语义知识库第2页

超详细！！！electron-vite-vue开发桌面应用之应用更新版本提示（十三）

云风网云风笔记云风知识库当项目应用包更新后应该主动提示用户更新，这是采用electron-updater进行更新提示一、安装依赖npmielectron-updater二、配置安装包更新地址electron-builder.json5

niech_cn·2024-09-07 09:52

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

国开（电大）2024秋《文献检索与论文写作》综合练习2

国开（电大）2024秋《文献检索与论文写作》综合练习2一、单选题(14题)1.什么数据库为用户提供深入到图书章节和内容的全文检索(C)A、知网B、万方C、读秀知识库D、维普解析:“读秀”是由海量全文数据及资料基本信息组成的超大型数据库

电大题园（1）·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

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

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

事业初创期的断舍离

3.他做了底层框架，你补充了知识库，是你卖了一个赚5元，还是你俩只要任何一人卖掉一个，你都能拿5元？销售和合伙的区别。4.核心团队碰面5次了，思路、方向、原则、定价机制、分配机制慢慢清晰了。

乌梅27·2024-09-05 03:07

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

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

第十四天《个体赋能》4

搭建新工作的个人知识库。第3步，主动填。主动往知识库填充内容。第4步，成套用。成套使用，开挂地积累经验。理清楚（理清楚新工作的内容）

乔木爱读书·2024-09-03 14:37

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

关于智能编码助手【通义灵码】，开发者们这么说...

关于通义灵码，开发者这样说墨问西东CEO池建强&墨问研发团队“通义灵码有一个强大的功能就是企业知识库检索增强，我们只需要上传团队的代码规范，通过#teamdocs，就可以按照代码规范文档来优化代码，工程师也能在日常编码中获得相应的补全建议

阿里云云原生·2024-09-03 01:09

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

Java毕业设计选题推荐 SpringBoot毕设项目分享_基于springboot的毕设

职称评审管理系统springboot企业员工个人医院体检预约系统Springboot会议室申请预约考勤管理系统Springboot共享单车系统Springboot医疗服务系统springboot兴趣小组学习知识库

2401_83944328·2024-09-01 16:16

【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

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

知识库 | 合约的进阶玩法

班主任因公需要出差一段时间，这消息一出，同学们四下交头接耳，叽叽喳喳的问什么时候回来，暗自心里都乐开了花。班长接管一个星期后，这种和谐稳定的氛围，在大家知道楼下2班团支部书记给班长送了爱心早餐之后，一下子炸开了锅。这之后的两个星期，班长乐滋滋的和可爱的书记互通往来，同学们躁动的心也失去了束缚，八卦、吹牛、看视频、听音乐，做什么的都有。三个星期后的月考和班主任如约而至，看着直线下降的成绩，老班的怒眉

比特梨子·2024-08-31 01:00

Linux 使用 docker 安装 MinIO 分布式对象存储系统

文章目录个人知识库MinIO简介环境要求一.新建文件目录1.1.新建docker-compose.yml1.2.编写docker-compose.yml二.文件赋权限三.启动容器3.1.启动并下载镜像3.2

liupeng_blog·2024-08-30 23:53

LangChain + ChatGLM-6B / ChatGLM2-6B 新手踩坑指南！

LangChain-ChatGLM-6B基本简介：1、项目资源来源链接：基于本地知识库的ChatGLM问答https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM2

海鸟智能·2024-08-30 22:16

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

UDP英译汉网络词典

一.字典翻译功能实现首先我们将我们的字典知识库放在txt文本中。

小灵蛇·2024-08-30 20:01

【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

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

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