语义相关性第2页

艾体宝洞察丨透过语义缓存，实现更快、更智能的LLM应用程序

传统的缓存只存储数据而不考虑上下文，语义缓存则不同，它能理解用户查询背后的含义。它使数据访问更快，系统响应更智能，对GenAI应用程序至关重要。什么是语义缓存？

艾体宝IT·2024-09-07 05:24

从电影少年的你有感于从未停止过的校园欺凌

只是，在网络发达的时代里，信息传播的更快，同一语义的网络词汇频繁出现。《少年的你》就是这样一部电影，中规中距，有可圈可点之处，两个多小时，似乎有点长。

九天tt·2024-09-06 16:50

【Python】循环语句（while、for）、continue、break

continue和break求若干个数的平均值条件语句什么是条件语句条件语句能够表达“如果…否则…”这样的语义.这构成了

椰椰椰耶·2024-09-06 10:21

学习记录——语义分割和实例分割的标签结构

语义分割：一张样本，生成一张掩码图像标签。灰度图像，背景亮度为0，每个目标根据分类赋予不同亮度——1，2，3......实现像素级的类别区分，但无法区分个体。

落叶击球·2024-09-06 08:05

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

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

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

2020-11-10

金光芒在线·2024-09-05 10:30

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

“心想事成”2个工具分享

阅读输出第115天海伦：8月8日【书名】你是孩子的光【作者】张小桃【出版社】人民邮电出版社【收获】1）SMART法则a.目标必须是具体的b.目标必须是可衡量的c.目标必须是可达到的d.必须和其他目标有相关性

海沦·2024-09-05 09:50

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

13个你需要了解的重要页面SEO因素

除了内容本身，页面因素还表明了页面的相关性和质量。网站架构包括站点速度、移动设备友好性和URL结构，对页面SEO有影响。页面SEO之所以重要，是因为:它帮助搜索引擎找到并展示你的页面给用户。

量子位AI·2024-09-05 05:05

AIGC提示词（2）：塑造未来内容创作的核心力量

小琳ai·2024-09-05 03:53

Elasticsearch 中的相关性和得分

知知之之·2024-09-04 23:31

Elasticsearch检索原理

Elasticsearch的检索原理主要基于其内部使用的倒排索引结构，以及诸如BM25等相关性评分算法。

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

yolo 3d车辆目标检测（教程+代码）

阿利同学·2024-09-04 15:12

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

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

掌握AIGC的魔法：编写高质量提示词的艺术与科学

✨首先，让我们来扒一扒好的提示词都有哪些超能力：提升内容质量和相关性：想象一下，你给出一个精准的提示词，AI就像个聪明的学生，立刻get到你的点，生成的内容既相关又高

小琳ai·2024-09-03 06:42

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

Lucece评分公式OKapi BM25原理解析(中)

双人余_先生·2024-09-02 21:26

前端缓存详解以及相关性能优化策略

文章目录前言一、前端缓存概述1.什么是缓存2.什么是前端缓存3.前端缓存分类二、HTTP缓存1.什么是HTTP缓存2.HTTP缓存分类3.HTTP缓存流程图4.强缓存5.协商缓存三、浏览器缓存1.ServiceWorkerCache2.MemoryCache3.DiskCache四、存储型缓存1.Cookie2.WebStorage3.IndexedDB和WebSQL（了解）五、优先级六、前端缓存

xz鹏·2024-09-02 16:16

【C++】探索inline关键字：用法、限制与示例代码

卜及中·2024-09-02 14:35

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

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

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

科研绘图系列：R语言基础图形合集

基础图形可视化数据分析的图形可视化是了解数据分布、波动和相关性等属性必不可少的手段。不同的图形类型对数据属性的表征各不相同，通常具体问题使用具体的可视化图形。

生信学习者2·2024-08-31 22:55

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

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

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