

相比于update、create等默认方法，@action允许我们定义更加清晰、语义化的API访问路径，使接口更加易读且符合RESTful设计原则。1.
患得患失949·2025-03-15 01:38

基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT

Transformer模型，尤其是BERT及其变体，通过预训练和微调的方式，能够有效捕捉医学文本中的语义信息，为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
Evaporator Core·2025-03-14 23:17

第五章：HTML5 大升级：解锁未来技能

第五章：HTML5大升级：解锁未来技能5.1语义化标签的「身份认证」一、语义化概念理解在HTML的旧时代，我们就像一群建筑工人，只能用一些通用的和标签来搭建网页，就好比用千篇一律的砖块盖房子，虽然能把房子盖起来
我自纵横2023·2025-03-14 23:16

WAI-ARIA

一、WAI-ARIA的基本概念定义与作用WAI-ARIA是一套由W3C制定的技术规范，旨在通过语义补充使动态Web应用（如单页应用、复杂UI组件）对辅助技术（如屏幕阅读器）更可访问。
前端岳大宝·2025-03-14 22:14

如何合理拆分微服务

在实际落地时，应当以业务语义、数据交互频率等为出发点，力求服务粒度既不会过细导致管理成本飙升，
·2025-03-14 22:39

工程化与框架系列（31）--前端依赖管理实践

依赖管理概述前端依赖管理主要包括以下方面：包管理工具：npm、yarn、pnpm等版本控制：语义化版本、锁文件等依赖分析：依赖树、循环依赖等依赖优化：体积优化、重复依赖等安全管理：漏洞检测、更新维护等依赖管理工具实现依赖分
一进制ᅟᅠ        ‌‍‎‏ ·2025-03-14 21:01

CListCtrl使用完全指南

创建图形列表并和CListCtrl关联：m_image_list.Create(IDB_CALLER2,16,10,RGB(192,192,192));m_image_list.SetBkColor(GetSysColor
panjean·2025-03-14 19:17

SQLMesh 系列教程：解锁SQLMesh的宏与变量魔法

与传统模板引擎不同，SQLMesh的宏并非简单的字符串替换，而是基于语义理解的智能代码重构——通过sqlglot库解析SQL结构，结合Python逻辑处理能力，让用户能够以声明式语法实现复杂查询的动态组装
梦想画家·2025-03-14 19:38

prompt工程起步

通过给标签填入不同的修饰语当中，组成一段话来,来增强语义理解deftext_prompt(data):text_aug=[f"aphotoofaction{{}}",f"apictureofaction
邪恶的贝利亚·2025-03-14 17:30

【Python系列】如何通过PyQt5构建桌面应用

PyQt5是一个用于创建图形用户界面（GUI）的Python库，它基于强大的Qt库，为Python开发者提供了丰富的功能和选项，用于构建高质量的跨平台桌面应用程序。
东临碣石82·2025-03-14 14:31

领域驱动设计（DDD）深度解析：从小白到入门

生成订单同一商品的库存信息分散在商品服务、订单服务、促销服务中开发过程中频繁出现「订单金额计算逻辑冲突」「库存状态不一致」等问题传统开发方式的问题：需求直接映射为数据库表结构业务逻辑散落在Service层技术实现主导设计，业务语义模糊此时
月落星还在·2025-03-14 10:34

「基于大模型的智能客服系统」语义理解、上下文记忆与反馈机制设计

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-03-14 02:10

HTML常用标签

（少有的单标签）（三）和标签和是没有语义的，可以看做是一个盒子，用来装内容的。1.标签用来布局，但是现在一行只能放一个。大盒子2.标签用来布局，
花林似霰f·2025-03-14 01:32

PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天：自然语言处理基础

1.词嵌入原理与实现词嵌入(WordEmbeddings)是NLP中的核心概念，它将单词映射到连续向量空间，使得语义相似的词在向量空间中距离较近。为什
凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:41

【微信小程序】基础组件-icon图标组件

这些图标具有统一的样式和语义，可以增强用户界面的可读性和交互性。icon组件支持多种
墨夶·2025-03-13 19:54

AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别？

技术原理：主要利用自然语言处理和深度学习技术，分析文本的风格、语法结构和语义连贯性，以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标：主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃
真不二价825·2025-03-13 13:06

整理：4篇论文介绍实时语义分割的未来，Transformer架构下的性能与效率平衡

在Transformer架构推动下，计算机视觉领域致力于打造一个极为强大且通用的大规模模型，它能处理物体检测、图像分割等多种任务。不少基于Transformer架构的研究成果显著，其通用模型在特定应用中表现出色，在图像和视频分割方面，通用设计的研究成果也超越了以往定制模型。其中，分割一切模型（SAM）在交互式分割中表现突出，能统一应对点、边界框、掩码和文本输入等交互方式。然而，多数此类研究存在弊端
mslion·2025-03-13 08:25

使用LLMRails构建增强型AI应用：从文档检索到语义查询

使用LLMRails构建增强型AI应用：从文档检索到语义查询在构建生成式AI应用时，文档的索引和查询是其中的重要环节。LLMRails提供了一个便捷的API平台，专注于高性能和高准确度的文档处理。
VYSAHF·2025-03-13 04:27

【Scannet V2 三维数据集下载】

ScannetV2三维数据下载ScannetV2数据介绍：“ScanNet是一个RGB-D视频数据集，包含2多次扫描中的5万次观看，并带有1500D摄像机姿势、表面重建和实例级语义分割进行注释。
萧伯纳.·2025-03-13 03:20

论文阅读《Semantic Stereo Matching with Pyramid Cost Volumes》

SSPCV-Net（语义立体匹配网络）目的：进一步捕捉视差的细节主要模块：数据集：SceneFlow,KITTI2012,KITTI2015,Cityscape(比较泛化能力)-------------
cunese0088·2025-03-13 01:34

C#枚举(Enum)详解

以下是枚举的核心概念、用法和最佳实践：‌1.枚举的核心特性‌类型安全‌：避免使用魔法数字（如0,1），用语义化的名称代替。
PfCoder·2025-03-13 00:56

论文摘要生成器：用TextRank算法实现文献关键信息提取

我们基于python代码，使用PyQt5创建图形用户界面（GUI），同时支持中英文两种语言的文本论文文献关键信息提取。PyQt5：用于创建GUI应用程序。jieba：中文分词库，用于中文文本的处理。
Atlas Shepherd·2025-03-12 21:10
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