语义相关性第3页

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

关于html元素的标签

一、html元素标签语义化提到html元素的标签，第一个想到的就是标签语义化。

Sylvia_703·2024-08-30 06:32

学习笔记1 三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类

K-means聚类操作过程二、层次聚类操作过程三、DBSCAN聚类操作过程总结前言在样本数量较多的情况下，可以通过聚类将样本划分为多个类，对每个类中单独使用模型进行分析和相关运算，亦可以探究不同类之间的相关性和主要差异

泠泠风来·2024-08-29 06:21

向量数据库入坑：传统文本检索方式的降维打击，使用 Faiss 实现向量语义检索

聊聊来自元宇宙大厂Meta的相似度检索技术Faiss》中，我们有聊到如何快速入门向量检索技术，借助MetaAI（FacebookResearch）出品的faiss实现“最基础的文本内容相似度检索工具”，初步接触到了“语义检索

soulteary·2024-08-29 03:56

vue3 基础用法

vue3的基础用法对于MVVM的理解双向绑定a.语义化模版提升开发效率b.MVC：把系统应用分为：model（操作的dom，数据结构）|view（渲染出来的视图dom）|controller（更新的调度

weixin_44101835·2024-08-28 23:31

EMGU.CV入门（十四、图像轮廓）

轮廓检测指检测图像中的对象边界，更偏向于关注上层语义对象。如OpenCV中的findContours()函数，它会得到每一个轮廓并以点向量方式存储，除此也

LyRics1996·2024-08-28 19:30

pytorch | torch.contiguous()方法

torch.contiguous()方法语义上是“连续的”，经常与torch.permute()、torch.transpose()、torch.view()方法一起使用，要理解这样使用的缘由，得从pytorch

Mopes__·2024-08-28 10:31

第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程

5.2归一化处理5.3预处理后的数据六．问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2训练集和验证集6.1.3三层BP神经网络结构6.1.4BP神经网络的参数6.1.6相关性分析

格图素书·2024-08-28 09:28

【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（三）——度量词袋之间的重合度

如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。

zhangbin_237·2024-08-28 05:33

开发实战之类和结构体【c++】

c++类和结构体的区别在C++中，类（class）和结构体（struct）在技术上几乎是等价的，但它们在语义上和默认访问权限上有些细微的差别。

挨踢小明·2024-08-27 14:28

Web3：未来互联网的颠覆与机遇

Web3（也称为Web3.0、去中心化Web或语义Web）技术允许社区驱动的项目，而不是集中式管理结构。

偏爱前端的晓羽·2024-08-27 13:15

类与结构体的区别及注意事项

然而，它们在语义和使用上存在一些细微的差别。区别：访问权限的默认设置：在C++中，类的成员默认是私有的（private），而结构体的成员默认是公有的（public）。

乱敲的码农·2024-08-27 12:10

常见的NLP处理框架介绍！

它提供了丰富的资源，包括文本处理、语料库、分类、标记、解析、语义推理

weixin_54503231·2024-08-27 09:21

kotlin内联函数

内联函数的语义很简单：把函数体复制粘贴到函数调用处。使用起来也毫无困难，用inline关键字修饰函数即可。然而问题的关键并不是如何使用inline，而是什么时候使用inline?

MirkoWug·2024-08-27 08:17

英语词汇构词法（Word Formation）——复合构词法

所以，复合词是“由多于一个以上的词干组成，而且语法和语义功能为单个词的词汇单位”。

平凡女子liz·2024-08-27 05:07

关于html语义化以下哪个说法是正确呢,前端面试题2019年网易工程师面试题及答案解析...

一、单选题(共19题，每题5分)1.CSS盒子模型中()是透明的，这部分可以显示背景()A、paddingB、marginC、borderD、content参考答案：A答案解析：-**Margin(外边距)**-清除边框外的区域，外边距是透明的。-**Border(边框)**-围绕在内边距和内容外的边框。-**Padding(内边距)**-清除内容周围的区域，内边距是透明的。-**Content(

水阔山长·2024-08-26 22:49

html语义化的优点

1.代码结构清晰：使页面没有css的情况下，也能够呈现出很好的内容结构。2.有利于SEO：和搜索引擎建立良好沟通，有助于爬虫抓取更多的有效信息（爬虫依赖标签来确定上下文和关键字的权重）。3.提升用户体验：例如title、alt可以用于解释名称或者解释图片信息，以及label标签的灵活运用。4.增加可读，方便团队维护和开发。5.方便其他设备解析：例如屏幕阅读器、盲人阅读器、移动设备等，以有意义的方式

sama@·2024-08-26 22:18

HTML语义化的理解

想了解html语义化的伙伴，首先需要对html有基础的认识，那么什么是html呢？

番茄大大~·2024-08-26 22:18

HTML语义化标签理解

1：语义化标签是什么？语义化标签，目的是让标签有自己的含义语义化非语义化如上代码，p标签含义就是段落，而span标签毫无意义。2：语义化标签好处方便用户阅读，页面更加清晰。

不吃草的浪兔·2024-08-26 22:18

HTML语义化标签：为何它们如此重要？

DTcode7·2024-08-26 22:46

【HTML】语义化

常见的语义

全宇宙最最帅气的哆啦A梦小怪兽·2024-08-26 22:14

Python(PyTorch)多语言图像感知质量指标算法

单尺度质量指标算法|PyTorch完整参考图像质量测量指标、和分布式图像特征质量测量指标|多尺度质量模型应用：图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩语言内容分比Python斯皮尔曼秩相关性斯皮尔曼秩相关性是两个

亚图跨际·2024-08-26 16:57

【论文笔记】Separating the “Chirp” from the “Chat”: Self-supervised Visual Grounding of Sound and Language

Abstract提出了DenseAV，一种新颖的双编码器接地架构，仅通过观看视频学习高分辨率、语义有意义和视听对齐的特征。

xhyu61·2024-08-26 14:46

亚图跨际·2024-08-26 14:12

从零开始大模型开发与微调：有趣的词嵌入

从最初的词袋模型、隐语义模型，到如今的Transformer模型，PLMs在NLP任务中取得了

AGI通用人工智能之禅·2024-08-26 08:33

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新多尺度动态增强注意力机制DSAttention(全网独家创新)

DSAttention介绍DSAttention注意力机制在图像特征提取中具有以下优点：(1).全局信息捕捉能力：DSAttention机制通过使用软注意力机制（SoftmaxAttention）来计算特征图的全局相关性

小李学AI·2024-08-26 07:27

Atrous Spatial Pyramid Pooling（ASPP）空洞空间卷积池化金字塔

文章目录概要整体架构流程演化过程与代码实现概要ASPP主要用于解决语义分割任务中的尺度问题。在语义分割任务中，需要将图像中的每个像素分类到不同的类别中，而不同物体和结构在图像中可能有不同的尺度。

m0_55576290·2024-08-26 06:22

（十）Flink Table API 和 SQL 基本概念

无论输入是连续的（流式）还是有界的（批处理），在两个接口中指定的查询都具有相同的语义，并指定相同的结果。目录基本概念创

springk·2024-08-25 21:56

面向对象的六大原则

zdy2280·2024-08-25 18:28

LangChain 与 Elastic 合作为 RAG 添加向量数据库和语义重排序

前言在过去的一年中，我们看到了生成式人工智能领域的许多进展。许多新服务和库应运而生。LangChain已成为使用大型语言模型(LLM)构建应用程序的最受欢迎的库，例如检索增强生成(RAG)系统。该库使原型设计和试验不同的模型和检索系统变得非常容易。为了在LangChain中实现对Elasticsearch的一流支持，我们最近将我们的集成从社区包提升为官方LangChain合作伙伴包。这项工作使将E

Cc不爱吃洋葱·2024-08-25 15:52

2. 背过的单词怎么才可以记得牢

Wesche曾经给出过一个词汇知识的标尺.第一阶段是：这个词不熟悉；第二阶段是：这个词熟悉但不知道其意义；第三阶段是：能给出这个词相对应的翻译第四阶段是：可以在一个句子中适当的使用这个词第五阶段是：无论从语义上还是句法上都能使用这个词单词的习得不是瞬间完成的

十丈_红尘·2024-08-25 15:58

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响

从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

CSS2基础（part-2 继续part-1）

语言类型标记语言，为HTML结构美化样式，实现**语义与效果的分离**，更好地美化网页，优化网页结构作用于HTML的方式行内样式（不推荐）语法：title缺点：工作量大，效率低下ht

超雄代码狂·2024-08-24 16:03

文章链接中，链接的地址、标题和文本内容都是影响SEO的重要因素。

通常，包含关键词的URL可以提高页面的相关性和可见

gdryhbcddg·2024-08-24 14:48

因果思维的三个级别

观海_听涛·2024-08-24 01:47

2018-09-07

编译程序由八部分组成：词法分析程序语法分析程序语义分析程序中间代码生成程序代码优化程序目标代码生成程序表格管理程序出错处理程序词法分析顺序读入源程序文件，解析出一个个的单词.我的理解是将语言的保留字，标识符

Maymomo·2024-08-24 00:18

有了它，妈妈再也不用担心我丢钱啦

文/清姝小栈清姝一直推崇的投资策略是资产配置，就是选择相关性比较弱甚至负相关的投资品种同时投资，经过一段时间后各类产品会出现涨跌不一致的情况，再做平衡，把产品投资比例拉回到初始比例。

清姝·2024-08-23 23:36

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~

揽星河@·2024-08-23 21:00

通俗易懂理解Flink水位线

理解水位线之前，我们先得理解Flink中的时间语义。

SunnyRivers·2024-08-23 16:29

Spring Boot 实现全局异常处理

这样做的好处是可以让异常更加语义化，方便后续

&loopy&·2024-08-23 16:26

中原焦点团队网中29期林丽梅分享第140天。2021.12.16

3、咨询师很擅长运用摘要、简述语义来贴着当事人提问，确认当事人知觉后细化。

淡月疏梅·2024-08-23 14:09

中国版“梅西会议”取经，吃货大陆能否修成真金？

正是在定期召开的“梅西会议”中，世界各地的数学家、物理学家、社会学家、语义学家，进行了跨学科的讨论和合作，为二十世纪后半期至今几乎所有的重大科学技术问题奠定了基础。

吃货打卡大队长·2024-08-23 12:33

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

如下图所示：1、解析：从自然语言文本中提取特征、结构化数值数；2、分析：通过对文本的情感、语法合法度及语义打分，生成和组合特征；3、生成：使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复；4、执行：根据对话历

zhangbin_237·2024-08-23 10:51

AIGC：clip-interrogator

文字生成图片是近年来多模态和大模型研究的热门方向，openai提出的CLIP提供了一个方法建立起了图片和文字的联系，但是只能做到给定一张图片选择给定文本语义最相近的那一个，实际项目开发中我们总是需要从一张图片获取描述

微风❤水墨·2024-08-23 10:17

HTTP/2：网络传输的革新与优化

它在保持与HTTP/1.x相同的语义的同时，引入了新的二进制框架来

liuxin33445566·2024-08-23 07:06

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