语义相似度第25页

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

关于不完整多视图聚类相关知识的记录

聚类就是依据给定的相似性度量，将无标记的数据集样本划分成若干个子集或簇，使得簇内相似度和簇间相异度最大。多视图聚类的目标是利用多视图数据中的一致和互补信息对数据进行聚类并得到更好的聚类结果。

打小就聪明w·2024-01-11 02:37

【MOOC-生物信息学-序列比较】

序列相似的重要性相似的序列往往起源于同一个共同的祖先序列，它们很可能有相似的空间结构和生物学功能，即相似的序列->相似的结构->相似的功能可用序列相似、结构功能已知的蛋白质推测当前仅知道序列的蛋白质2.一致度与相似度一致度

HuangXinyue1017·2024-01-11 01:16

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

机器学习 -- 余弦相似度

场景我有一个页面如下（随便找的）：我的需求是拿到所有回答的链接，再或者我在找房子网上，爬到所有的房产信息，我们并不想做过多的处理，我只要告诉程序，请帮我爬一个类似xxx相似度为0.5的就可以了，然后我自会写一小段代码去给数据清洗

北堂飘霜·2024-01-10 20:19

【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

探索检索增强生成（RAG）技术的无限可能：Vector+KG RAG、Self-RAG、多向量检索器多模态RAG集成

在实际使用时，将计算用户的问题和文本块的相似度，并召回topk的组块，然后将topk的组块和问题拼接生成提示词输入到大模型中，最终得到回答。

汀、人工智能·2024-01-10 14:31

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

KMP模式匹配算法

子串索引值的变化方式只和子串自身有关系，而且索引值的变化取决于当前字符之前的串的前后缀的相似度。我们以next数组表示串的相似度。

w___hao·2024-01-10 09:19

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

bert和GPT使用的transformer有什么不同

Bert(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种预训练语言模型，可以被用于自然语言处理任务，如文本分类、问答、语句相似度计算等。

Nate Hillick·2024-01-10 06:11

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

什么是多边形网格以及如何编辑它？

ygtu2018·2024-01-10 02:09

了解什么是UV纹理？

ygtu2018·2024-01-10 02:09

UV贴图和展开初学者指南

ygtu2018·2024-01-10 02:38

Three.js 纹理贴图的实现

ygtu2018·2024-01-10 02:38

3D软件坐标系速查【左手/右手】

新缸中之脑·2024-01-10 02:37

OpenNL线性系统求解库

新缸中之脑·2024-01-10 02:37

UV映射技巧和窍门

ygtu2018·2024-01-10 02:06

编译原理复习笔记--简答题

语义分析：审查源程序有无语义错误，为代码生成阶段收集类型信息。中间代码生成：在语法和语义分析后，将源程序变成一种内部表现形式。代码优化：对前一阶段产生的中间代码进行变换或改造。

小李学不完·2024-01-10 02:02

【码银送书第十一期】《自然语言生成SQL与知识图谱问答实战》

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。

码银·2024-01-09 23:48

2022-09-23

在访谈的过程中，咨询师需要不定时的穿插一般化、重新建构、摘要、简述、语义等形式技巧也可以引导当事人。看到如何引导当事人克服与面对困境的方法，态度，可能性以如何协助当事人接受困境暂时无法改变的应对？

岁月静好_9afd·2024-01-09 22:43

c++ std::move()到底干了什么

它并不实际移动数据，而是改变了对象的分类，使得在函数中可以使用移动语义。std::move()的实现非常简单，它实际上只是将传递给它的

zhaoyqcsdn·2024-01-09 22:49

CommonJS 和 ES6 Module：一场模块规范的对决（下）

已在蓝桥云课上架的前后端实战课程《Vue.js和Egg.js开发企业级健康管理项目》、《带你从入门到实战全面掌握uni-app》文章目录四、CommonJS和ES6Module的区别比较CommonJS和ES6Module在语法和语义上的差异讨

阿珊和她的猫·2024-01-09 20:58

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