语义特征

HTML基础与进阶技术指南

初学者需要掌握HTML元素、属性、结构等基础知识，并了解HTML5新增的语义化标签，表单元素的使用，布局与定位技术，响应式设计原则，以及如何与JavaScript交互。

王奥雷·2025-02-02 22:48

软考高项笔记信息技术及其发展

网络协议由三个要素组成，分别是语义、语法和时序。语义：解释控制信息每个部分的含义，它规定了需要发出何种控制信息，完成的动作以及做出什么样的响应。

·2025-02-02 22:15

深入剖析 HTML5 新特性：语义化标签和表单控件完全指南

系列文章目录01-从零开始学HTML：构建网页的基本框架与技巧02-HTML常见文本标签解析：从基础到进阶的全面指南03-HTML从入门到精通：链接与图像标签全解析04-HTML列表标签全解析：无序与有序列表的深度应用05-HTML表格标签全面解析：从基础到高级优化技巧06-HTML表单深度解析：GET和POST提交方法07-HTML表单控件类型大全：文本框、密码框、文件上传全掌握08-前端表单验

吴师兄大模型·2025-02-02 22:13

学习日志009--面向对象的编程

一、面向对象编程的核心概念封装（Encapsulation）封装是面向对象编程的一个主要特征，它将对象的数据（属性）和操作这些数据的方法（行为）结合在一起，形成一个独立的对象。

Z211613347·2025-02-02 18:16

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

以下是对这三种学习方法的详细对比和总结：监督学习（SupervisedLearning）特点：数据标注：训练数据包含明确的输入特征和对应的标签（目标输出）。

BugNest·2025-02-02 16:03

一个开源 GenBI AI 本地代理（确保本地数据安全），使数据驱动型团队能够与其数据进行互动，生成文本到 SQL、图表、电子表格、报告和 BI

我们的目标是通过先进的AI驱动型解决方案、可组合数据框架和语义智能来打破数据洞察的障碍，使每个团队成员都能自信地做出更快、更智能的

struggle2025·2025-02-02 15:31

柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构

传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎，难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起，Seq2Seq架构为

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

微调特定于域的搜索的文本嵌入：附Python代码详解

2025-02-02近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】嵌入模型将文本表示为具有语义意义的向量

·2025-02-02 14:07

【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析

它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。

Francek Chen·2025-02-02 14:20

新浪微博签到数据集可视化系列（一）：数据介绍

微博签到数据不仅反映了用户在特定时间的所处位置，还能体现其活动轨迹、兴趣偏好以及与周围环境的互动关系，具有高频性、实时性等特征，以及蕴含丰富的时间、空间和语义等多维信息，在社会科学、地理信息科学、城市研究

雪山青木·2025-02-02 13:48

使用PGVector进行电影文档的向量搜索

它允许我们在数据库中存储向量并进行快速的相似性检索，非常适合于需要进行语义搜索

hgSdaegva·2025-02-02 13:43

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践数学建模_问题根因分析机器学习

现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。

2401_84239830·2025-02-02 13:41

Qwen 模型自动构建知识图谱，生成病例 + 评价指标优化策略

因为在VQA场景中，你需要对患者上传的图像或文本症状进行语义向量化，以便快速查找相似病例或相关医学图像内容；同时用关系型数据库维护患者基础信息和简单的交互记录即可。AI-Power

2301_79306982·2025-02-02 13:11

不同模型对 Emoji 和普通文本的处理表现，Emoji的向量嵌入（含测试代码）

确保分词结果与模型兼容，既能表达语义，也能保留emoji的特性。

2301_79306982·2025-02-02 13:41

【文本去重】通俗易懂理解Minhash算法

注意:jaccard相似度并没有提取文档的任何语义，只是在查

凌漪_·2025-02-02 12:36

程序员之路：编程语言面向对象的特征

面向对象编程（Object-OrientedProgramming，OOP）有以下四个主要特征：封装（Encapsulation）概念封装是指将对象的状态（数据成员）和行为（方法）包装在一个单元（类）中

ysdysyn·2025-02-02 12:05

【产品经理修炼之道】-一文搞懂微服务架构

文章从微服务架构的引入和发展讲起，详细对比了传统单体应用与微服务的差异，并探讨了微服务架构的具体特征。进一步，文章阐释了SOA与微服务的区别，并提供了微服务架构实践的指导，包括设计模式和应用案例。

xiaoli8748_软件开发·2025-02-02 11:30

YOLOv10改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念，通过独特的模块设计，在不显著增加延迟的情况下，高效融合不同层级的特征信息。

Limiiiing·2025-02-02 10:50

YOLOv10改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测

HS-FPN借助通道注意力机制及独特的多尺度融合策略，有效应对目标尺寸差异及特征稀缺问题。

Limiiiing·2025-02-02 10:49

提升表达技巧，让你的努力不被辜负

提升核心表达技巧培养简洁、准确、有感染力的表达方式学会倾听，抓住关键，找准时机提高交谈成功率避免语义含糊，保持逻辑顺序选择合适话题，保持谈话顺利进行学会化解尴尬和矛盾及时补救口误，运用自嘲和岔换话题站在对方角度

lichunericli·2025-02-02 09:47

手机直连低轨卫星通信：架构、关键技术和未来展望

【摘要】借助低轨卫星星座全时全域覆盖优势，手机直连卫星通信预期成为6G重要特征之一。首先介绍了手机直连卫星的测试验证、标准化与商业项目发展现状。

罗思付之技术屋·2025-02-02 09:46

C中面向对象的三大特征是什么？

###C语言中面向对象的三大特征及其详细解释与示例####1.封装**定义**：封装是将对象的状态（成员变量）和行为（成员函数）封装在一起，通过访问修饰符对外部隐藏对象的内部实现细节。

计算机学长大白·2025-02-02 08:02

深度学习基因组学+机器学习单细胞分析，当下最火热研究方向！

深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。

qwmb919·2025-02-02 07:25

向量语义（Vector Semantics）与表征学习（Representation Learning）详解

1.向量语义（VectorSemantics）与词嵌入（WordEmbeddings）向量语义的核心思想是用数学向量来表示单词的意义。

苏西月·2025-02-02 07:54

《深入浅出HTTPS》读书笔记（31）：HTTPS和TLS/SSL

就是说HTTPS拥有HTTP所有的特征，并且HTTP消息由TLS/SSL协议进行安全保护。对于客户端（比如浏览器）来说，发送HTTPS请求就是连

earthzhang2021·2025-02-02 06:51

深度学习——线性代数

取个名字真难啊啊·2025-02-02 06:19

matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究

采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现。

老许的花开·2025-02-02 01:24

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

赵钰老师·2025-02-02 01:50

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三

小李很执着·2025-02-01 23:43

Encoder-only decoder-only encoder-decoder大模型的区别

-优点：能够更好地理解输入文本的语义和上下文信息，适合需要特征提取的任务。-缺点：无法直接生成文本输出。-代表模型：BERT、RoBERTa、ALBERT等。

阿牛牛阿·2025-02-01 23:40

开源的Text-to-SQL工具WrenAI

语义引擎：WrenAI配备了强大的语义引擎，能够映射业务术语到数据源，定义关系，并整合预定义的计算和聚合，从而提高查询精度。支持多种模

rkmhr_sef·2025-02-01 23:39

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-01 21:56

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#定义数据：x_data是特征

〖是♂我〗·2025-02-01 21:54

使用PaddlePaddle实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

importpaddleimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt2.加载自定义数据集假设有一个CSV文件custom_dataset.csv，其中包含特征

Luzem0319·2025-02-01 21:51

不同物体运动方向的检测-python

方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速，适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测

人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（三）Word2Vec

Word2Vec定义：Word2Vec是一种将单词转化为向量的技术，基于神经网络模型，它能够将单词的语义关系通过向量空间的距离和方向进行表示。

Blankspace空白·2025-02-01 18:31

StarRocks实战——表设计规范与监控体系

目录前言一、StarRocks表设计1.1字段类型1.2分区分桶1.2.1分区规范1.2.2分桶规范1.3主键表1.3.1数据有冷热特征1.3.2大宽表1.4实际案例1.4.1案例一：主键表内存优化1.4.2

吵吵叭火·2025-02-01 17:53

架构风格

体系结构风格反映了领域中众多系统所共有的结构和语义特性，并指导如何将各个模块和子系统有效地组织成一个完整的

「已注销」·2025-02-01 17:51

本地部署DeepSeek大模型完整指南

DeepSeek作为国产顶尖开源大模型，其优秀的语义理解和生成能力备受关注。本文将手把手教你如何在本地计算机部署DeepSeek模型并实现对话交互，支持CPU/GPU双模式运行。

ddv_08·2025-02-01 17:17

【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构

DeepSeek技术架构的详细介绍：1.混合专家架构（MoE）DeepSeek-V3采用了混合专家（Mixture-of-Experts,MoE）架构，这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征

xiaoli8748_软件开发·2025-02-01 16:07

pytorch基于GloVe实现的词嵌入

1.GloVe介绍基于词的共现信息（不像Word2Vec使用滑动窗口预测）适合较大规模的数据（比Word2Vec更稳定）学习出的词向量能捕捉语义信息（如类比关系）importtorchimporttorch.nnasnnimp

纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:31

【机器学习】自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。

加德霍克·2025-02-01 14:21

深度学习-笔记1

整体上可以分为预训练模型层和任务适配层，预训练模型层负责学习通用的语言知识和语义表示，任务适配层

·2025-02-01 12:15

深度学习之核函数

支持向量机通过某非线性变换φ(x)，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。

fpcc·2025-02-01 12:38

深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用

1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN（卷积神经网络）应用：图像分类、物体检测（车辆、行人、交通标志）、语义分割（道路、车道线）。

eso1983·2025-02-01 12:37

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上

项目技术路线（1）构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集（2）针对跨架构下的二进制程序，利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言，对于不同中间语言，选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征

XLYcmy·2025-02-01 12:37

自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)

词嵌入能够捕捉语义信息，使得相似的词在向量空间中具有相近的表示。

纠结哥_Shrek·2025-02-01 09:19

计算机网络概述

计算机网络概述】——计算机网络概述的文章，如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️作者简介：大家好，我是听风与他☁️博客首页：CSDN主页听风与他每日一句：狠狠沉淀，顶峰相见目录前言计算机网络21世纪的特征早期网络分类互联网互联网概述计算机网络互联网服务提供者

听风与他·2025-02-01 09:41

DeepSeek大模型技术深度解析：揭开Transformer架构的神秘面纱

该模型能够高效处理智能对话、文本生成和语义理解等复杂任务，标志着人工智能在自然语言处理领域的重大进展。

不一样的信息安全·2025-02-01 08:07

《DeepSeek-R1 问世，智能搜索领域迎来新变革》

DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力：DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法，能够精准解析复杂的语义结构

黑金IT·2025-02-01 08:35

推荐频道