语义提取

3（三） Jmeter参数化-正则表达式提取器

先说一个简单的参数化，正则表达式提取器的用处使用场景是这样的，我们两个请求，分别是展示地址和删除地址，删除地址的请求参数中，有一个参数为id，该id为展示地址时返回的id。
夜晚打字声·2025-03-23 01:33

5（五）Jmeter监控服务器性能

下载安装插件需要安装插件：ServerAgent-2.2.1（链接：https://pan.baidu.com/s/1Tr63aKbzLuldBoRB5IR7Dg提取码：nyfk）JMeterPlugins-Standard
夜晚打字声·2025-03-23 01:02

Node.js 包与 npm 详解：使用 npm 的重要注意事项与最佳实践

示例：package-lock.json片段2.语义化版本（SemVer）与依赖版本管理3.全局安装vs.本地安装本地安装（默认）全局安装4.npm缓存管理与优化清理npm缓存5.依赖冲突与node_
还是鼠鼠·2025-03-23 00:52

AWS SAP学习笔记-概念

ETL（Extract,Transform,Load）应用程序是一种用于数据处理和迁移的工具或程序，它主要负责从多个数据源提取数据，对数据进行转换和清洗，然后将处理后的数据加载到目标数据仓库或数据库中。
HainesFreeman·2025-03-22 23:16

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。
weixin_45963617·2025-03-22 22:43

重塑家用机器人大脑！云鲸旗舰机型逍遥002搭载旭日5正式开售

智能深度清洁“为核心，基于地瓜机器人全新一代旭日5智能计算芯片，推出首创的双目AI视觉感知自适应系统，以10TOPs的端侧算力与180万点/秒的3D稠密深度点云生成能力，为家庭场景带来毫米级障碍测距精度与语义级环境理解
·2025-03-22 22:24

学习111

项目名称项目简介主要功能技术原理GitHub地址browser-use智能浏览器工具，让AI像人类一样操作浏览器，实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持
麋鹿叔叔·2025-03-22 21:31

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

它基于深度学习技术，能够高效提取图像中的文字，支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能，尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点：离线运行：无需联网，保护隐私。
几道之旅·2025-03-22 20:30

Cursor + 向量数据 生产力的提升！！

语义搜索能力：向量数据库使Cursor能够执行基于语义的代码搜索，而不仅仅是关键词匹配，开发者可以用自然语言描述需求，找到语义
AI Agent首席体验官·2025-03-22 19:55

anythingLLM 使用教程

其设计理念注重通用性和可扩展性，能够适应多种领域和任务，无论是文本生成、智能问答，还是翻译、摘要提取等，都能展现出出色的性能。
惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

这些项目可以用于自动化抓取、内容提取、数据分析等任务。
惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

山西中考计算机评分软件

访问网址：https://www.123865.com/s/cPmDjv-mSeBd提取码:zkds下载安装后具体步骤请访问：https://www.123865.com/s/cPmDjv-1SeBd提取码
SuRuiYuan1·2025-03-22 19:18

YOLO算法全面改进指南（二）

一、多模态提示驱动的开放场景检测系统1.核心创新三模态提示机制：文本提示编码器：基于RepRTA（可重参数化区域文本对齐）构建轻量级文本编码网络，将自然语言描述映射为128维语义向量。
niuTaylor·2025-03-22 18:13

智能指针和常规指针在性能上有什么区别？

以下是它们在性能方面的详细对比：一、智能指针的性能开销std::unique_ptr开销较小：std::unique_ptr是一种轻量级的智能指针，它通过移动语义管理资源的所有权。
·2025-03-22 13:47

智能指针和常规指针在性能上有什么区别？

以下是它们在性能方面的详细对比：一、智能指针的性能开销std::unique_ptr开销较小：std::unique_ptr是一种轻量级的智能指针，它通过移动语义管理资源的所有权。
·2025-03-22 13:45

稳定运行的以Microsoft Azure Cosmos DB数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤

在以MicrosoftAzureCosmosDB数据库为数据源和目标的ETL(提取、转换、加载)过程中，性能变差时，可能有多种原因。
weixin_30777913·2025-03-22 12:19

JS获取URL中参数值的4种方法

方法1：现代浏览器都支持URL和URLSearchParams对象，可以很方便地从URL中提取参数//假设当前URL为"https://example.com/?
夕阳_醉了·2025-03-22 11:11

信号传输与通信：光纤通信中的信号处理_（11）.相干光通信技术

与传统的强度调制/直接检测（IM/DD）系统相比，相干光通信技术能够实现更高的数据传输速率和更长的传输距离，这是因为相干检测技术能够有效地提取信号的相位和幅度信息，从而在接收端实现更精确的信号恢复。
kkchenkx·2025-03-22 08:16

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）

一定要熟~3.八股之类的问题极大似然估计和贝叶斯估计，区别与联系建议参考这个链接transformer为什么要使用多头关键点在于集成，使语义更加完善圆上随机去三个点，三个
秋冬无暖阳°·2025-03-22 08:44

不搞花里胡哨！CMU最新开源：极简风格的LiDAR全景分割+跟踪！

文末附行业细分群1.笔者个人体会激光雷达全景分割（LPS）一般遵循自下而上的以分割为中心的范式，利用聚类获得对象实例来建立语义分割网络。
3Ｄ视觉工坊·2025-03-22 08:41

向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案

与传统基于关键字的检索（如倒排索引）相比，向量检索更关注“语义”或“特征”，能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。
快撑死的鱼·2025-03-22 05:13

探索Astra DB与LangChain的集成：从向量存储到对话历史

LangChain与AstraDB的集成为开发者提供了强大的工具链，从数据存储到语义缓存，再到自查询检索，帮助简化复杂的数据操作。核心原理解析LangCha
eahba·2025-03-22 05:43

使用SQL-PGVector进行PostgreSQL与语义搜索/RAG的结合

在现代数据密集型应用中，语义搜索和检索增强生成（RAG）技术越来越受欢迎。通过结合PostgreSQL和pgvector扩展，我们可以实现高效的语义搜索。
fgayif·2025-03-22 01:05

ubuntu20 安装px4、mavros、QGroundControl

链接：https://pan.baidu.com/s/1WskxL3EYWfPUrKDwc3X2Ng提取码：wstc里面有PX4-Autopilot压缩包，l
jjm2002·2025-03-22 00:28

网络编程、URI和URL的区别、TCP/IP协议、IP和端口、URLConnection

使得它们之间可以进行数据传输计算机网络基本知识计算机网络是通过硬件设施，传输媒介把不同物理地址上的计算机网络进行连接，形成一个资源共享和数据传输的网络系统两台终端进行连接需要遵守规定的网络协议语法：数据信息的结构语义
述雾学java·2025-03-21 23:53

数学建模：将现实问题抽象为数学模型

1.2数学建模的基本过程数学建模的基本过程包括以下几个步骤：确定问题：从现实世界中提取出一个具体的问题，明确问题的目标和约束条件。建立模型：将问
AI天才研究院·2025-03-21 23:48

Python 网络爬虫：从入门到实践

解析内容：提取需要的数据，可以是HTML标签
一ge科研小菜菜·2025-03-21 22:47

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二）

多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐、图片库搜索通过内容的语义理解提供更精准的推荐和搜索社交网络基于内容的帖子推荐理解用户兴趣
凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:40

10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？

10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题？解决方案：嵌入式表格检索解释：嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。
墨染辉·2025-03-21 21:33

揭秘时空大数据：详细介绍、真实应用场景和数据示例解析

时空大数据示例：1）社会网络数据：Twitter、Facebook、Instagram等社交媒体上的海量数据，可以通过时间、空间、主题等来提取有价值的信息。2）遥感图像数据：通过遥感技术从卫
陈书予·2025-03-21 19:21

大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取
LCG元·2025-03-21 17:27

Python Textract库：文本提取

更多Python学习内容：ipengtao.comTextract是一个强大的Python库，用于从各种文件格式中提取文本。
程序员喵哥·2025-03-21 17:55

论文解读 | 《忍冬桑黄发酵产黄酮类化合物的研究》

近年来，随着人们对健康的日益关注，利用食用菌作为原料提取黄酮类化合物的研究逐渐成为营养学领域的重要课题。忍冬桑黄（Sanghuangporusloni
桑黄研究员·2025-03-21 17:54

html 5中哪个标签用于定义标题列表项,No.5 HTML常用标签

一、标题标签为了使网页更具有语义化，我们经常会在页面中用到标题标签。HTML提供了6个等级的网页标题，即至。
李诗旸·2025-03-21 16:22

如何在 HTML 中创建一个有序列表和无序列表，它们的语义有何不同？

大白话如何在HTML中创建一个有序列表和无序列表，它们的语义有何不同？1.HTML中有序列表和无序列表的基本概念在HTML里，列表是一种用来组织信息的方式。
前端大白话·2025-03-21 15:46

常见经典目标检测算法

以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征
109702008·2025-03-21 15:39

【布鲁姆6大认知层级】

第一层：记忆是指认识并记忆概念、知识，将其储存在大脑并及时提取，例如背单词、古诗、名词概念等。这一层次所涉及的是具体知识或抽象知识的辨认，虽然机械，但对学习和解决更复杂的问题来说是必不可少的基础环节。
搞技术的季·2025-03-21 14:02

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
猿享天开·2025-03-21 13:25

知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究

摘要本文聚焦知识图谱，深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。
@王威&·2025-03-21 13:50

CLR 线程池

线程池的代码就从这个队列中提取记录项，
Jditinpc·2025-03-21 12:11

【机器学习】建模流程

MongoDB等非关系型数据库，它们能够存储大量的结构化和非结构化数据API（应用程序编程接口）提供了从外部获取数据的便捷方式，例如：社交媒体平台的API可以获取用户发布的内容和互动信息网络爬虫则适用于从网页中提取
CH3_CH2_CHO·2025-03-21 11:38

u-net系列算法

语义分割M整体结构：M概述就是编码解码过程简单但是很实用，应用广起初是做医学方向，现在也是U-net主要网络结构：还引入了特征拼接操作M以前我们都是加法，现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net
㡽闧㔯·2025-03-21 11:06

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

支持多种文档类型（针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理
星霜笔记·2025-03-21 11:34

Python（正则表达式）

importre#第二步：使用match方法进行匹配操作result=re.match(pattern正则表达式,string要匹配的字符串,flags=0)#第三步：如果数据匹配成功，使用group方法来提取数据
羡江007·2025-03-21 10:52

图像识别技术与应用课后总结（20）

医学组织提取：在医学影像（如CT、MRI图像）中分离出不同组织，辅助疾病诊断、手术规划等。遥感图像分析：分析卫星或航空遥感图像时，区分土地、植被、建筑等不
一元钱面包·2025-03-21 10:21

jieba库词频统计_jieba分词器（应用及字典的补充）及文档高频词提取实战

jieba分词器是Python中最好的中文分词组件，本文讲解一下jieba分词器及其应用。1、jieba分词器的分词模式jieba分词器提供了三种常用的分词模式1、精确模式：将句子按照最精确的方法进行切分，适合用于进行文本分析；2、全模式：将句子当中所有可以成词的词语都扫描出来，分词速度很快但容易产生歧义；3、搜索引擎模式：在精确模式分词的基础上，将长的句子再次进行切分，提高召回率，适用于搜索引擎
袁圆园建建·2025-03-21 09:16

Ceph数据恢复方案–分布式文件系统删除数据的恢复

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Ceph的三种存储结构二、Ceph中删除数据的恢复提取1.本次案例情况简介：2.数据分析：2.1：BlueStore架构2.2
San结构数据恢复·2025-03-21 09:43

GOT-OCR2.0：突破性端到端架构与高精度文本识别的技术创新

这一架构的创新性设计带来了多方面的提升，具体包括以下几个关键方面：1.统一的端到端架构传统OCR系统的局限：传统的OCR流程通常由多个独立的模块组成，如图像预处理、字符分割、特征提取、分类识别等。
XianxinMao·2025-03-21 08:40

正则表达式：文本处理的瑞士军刀

它通过定义一种特殊的字符串模式，可以快速地在文本中搜索、替换或提取符合特定规则的内容。正则表达式广泛应用于编程、文本编辑、数据处理等领域，是每个开发者必备的技能之一。
六七_Shmily·2025-03-21 07:01

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？
u013250861·2025-03-21 04:08
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