语义相似度第18页

Exploring Visual Relationship for Image Captioning

本文提出了一个GCN-LSTM模型，如图所示Contribution本文的主要贡献是提出了对视觉关系的使用Model本文通过结合目标在语义上的和空间上的关系

luputo·2024-01-21 21:34

维普查重引用文献算重复率吗

但是，如果引用的文献与已有文献存在相似度较高的情况，或者引用的文献

zjl102562·2024-01-21 18:46

英伟达提出AdaViT：出于DeiT而又快于DeiT

©作者|小欣01简介自从VisionTransformer(ViT)被提出以来，Transformer已经成为一种流行的神经网络架构，并广泛的应用到计算机视觉领域之中，如图像分类、目标检测、图像生成和语义分割等任务

CV案例精选·2024-01-21 18:32

快速上手的AI工具-文心3.5vs文心4.0

1、语义理解能力为了测试3.5和4.0模型语意

卢卡上学·2024-01-21 17:44

flink 容错机制

从容错和消息处理的语义上(atleastonce,exactlyonce)，Flink引入了state和checkpoint。state一般指一个具体的task/operator的状态。

少年阿宏·2024-01-21 17:13

穿越Flink的时间隧道：解锁实时数据之窗，掌握流处理之巅

目录Flink中的时间和窗口1时间语义1.1Flink中的时间语义1.1.1处理时间1.1.2事件时间1.2那种时间语义更重要2水位线2.1事件时间和窗口2.2什么是水位线2.3如何生成水位线2.3.1

佛系爱学习·2024-01-21 17:42

GitHub 13.7k star，一款让Windows和macOS瘦身减肥实用工具，免安装+开源+性能高

帮助我们清理重复的文件清理空白的文件夹找出相似度很高的图片。。。尤其我们如果用Windows系统，动不动还没搞事，系统C盘就快满了。

码农说·2024-01-21 16:29

2022-03-27

真的是艰难，我一边循环的回味着《语义错误》，一边又在为了不批评自己，所以，总会在一天中挤出几分钟，十几分钟看一点《把自己作为方法》。这本书下周二文化有限要讲。

做梦狂·2024-01-21 15:00

【OpenAI&SK】：SemanticKernel简说

SK在内核内置了一些组件，包括内存，语义方法，本地方法，计划

dotNET跨平台·2024-01-21 14:43

常见异常类及异常对象属性

语法错误(编译错误)——编辑器逻辑错误——程序调试语义错误(运行错误)——异常处理C#提供了大量的异常类，这些类都继承自Exception类。Exception类是所有异

ht_game·2024-01-21 13:51

C语言从入门到实战——编译和链接

编译和链接前言一、翻译环境和运行环境二、翻译环境2.1预处理（预编译）2.2编译2.2.1词法分析2.2.2语法分析2.2.3语义分析2.3汇编2.4链接三、运行环境前言在C语言中，编译和链接是将源代码转换为可执行文件的两个主要步骤

鲜于言悠905·2024-01-21 11:21

关于最近的NLP模型Bert、Elmo、GPT（下--2）

这样的任务可以用在文本分类，语义分析等多种场景，比transformer，elmo，word2vector的效果要好。利用be

吴祺育的笔记·2024-01-21 09:35

（C语言）编译和链接

目录⚽️一.翻译环境1.预处理（预编译）2.编译（1）词法分析（2）语法分析（3）语义分析3.汇编4.链接二.运行环境三.结言在ANSIC的任何⼀种实现中，存在两个不

北冥湖畔的燕雀·2024-01-21 09:03

大模型 RAG 优化收集一

痛点1：文档切分粒度不好把控，既担心噪声太多又担心语义信息丢失问题1：如何让LLM简要、准确回答细粒度知识？问题2：如何让LLM回答出全面的粗粒度（跨段落）知识？

fan_fan_feng·2024-01-21 08:47

datawhale 第三章-模型架构

分词的目的是将输入文本分成一个个词元，保证各个词元拥有相对完整和独立的语义，以供后续任务（比如学习embedding或者作为高级模型的输入）使用。

fan_fan_feng·2024-01-21 08:41

使用AFPN渐近特征金字塔网络优化YOLOv8改进小目标检测效果（不适合新手）

这种融合方式有助于减小不同层次特征间的语义差距，从而提升特征融合效果，使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。在YOLOv8中应用AFPN：AFPN被应用于两阶段和一阶段的目标检测框架，并在MS

E寻数据·2024-01-21 07:57

如何区分 html 和 html5？

例如，音频和视频元素的和、语义元素如,,,和，以及一些输入类型，例如,,和等。语义化标签：HTML5引入了更多

那维莱特·2024-01-21 07:13

前端笔试题（五）

+b;=>a=3b=a-b;=>b=1a=a-b;=>a=2第二种解法利用ES6中的解构赋值：[a,b]=[b,a]2.前端页面由哪三部分组成，他们分别的作用是什么结构层(HTML)作用：对网页内容的语义以及含义做出描述表示层

哎亚亚哎亚亚·2024-01-21 06:05

《CLRNet：Cross Layer Refinement Network for Lane Detection》论文笔记

当然，车道是一种具有高级语义的交通标志，而它具有特定的局部模式，需要详细的低级特征才能准确定位。使用不同层次的特征对于准确检测车道非常重要，但目前还没有得到充分的研究。

大龙唉·2024-01-21 06:34

C语言——宏定义

文本性质”的操作，就是指一段文本替换成另外一段文本，而不考虑其中任何的语义内容。宏仅仅是在C预处理阶段

(^__^)·2024-01-21 01:57

【JAVA】AI医疗导诊系统源码

2、自然语言理解采用医疗AI、自然语言处理技术，对患者主诉进行语义分析，智能匹配医学知识库。3、多输入方式

源码技术栈·2024-01-21 00:11

人工智能ai写作系统，ai智能写作机器人

人工智能AI大数据深度：基于伪原创算法，采用神经网络算法，在超过1535000篇文章中进行自动学习、聚合算法进行人工智能的创建，内容语义不变，媒体阿里、腾讯、百度均于日前在百家号内容创作者盛典上推出人工智能创作支撑平台创作大脑

阳阳2013哈哈·2024-01-21 00:11

ranking loss

ell(y)=\max(0,1-t\cdoty)ℓ(y)=max(0,1−t⋅y)释义：ttt是目标值，yyy是预测值，1是margin，当ttt与yyy的符号相同时，则代表类别一样，此时ttt与yyy的相似度与高则

大猫子·2024-01-20 22:17

竹永康在科锐待岗第3天工作总结

文章目录全文索引MyISAM全文索引自然语言的全文索引布尔全文索引全文索引的限制和替代方案全文索引的配置和优化全文索引全文索引是为“通过关键字的匹配来进行相似度的查询过滤”的场景而设计的。

_zyk·2024-01-20 21:17

ElasticSearch 使用教程（六）之_score(评分)介绍

本文链接：https://blog.csdn.net/paditang/article/details/79098830前言使用ES时，对于查询出的文档无疑会有文档相似度之别。

mengao1234·2024-01-20 21:16

科普大语言模型中的Embedding技术

Embedding是指将一个内容实体映射为低维向量，从而可以获得内容之间的相似度。例如，我们可以将一个单词映射为一

AI明说·2024-01-20 21:09

Flink窗口与水位线不得不说的秘密

正式发布流批一体统一运行之后，我们的实时计算框架真正步入了Flink的时代，flink实现了流批一体，那么在我们的flink计算中怎么实现我们的批处理，这时候就有了这个窗口的概念；在我们的flink框架中有四大基石：时间语义

梧桐生湘云·2024-01-20 19:56

flink学习之水位线

什么是水位线在事件时间语义下，我们不依赖系统时间，而是基于数据自带的时间戳去定义了一个时钟，用来表示当前时间的进展。于是每个并行子任务都会有一个自己的逻辑时钟，它的前进是靠数据的时间戳来驱动的。

吃草料的羊·2024-01-20 19:24

探索图像检索：从理论到实战的应用

目录一、引言二、图像检索技术概述图像检索的基本概念图像检索与文本检索的区别特征提取技术相似度计算索引技术三、图像检索技术代码示例图像特征提取示例相似度计算索引技术四、图像搜索流程架构数据采集与预处理特征提取相似度计算与排名结果呈现与优化五

TechLead KrisChang·2024-01-20 19:21

CPython是最常用的Python解释器之一，也是Python官方实现。它是用C语言编写的，旨在提供一个高效且易于使用的Python解释器。

以下是CPython的一些特点和功能：语言兼容性：CPython兼容Python的标准语法和语义，因此与其他Python实现的代码可以无缝地在CPython上运行。

jiang_changsheng·2024-01-20 15:12

【C语言】编译和链接深度剖析

文章目录前言翻译环境和运行环境翻译环境预处理（预编译）编译词法分析语法分析语义分析汇编链接运行环境总结前言本小节，我们学习翻译环境和运行环境，其中我们将学习编译环境的4个阶段：预编译，编译（词法分析，语法分析

阿森要自信·2024-01-20 13:35

Guava笔记

基本工具使用和避免null很多Guava工具类对Null值都采用快速失败操作，Null的含糊语义让人很不舒服，Null很少可以明确地表示某种语义。

Emmmmm_1·2024-01-20 13:56

11种开源即插即用模块汇总！！（附论文和代码）

SCConv：空间和通道重构卷积（2023）2、SENet：通道注意力模块（2018）3、ECA：高效通道注意力模块（2020）4、RefConv：重参数化重聚焦卷积（2023）5、SNA-SAW：域泛化语义分割模型

JOYCE_Leo16·2024-01-20 12:28

第九章_DNA催化与肽展计算和AOPM-TXH-VECS-IDUQ元基解码

第九章_DNA催化与肽展计算和AOPM-TXH-VECS-IDUQ元基解码语义逐级表达的方式，十五元基解码。1.推导与定义:甲基胞嘧啶在DNA编码和肽计算中具体定义为IDUQ-U变嘧啶。

罗瑶光·2024-01-20 10:24

编译原理课程设计--C语言编译器

编译原理课程设计–C语言编译器源程序1：源程序1词法分析结果：与程序1语法分析结果（部分）源程序1四元式：源程序1优化后的四元式：action-goto表（部分）文件目录：课设目的（1）掌握语义分析过程

Cathy___Sun·2024-01-20 10:14

HTML5新增语义标签

HTML5新增标签新增了那些语义化标签-`header`---头部标签-`nav`---导航标签-`article`---内容标签-`section`---块级标签-`aside`---侧边栏标签-`footer

王玉伟的伟·2024-01-20 10:46

【温故而知新】HTML5 应用程序缓存

以下是HTML5的一些主要特点：新增语义元素：HTML5引入了许多新的语义元素，如、、、等，这些元素有助于提高网页的结构化和可访问性。

雪梅零落·2024-01-20 09:20

信息与内容安全期末复习

网络空间包括网络域（物理域）和内容域（信息域，认证域，社会域）信息内容安全定义：信息安全在法律政治道德层次上的安全，是语义层次的安全。

北岛千奈·2024-01-20 08:08

【论文阅读】GPT4Graph: Can Large Language Models Understand Graph Structured Data?

文章目录0、基本介绍1、研究动机2、准备2.1、图挖掘任务2.2、图描述语言（GDL）3、使用LLM进行图理解流程3.1、手动提示3.2、自提示4、图理解基准4.1、结构理解任务4.1、语义理解任务5、

鲸可落·2024-01-20 08:52

前端面试题汇总大全（含答案）-- 持续更新

一、HTML篇1.简述一下你对HTML语义化的理解？用正确的标签做正确的事情。

秋の本名·2024-01-20 07:28

Data Bricks Delta Lake 入门

DeltaLake是一个开源存储层，它将关系数据库语义添加到基于Spark的数据湖处理中。

AI普惠大师·2024-01-20 07:03

2019-03-27内联元素盒模型浮动

*内联元素：（行内元素）所谓的行内元素指的是只占自身大小的元素，不会占用一行常见的内联元素：spanaimgiframespan没有任何语义，span标签专门用来选中文字，然后为文字来设置样式*盒子模型

我想要上天·2024-01-20 06:15

Vue JSX 快速上手指南【语法篇】

在Javascript里写XML，同时拥有Javascript的灵活性和HTML的语义化。TemplatevsJSXtemplate是Vue的默认写法，也更推荐。

Dreamy_lin·2024-01-20 05:39

人工智能发展简史第四章：平稳发展期-20世纪90年代

20世纪90年代，AI出现了两个很重要的发展：一方面是蒂姆·伯纳斯·李（TimBerners-Lee）在1998年提出的语义网，即以语义为基础的知识网或知识表示。

ChatGPT_X·2024-01-20 04:08

基于深度学习的复杂背景下目标检测研究—论文解读

同时，通过构建特征金字塔和融合多层特征图的方式，实现对低层特征图的语义信息融合增强，以提高对小目标检测的精度，从而提高整体的检测精度。2.实现方法本文检

寂静之地·2024-01-20 03:28

聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例

一、概述将相似的样本自动归到一个类别中，不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用欧式距离法；聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。

小林打怪中·2024-01-20 02:21

学习搭建Vue组件库

versionversion字段表示包的版本号，大致符合x.x.x的格式，严格来说应该叫major.minor.patch(主版本号.次版本号.修订号)，如果要进一步了解版本号相关的知识，我们可以阅读以下文章来详细了解什么是语义化版本

baidu_41921865·2024-01-20 00:43

——如何实现Kafka精确传递一次语义

我们都知道Kafka的吞吐量很大，但是Kafka究竟会不会丢失消息呢？又会不会重复消费消息呢？有很多公司因为业务要求必须保证消息不丢失、不重复的到达，比如无人机实时监控系统，当无人机闯入机场区域，我们必须立刻报警，不允许消息丢失。而无人机离开禁飞区域后我们需要将及时报警解除。如果消息重复了呢，我们是否需要复杂的逻辑来自己处理消息重复的情况呢，这种情况恐怕相当复杂而难以处理。但是如果我们能保证消息e

大数据流动·2024-01-19 23:07

消费者传递保证语义

Kafka服务器端并不会记录消费者的消费位置，而是由消费者自己决定如何保存其消费的offset.0.8.2版本之前消费者会将其消费位置记录zookeeper中，在后面的新版本中，消费者为了缓解zookeeper集群的压力，在Kafka服务器端添加了一个名字是__consusmer_offsets的内部topic,简称为offsettopic，他可以用来保存消费者提交的offset，当出现消费者上线

莫言静好、·2024-01-19 23:07

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