语义相似度第2页

字节&约翰斯·霍普金斯&上交提出iBOT框架，基于MIM进行自监督训练，在ImageNet-1K上达到86.3%的微调精度！...

关注公众号，发现CV技术之美▊写在前面语言Transformer的成功主要归功于maskedlanguagemodeling（MLM）的预训练任务，其中文本首先被标记为语义上有意义的片段。

我爱计算机视觉·2024-09-06 07:00

Spark入门：KMeans聚类算法

其主要思想使用样本的不同特征属性，根据某一给定的相似度度量方式（如欧式距离）找到相似的样本，并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习（UnsupervisedLearning）方法。

17111_Chaochao1984a·2024-09-06 05:46

Integrating Mamba and Transformer for Long-Short Range Time Series Forecasting————4 METHODOLOG

以下是Mambaformer模型的各个组成部分和流程的详细说明：嵌入层（EmbeddingLayer）TokenEncoding（令牌编码）：这个部分将输入数据编码成向量表示，以捕捉输入特征的语义含义或特征

six.学长·2024-09-06 02:57

【AI学习】简单聊聊后训练（Post-Training）的重要性

预训练只能学到语言本身的统计概率、基础通用的语义，如果希望模型发挥更好的作用，后训练显得越来越重要。

bylander·2024-09-05 19:39

项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统(3) --- 数据综合查询设计与实现

比如在定义视频相似度时，如何衡量多个视频之间的相似度？如何能通过语义拆分及内容，对视频进行综合排序？如何找到相似视频的关键位置等都是searc

PhoenixAI8·2024-09-05 18:00

认识H5标签和CSS3新特性

https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/web/guide/HTML/HTMLHTML5新标签语义化标签视频标签音频标签input新标签及新属性CSS3新选择器属性选择器结构伪类选择器此前学习过的

8c2e58e492bd·2024-09-05 17:51

深度学习的发展历程

以颜色表示为例，见下图：要学习到一种好的高层语义表示（一般为分布式表示），通常需要从底层特征开始，经过多步非线性转换才能得到。深层结构的优点是可以增加特征的重用性，从而指数级地增加表示能力。

木亦汐丫·2024-09-05 13:00

大模型--个人学习心得

大模型LLM定义大模型LLM，全称LargeLanguageModel，即大型语言模型LLM是一种基于Transformer架构模型，它通过驯良大量文本数据，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而能够对自然语言文本进行建模这种模型在自然语言处理

挚爱清&虚·2024-09-05 12:27

java面试题三

当JAVA程序违反了JAVA的语义规则时，JAVA虚拟机就会将发生的错误表示为一个异常。违反语义规则包括2种情况。一种是JAVA类库内置的语义检查。

ying0216·2024-09-05 10:07

[论文笔记]Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization

这篇论文从对深度特征学习的成对相似度优化角度出发，旨在最大化同类之间的相似度sps_ps

愤怒的可乐·2024-09-05 07:18

语义分割训练精度计算

语义分割训练的output结果一般是[batch_size,num_classes,width,height]这样的形式，而label的结果一般是[batch_size,width,height]，类似如下形状

南太湖小蚂蚁·2024-09-05 06:10

Elasticsearch检索原理

解析过程涉及以下步骤：查询解析：Elasticsearch会对查询进行语法和语义分析。分词处理：对查询中的文本进行分词处理，将其转换为词项，以便于与倒排索引对应

知知之之·2024-09-04 23:31

Zero-Shot Image Classification总结

1任务说明现有的benchmark通过ImageNet-1k上预训练的Res101从已知类的训练集提取feature或者featuremap，然后对每一个类引入一个语义标签，可能是属性标签（attributelabel

夏日小光·2024-09-04 16:56

语义分割笔记

在语义分割任务中，提升自制数据集上baselinemodel的平均交并比（mIoU）和平均精度（mAcc）的难度取决于多个因素。

Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

JavaScript入门第七章（数据类型转换）

显式转换：程序员主动调用语法去转换数据类型，语义更加明确注意：数据类型的转变并不会改变原来变量的值，而是会产生一个新的值例如：（1）letnum='10';parseInt(num)：为什么要有数据类型转换

v_648374·2024-09-04 11:14

AI模型：追求全能还是专精？-- 之3：“智能”符号学诠释的程序逻辑分析

Q1、昨天的“之2：对“智能”的符号学诠释”对“智能”进行了全面的剖析，将智能最终解释为符号学的三个分支branch（语义、语用和语法）需要承担的具体责任和其对应所需要的能力。

一水鉴天·2024-09-04 07:16

简单聊聊高仿名表一般什么价

微信:52226813(下单赠送精美礼品)高仿名表是指外观和功能上都与原版名表相似度极高的复制品。它们使用的材料、工艺与正版名表非常接近，甚至有些高仿名表在细节上更加精细。

广州潮品汇·2024-09-04 06:17

简单聊聊劳力士复刻表哪个厂的最好

C厂的复刻表与原版劳力士表几乎完美无缺的相似度，

广州潮品汇·2024-09-04 06:43

Java 内存模型-锁的内存语义

章节目录锁的释放-获取建立的happens-before关系锁的释放-获取的内存语义锁的释放-获取建立的happens-before关系锁是Java并发编程中最重要的同步机制。

markfork·2024-09-03 20:20

为什么我们会产生共情？

该理论认为,人们的记忆网络模型不仅包含对语义的记忆,还与情感记忆相连接,语义和情感记忆交叉形成结点是一个富含语义和情感结点的网络。若外界刺激激活了其中的一个结点后,语义和情感结点就将同时被激活。

葭芷之畔·2024-09-03 12:02

开发一个查询功能 -- activiti工作流养成计划（六）

再贴一下模块的包结构，与上一篇有点变动，因为activiti作为一个模块，是对外提供api的，主要是供admin模块调用，所以把之前的controller包改成api语义上更为合适。

唐田震·2024-09-03 04:58

sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型

目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker（方法一）Dockerfile（方法二）Anaconda（方法三）数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料Sentence-BERT论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networkshttps://ar

技术瘾君子1573·2024-09-02 10:12

基于SpringBoot+Vue协同过滤视频推荐系统

idea2.主要功能说明：1）用户注册、登录、首页、个人中心、我的收藏、视频新增、后台管理、2）管理员个人中心、用户管理、视频标签管理、视频信息管理、轮播图管理3）协同过滤算法根据用户的收藏喜好行为计算相似度

f168bc2b3926·2024-09-02 09:35

Rust为什么需要Pin、Unpin

什么是移动语义？在Rust中，值的所有权可以转移，称为“移动”。对于大多数类型，移动是安全的，编译器会自动处理相关的内存管理。然而，在某些情况下，移动对象可能会导致内存不安全。例如，当

Hello.Reader·2024-09-02 09:33

python基础笔记_Python基础笔记

[基础部分]Python是一种解释型的、面向对象的、带有动态语义的高级程序设计语言。输出方式：print“Helloworld”空值是Python里一个特殊的值，用None表示。

weixin_39687786·2024-09-02 06:42

每天五分钟计算机视觉：Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系

这两个网络分别处理输入的对比样本，通过比较两个输入样本的特征向量来判断它们的相似度。在人脸识别中，Siamese网络通过计算输入人脸

幻风_huanfeng·2024-09-02 05:07

【ADXL373、ADXL372】超低功耗加速度计的驱动代码测试

ADXL375、ADXL373、ADXL372，其中ADXL375的示例代码比较丰富，另外两个相对较少，所以我后续就根据数据手册对ADXL373的驱动代码进行了编写（ADXL372的寄存器和ADXL373相似度极高

我要做技术大佬·2024-09-02 00:34

C++中的右值引用

一、引言C++11引入了许多新特性，其中右值引用（RvalueReferences）是一个非常重要的概念，它极大地增强了C++处理临时对象和移动语义的能力。

hn_tzy·2024-09-01 21:19

084-非语言沟通-沟通管理

美国传播学家，艾伯特.梅拉比，曾给出一个公式：信息传递=55%视觉+38%声音+7%语义。什么意思呢？说沟通这件事，只有7%是关于语言内容，是关于你说了什么，剩下的93%，

西西弗斯XD·2024-09-01 20:35

遥感影像-语义分割数据集：GID数据集详细介绍及训练样本处理流程

GID数据集：大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介：GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集（GID-5）和精细土地覆盖集（GID-15）两个部分。大规模分类集（GID-5）包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别，共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中，训练集为120景图像，验证集为

GIS潮流·2024-09-01 18:33

《编写高质量iOS与OS X代码的52个有效方法》10-13

存储对象值的时候可以致命“存储策略”，用以维护相应的“内存管理语义”。

小如99·2024-09-01 17:57

语义补全学习笔记

自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像，不依赖点云数据，能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer

AI算法网奇·2024-09-01 17:53

【论文笔记】：LAYN：用于小目标检测的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络

获得高级语义信息也较少，图像中可能存在一些噪声信息，误导训练网络学习不正确的特征。映射到原始图像的感受野的大小。当感受野相对较小时，空间结构特征保留较多，但

hhhhhhkkkyyy·2024-09-01 10:39

初识HTML+CSS（第4章认识标签三）

这个属性在实际网页开发中作用很大，主要方便搜索引擎了解链接地址的内容（语义化更友好）4.只要为文本加入a标签后，文字的颜色就会自动变为蓝色（被点击过的文本颜色为紫色），颜色很难看吧，不过没

Zhangdake·2024-09-01 03:58

数据库系统概论：数据库完整性

数据库完整性是指数据的精确性、可靠性和逻辑一致性，它防止数据库中出现不符合语义的数据。其目的是保护数据免受意外或恶意破坏，确保数据在逻辑上的一致性、正确性和有效性。

ZachOn1y·2024-08-31 19:37

书写HTML的规范

文章目录1.1通用约定标签Class与ID属性顺序引号嵌套语义嵌套约束严格嵌套约束布尔值属性1.2语义化常见标签语义示例1.3HEAD文档类型语言属性字符编码IE兼容模式SEO优化viewportiOS

恶心_3da6·2024-08-31 19:44

YOLOv9独家改进：一种高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer

本文独家改进：轻量化改进之高效移动应用的卷积加性自注意VisionTransformer，构建了一个新颖且高效实现方式——卷积加性相似度函数，并提出了一种名为卷积加性标记混合器（CATM）的简化方法来降低计算开销

AI小怪兽·2024-08-31 17:28

HTML 中 a 超链接标签全解析：属性、锚点与伪类

与之同为文本级标签的，由于其语义范围相对较大，所以可以包裹标签，而不能包裹标签。

前端基地·2024-08-31 12:49

C++右值引用简介

文章目录一、前言二、左值和右值三、左值引用和右值引用四、右值引用的主要用途1、移动语义（MoveSemantics）2、完美转发（PerfectForwarding）五、移动构造函数与移动赋值运算符六、

不适合写代码的程序员·2024-08-31 03:48

Phenaki——文本描述生成动画或视频，动态视频序列。

一、Phenaki介绍Phenaki是一个先进的视频生成系统，能够根据输入的文本描述生成连续且符合语义的视频内容。

爱研究的小牛·2024-08-31 02:06

HTML5新增标签

HTML5的特点：语义化标签语义化标签就是尽量使用有相应的结构的含义的Html的标签1.结构更好，更利于搜索引擎的抓取（SEO的优化）和开发人员的维护（可维护性更高，因为结构清晰，so易于阅读）。

冰land·2024-08-30 21:44

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

PCL LCCP点云分割

它结合了几何特征和拓扑关系，用于在三维点云数据中提取具有语义意义的区域或对象。1.超体素生成：首先，点云通过SupervoxelClustering被划分成多个超体素。

大鱼BIGFISH·2024-08-30 13:43

一般买高仿手表在哪里买，这5大途径不要错过

由于其相似度高，并且价格相对较低，所以受到一些人的喜爱。那么，大家可能会问，高仿手表在哪里可以购买到呢？接下来我将为大家推荐十个购买高仿手表的渠道。

富腕表之家·2024-08-30 11:40

遥感影像-语义分割数据集：Vaihingen数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情Vaihingen是一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑。KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑-Vaihingen场景城市分辨率5cm数量38张单张尺寸6000*6000原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数三通道官网https://www.isprs.org/education/benchm

GIS潮流·2024-08-30 10:56

数据库基本概述

Cyzhouke·2024-08-30 08:05

《中国人工智能学会通讯》——7.17 篇章语义分析方法概述

7.17篇章语义分析方法概述篇章语义分析主要有以下三个主流的研究方向。以篇章结构为核心此类研究工作的目标是识别不同文本块之间的语义关系，例如条件关系、对比关系等，亦称为修辞关系识别。

weixin_33941350·2024-08-30 07:38

论文浅尝 - AAAI2020 | 迈向建立多语言义元知识库：用于 BabelNet Synsets 义元预测...

来源：AAAI2020链接：https://arxiv.org/pdf/1912.01795.pdf摘要义原被定义为人类语言的最小语义单位。

开放知识图谱·2024-08-30 07:35

FrameNet介绍——从同义词语义知识库到框架语义知识库

项目特点FrameNet承诺使用语料库证据（corpusevidence）来进行语义和句法的概括；并对目标词（主要是名词、形容词和动词）的搭配方式进行表示，其中语义部分使用了框架语义学。

禾风wyh·2024-08-30 07:35

如何判断关键词在标题和描述中的密度是否合理？

金融吗弄·2024-08-30 07:34

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