语义文本相似度

Github全球第一的免费waf防火墙雷池社区版的语义分析检测算法

传统规则防护，在当下为什么失灵？当下，Web应用防火墙大多采用规则匹配方式来识别和阻断攻击流量，但由于Web攻击成本低、方式复杂多样、高危漏洞不定期爆发等原因，管理者们在安全运维工作中不得不持续调整防护规则，以保障业务的可用性和安全性。尽管如此，每天依然面临着不少的误报和漏报，影响正常业务运转甚至导致Web服务失陷。究其原因，是由于基于规则匹配的攻击识别方法存在先天不足导致的。在乔姆斯基文法体系中
小名空鵼·2024-01-11 18:53

C++：常量

const的最初动机const的使用方法使用const的好处是允许指定一种语义上的约束，即某种对象不能被修改，且由编译器具体实施这种约束。
星*湖·2024-01-11 16:29

实时语义分割模型ICNet（ECCV 2018）解析

paper：ICNetforReal-TimeSemanticSegmentationonHigh-ResolutionImagesprojectpage：ICNetforReal-TimeSemanticSegmentationonHigh-ResolutionImagesofficialimplementation：https://github.com/hszhao/ICNetthird-pa
00000cj·2024-01-11 15:41

实时语义分割模型PP-LiteSeg论文解读

paper：PP-LiteSeg:ASuperiorReal-TimeSemanticSegmentationModelofficialimplementation：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/2.8/paddleseg/models/pp_liteseg.py本文的创新点提出了一种灵活的轻量级解码器（Flexibl
00000cj·2024-01-11 15:11

实时语义分割模型PIDNet（CVPR 2023）解析

paper：PIDNet:AReal-timeSemanticSegmentationNetworkInspiredbyPIDControllersofficialimplementation：GitHub-XuJiacong/PIDNet:Thisistheofficialrepositoryforourrecentwork:PIDNetthird-partyimplementation：htt
00000cj·2024-01-11 15:08

关于DataLoader是否shuffle在VOC2007语义分割数据集上引发的问题

问题描述：在训练过程中，训练集和验证集实时得到的F1分数相差很大，如下图：这个问题之前从未遇到过，后来经过不断的排查，发现是因为验证集的数据加载器中shuffle设置的为False，而训练集设置的为True。之前遇到过训练集的DataLoader未设置shuffle为True，跑出来的结果很差。估计这个和数据集有关，以前的数据集设置的都是False，也没有出现类似的情况。修改后：
木鱼未来·2024-01-11 14:32

马萨诸塞州道路数据集预处理

今天我们将分享MassachusettsRoads遥感道路语义分割数据集,并会在下期使用FC-DenseNet进行遥感影像道路提取。
DataAssassin·2024-01-11 11:32

HTML5

HTML5语义化表单多媒体DOM扩展新增API网络状态全屏文件读取拖拽地理定位Web存储应用缓存1、认识HTML5HTML5并不仅仅只是作为HTML标记语言的一个最新版本，更重要的是它制定了Web应用开发的一系列标准
哈雷_瑞星·2024-01-11 11:44

HTML5 新元素

新的语义和结构元素HTML5提供了新的元素来创建更好的页面结构：标签描述定义页面独立的内容
别抱紧一个梦·2024-01-11 11:08

ChatGLM多轮对话微调-多轮对话训练数据的自动生成（标注）

以ChatGLM为例，微调对话任务的时候，微调会导致模型的理解能力别削弱（无法理解相似语义的输入），即当输入数据prompt的分布与训练数据分布不一致时，模型不会按照训练集的response进行输出，而是使用模型原有的能力进行输出
wxl781227·2024-01-11 10:45

html&css

HTML&CSS笔记总结标签语义化网页最大标题只能写一个提高网页的排名写在log下面h2-h6内容标题可以随便多写从大到小的写容器可以装任何东西包裹一段文字包裹重要文字引入图片属性src图片地址alt图片描述图片未引用成功时显示在页面
Jones_aj·2024-01-11 09:31

（倍）转载

用“倍”有特殊的语义场李名隼《说文解字》解释“倍”：“反也。”这是说“倍”的本义是“违反”。《新华大字典》是这样说明“倍”字的字源的：“倍的本义是指背向、背着，引申为违背。
小浪漫_0e17·2024-01-11 08:55

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
小名空鵼·2024-01-11 08:15

【占用网络】SurroundOcc：基于环视相机实现3D语义占用预测 ICCV 2023

前言本文分享“占用网络”方案中，来自ICCV2023的SurroundOcc，它基于环视相机实现3D语义占用预测。
一颗小树x·2024-01-11 07:38

chatgpt的基本技术及其原理

模型通过对大量的互联网文本进行自监督学习来学习语言模式和语义表示。在预训练过程中，模型需要根据上下文来预测下一个词或掩码。通过这种方式，模型能够学习到词汇、语法和上下文之间的关联。预训练使用了
andeyeluguo·2024-01-11 06:20

html5购物网站前言,HTML5的结构和语义——前言（一）

HTML5的结构和语义——前言(一)2018年03月28日|萬仟网IT编程|我要评论超文本标记语言(HTML)5第一次向HTML中引入新的元素。
weixin_39636540·2024-01-11 06:18

HTML&CSS基础篇之一：HTML前世今生

2.HTML描述了一个网站的结构语义随着线索的呈现，使之成为一种标记语言而非编程语言。3.网页
浪子大侠走江湖·2024-01-11 06:48

HTML历史

HTML描述了一个网站的结构语义随着线索的呈现，使之成为一种标记语言而非编程
Rocke369·2024-01-11 06:47

前端面试题集锦——HTML+CSS篇

前端面试题集锦——HTML篇1.你是怎么理解HTML语义化1、HTML的语义化就是从代码层次表达人的想法、思路，同时描绘出网站页面的结构，因为页面不止是给人看的，机器也要看。
捣蛋龙·2024-01-11 06:47

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
H3h3QAQ·2024-01-11 05:17

暑期字节青训营前端学习笔记——简略

注意HTML标签的语义化web开发的基本情况关于前端的开发：起源、架构、变迁前端应用的领域前端应用领域---浏览器前端应用领域---服务器前端应用领域---终端和跨端语言、框架、工具浏览器、网络、服务器
放荡不羁的小雨鸽·2024-01-11 05:33

【domain gap 含义】

人工标注的成本高、耗时长，因此人们会用计算机合成的图像数据集进行语义分割模型的训练。合成的数据集称为sourcedomain（源域）
fyc300·2024-01-11 04:48

“大约他的确已经死了！”《孔乙己》中的这句话是病句吗？

其实写作的最高境界就是那些梗是从你内心自然浮现出来的，有时候会为了语音的问题而不顾语义去选择某几个字，语句读起来会非常屌，读者稍一品味就知道什么意思！
骑驴去高考·2024-01-11 04:39

【占用网络】VoxFormer 基于视觉的3D语义场景方案 CVPR 2023

前言本文分享“占用网络”方案中，来自CVPR2023的VoxFormer，它基于视觉实现3D语义场景补全。
一颗小树x·2024-01-11 03:11

用 Xml 写 Shape Drawable 太繁琐了, so...

so,DrawableBuilderiscomming...源码地址该Builder类主要提供语义化的API进行快捷的Shape创建操作。通过语义化的API创建shapedrawable。
大侠咕咚·2024-01-11 02:57

2024-01-04 学习笔记

1.语义分割中的lossfunction最全面汇总摘要这篇文章主要讨论了在图像语义分割任务中常用的几种损失函数，包括交叉熵损失、加权损失、焦点损失和Dicesoft损失。
qq_19986067·2024-01-11 01:43

第十章 前端编译与优化

文章目录10.1概述10.2Javac编译器10.2.1Javac的源码与调试10.2.2解析与填充符号表10.2.3注解处理器10.2.4语义分析与字节码生成10.1概述三个常见的编译方式：前端编译器
倜傥村的少年·2024-01-11 00:22

《财富自由之路》金句集锦

一个解释：个别语句为了语义完整，我有稍作变动整合。1.用正确的方法做正确的事情，你一定会变得更好！若长期持续使用正确的方法做正确的事情，你的未来一定
刘秉心·2024-01-10 21:54

RPC入门

通俗的说就是两台服务器A，B不在同一个节点，A服务器上部署的应用想调用B服务器提供的方法/函数，由于不在一个内存空间，不能直接调用（如果在同一个内存空间就可以通过指针/地址调用了），需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据
王小冬·2024-01-10 21:54

【语义解析：连接自然语言与机器智能的桥梁】

语义解析：连接自然语言与机器智能的桥梁语义解析技术可以提高人机交互的效率和准确性，在自然语言处理、数据分析、智能客服、智能家居等领域都有广泛的应用前景。
檀越剑指大厂·2024-01-10 20:27

C# 学习笔记-基础与变量

Csharp8.0and.NETCore3.0–ModernCross-PlatformDevelopment4thEdition》第二章基础与变量不涉及高级和晦涩的主题，例如ref局部变量重新分配和值类型的引用语义
只想开始·2024-01-10 14:11

Socket.D v2.3 发布（打通前端与后端）

基于事件和语义消息流的网络应用层协议。有用户说，“Socket.D之于Socket，尤如Vue之于Js、Mvc之于Http”。支持tcp,udp,ws,kcp传输。
组合缺一·2024-01-10 14:55

问答领域的基本了解

这需要深入处理语言语境、语义理解和推理等方面的问题。经典的一篇论文BiDAF模型图相应的论文连接如下：https://a
Algorithm_Engineer_·2024-01-10 13:16

如何使用 Golang 比较版本号大小？

版本号通常遵循语义化版本控制规范（SemanticVersioning），由主版本号、次版本号和修订号组成，格式为Major.Minor.Patch，其中Major、Minor、Patc
路多辛·2024-01-10 13:45

SpringCloud微服务技术栈（黑马）学习笔记DAY5

倒排索引每条数据就是一个文档，文档按照语义分
小王要努力）·2024-01-10 12:47

《数据库概述》第五章 数据库完整性

数据库完整性：防止数据库存在不符合语义的数据正确性：是指数据是符合现实世界语义，反映了当前实际状况的相容性：是指数据库同一对象在不同关系表中的数据是符合逻辑的为了维护数据库完整性，数据库管理系统必须：1
Y-yll·2024-01-10 11:28

多模态大模型

这些模型可以从不同的数据模态中学习到它们的共同语义，从而实现不同模态之间的跨媒体理解和生成。
道亦无名·2024-01-10 09:44

论文阅读：Making Large Language Models A Better Foundation For Dense Retrieval

论文链接Abstract密集检索需要学习区分性文本嵌入来表示查询和文档之间的语义关系。考虑到大型语言模型在语义理解方面的强大能力，它可能受益于大型语言模型的使用。
comli_cn·2024-01-10 09:08

DUET: Cross-Modal Semantic Grounding for Contrastive Zero-Shot Learning论文阅读

学习范式DUET模型总览属性级别对比学习==正负样本解释：==3.结果分析VIT-basedvisiontransformerencoder.消融研究消融研究解释4.结论与启示结论总结启发PLMs的潜在语义知识引入多模态
GCTTTTTT·2024-01-10 09:37

详解flink exactly-once和两阶段提交

以下是我们常见的三种flink处理语义：最多一次（At-most-Once）：用户的数据只会被处理一次，不管成功还是失败，不会重试也不会重发。
后季暖·2024-01-10 08:58

遥感影像-语义分割数据集：WHDLD数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：WHDLD是一个密集的标签数据集，可用于多标签任务，例如遥感图像检索（RSIR）和分类，以及其他基于像素的任务，例如语义分割（在遥感中也称为分类）。
ly_0624·2024-01-10 08:12

遥感影像-语义分割数据集：云数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：该云数据集包括150张RGB三通道的高分辨率图像，在全球不同区域的分辨率从0.5米到15米不等。这些图像采集自谷歌Earth的五种主要土地覆盖类型，即水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地。KeyValue卫星类型谷歌Earth覆盖区域未知场景水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地分辨率0.5-15m数量150张单张尺寸1280*720原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数
ly_0624·2024-01-10 08:10

ceph之rados设计原理与实现第五章：高效的本地对象存储引擎Bluestore

由于FileStore底层仍然通过操作系统自带的本地文件系统管理磁盘，所以为了能够使用本地文件系统，所有针对RADOS的操作都需要转换成POSIX语义。所以引入了BlueStore直接管理文件。
mxy990811·2024-01-10 07:22

探索人工智能：深度学习、人工智能安全和人工智能

在自然语言处理领域，深度学习可以通过对大量文本数据进行学习，从而提取出其中的语义信息，并进行文
广州硅基技术官方·2024-01-10 06:26

ChatGPT 论文：Enhancing Few-shot Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models (三)

论文：EnhancingFew-shotText-to-SQLCapabilitiesofLargeLanguageModels(二)4分析4.1基于预测语法的检索现有的示例选择方法依赖于问题和数据库的语义表示
数大招疯·2024-01-10 05:25

【思扬赠书 | 第2期】语义解析为何作为连接自然语言与机器智能的桥梁？

✅参与方式：关注博主、点赞、收藏、评论，任意评论（每人最多评论三次）⛳️本次送书1~4本【取决于阅读量，阅读量越多，送的越多】文章目录01语义解析的应用场景场景一：场景二：02语义解析和大模型的关系语义解析技术可以提高人机交互的效率和准确性
程思扬·2024-01-10 05:14

Rust 问答之 TOML 是什么

cargo/Cargo.tomlatmaster·rust-lang/cargoCargo.tomlvsCargo.lock-TheCargoBook直奔主题，上菜：TOML旨在成为一个语义显著而易于阅读的最低限度的配置文件格式
DarkAlien·2024-01-10 04:31

FPN（Feature Pyramid Networks）

优点是它创建的多尺度特征的所有层次都包含很强的语义特征，包括高分辨率的层次。这种方法的优点是精度比较高。缺点是我们生成多少尺度的图片我们就要重新去预测多少次，需要大量的算力和内存空间。
meteor,across T sky·2024-01-10 04:02

大创项目推荐 深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉

文章目录1前言2概念介绍2.1什么是图像语义分割3条件随机场的深度学习模型3\.1多尺度特征融合4语义分割开发过程4.1建立4.2下载CamVid数据集4.3加载CamVid图像4.4加载CamVid像素标签图像
laafeer·2024-01-10 04:59

2.6 万 Star！Shell 脚本静态检测分析工具，支持 VSCode 和 Vim 等

指出导致shell行为异常和违反直觉的典型中级语义问题。指出可能导致高级用户的其他工作脚本在未来情况下失败
开源前哨·2024-01-10 03:25
上一页 16 17 18 19 20 21 22 23 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他