语义第2页

PHP中的`null`和空值：理解与处理

在PHP中，null和“空值”（空字符串、空数组等）是两个常常被混淆的概念，然而它们有着不同的语义和用途。对这两者的理解和合理处理，对于编写健壮和高效的PHP代码至关重要。

m0_74823471·2025-01-27 05:41

开发者实战 | OpenVINO™ 协同 Semantic Kernel：优化大模型应用性能新路径

杨亦诚作为主要面向RAG任务方向的框架，SemanticKernel可以简化大模型应用开发过程，而在RAG任务中最常用的深度学习模型就是Embedding和Textcompletion，分别实现文本的语义向量化和文本生成

OpenVINO 中文社区·2025-01-27 04:08

大语言模型应用指南：OpenAI大语言模型简介

LLMs是一种基于深度学习的人工智能模型,能够从大量文本数据中学习语言模式和语义关系,从而生成看似人类写作的自然语言输出。随着计算能力和数据可用性的不断提高,LLMs的规模也在不

AI大模型应用之禅·2025-01-26 15:02

【代码复现】ResUNet++进行语义分割（含图像切片预处理）

文章目录参考资料1.preprocess.py1.1.参数声明1.1.1.执行命令的形参1.1.2.代码中的参数声明2.train.py2.1.参数声明2.2.main函数（不包括训练阶段）2.2.1参数说明2.2.2.读取数据部分2.2.3.创建loaders2.3.训练阶段2.4.validation阶段3.其他相关代码3.1.model.py3.1.1.res_unet_plus.py3.1

Cpdr·2025-01-26 08:04

深度ResUnet与ResUnet++：新一代的语义分割神器

深度ResUnet与ResUnet++：新一代的语义分割神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个数据驱动的时代，深度学习模型在图像处理领域展现出了强大的潜力，尤其是在语义分割任务中

倪澄莹George·2025-01-26 07:29

编译器概述

源代码经过编译器的翻译，生成了目标代码，这里的静态计算意思是编译器在对目标程序进行编译的过程中并不去执行这个代码，而是尝试以静态的方式对目标程序进行理解，理解的原因是编译器所生成的目标程序和源程序必须语义相同

Tiantangbujimo7·2025-01-26 06:47

CSS学习笔记9——定位position

定位可以让盒子自由的在某个盒子内移动位置或者固定屏幕中某个位置，并且可以压住其他盒子定位组成定位=定位模式+边偏移定位模式用于指定一个元素在文档中的定位方式边偏移决定了该元素的最终位置定位模式通过position属性来设置值语义

green_pine_·2025-01-25 21:06

自然语言处理（NLP）-总览图学习

文章目录自然语言处理（NLP）-总览图学习1.一张总览图的学习1.语音学（Phonology）2.形态学（Morphology）3.句法学（Syntax）4.语义学（Semantics）5.推理（Reasoning

汤姆和佩琦·2025-01-25 16:24

Flink (十二) ：Table API & SQL (一) 概览

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。TableAP

Leven199527·2025-01-25 16:54

图神经网络系列论文阅读DAY1：《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》

在本文中，我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关，即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。因此，我们提出了一种基于图神经网络（GraphNeur

feifeikon·2025-01-25 15:18

【人工智能时代】- 开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate

语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。

xiaoli8748_软件开发·2025-01-25 11:47

NCNN推理

ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用，包括但不限于：图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件，链接文件，

呆呆珝·2025-01-25 05:07

国内外大模型免费访问入口汇总

1.前言2024年4月18日，清华大学基础模型研究中心发布了《SuperBench大模型综合能力评测报告》，评测涉及到的国内外大模型如下：文中从多个方面进行评测，具体包含：语义评测、代码评测、对齐评测、

SmallerFL·2025-01-25 05:05

mysql5.7全文检索方案,深度解析MySQL 5.7之中文全文检索

缘由是他从来都使用空格来作为分词的分隔符，而对于中文来讲，显然用空格就不合适，需要针对中文语义进行分词。

渚熏·2025-01-24 13:06

mysql 5.7全文索引_MySql5.7 使用全文索引

缘由是他从来都使用空格来作为分词的分隔符，而对于中文来讲，显然用空格就不合适，需要针对中文语义进行分词。

wonder-yyc·2025-01-24 13:36

使用 pgvector 实现 PostgreSQL 语义搜索和 RAG：完整指南

使用pgvector实现PostgreSQL语义搜索和RAG：完整指南1.引言在当今的数据驱动世界中，能够高效地搜索和检索相关信息变得越来越重要。

m0_74825260·2025-01-24 06:03

使用 pgvector 将 PostgreSQL 与语义搜索/RAG 集成的教程

技术背景介绍在大语言模型(LLMs)和语义搜索的兴起中，结合结构化的关系型数据库(如PostgreSQL)进行增强型查询变得越来越有价值。

azzxcvhj·2025-01-24 06:31

HTML常用标签

三、文本格式化标签1）加粗或者2)倾斜或者3)删除线或者4)下划线或者四、特殊标签1）和标签是没有语义的，它们就是一个盒子，用来装内容的。2）标签用来布

王磊鑫·2025-01-24 01:54

ODBC的基本使用

前言在工作中，使用POWERBI做数据分析报表的时候用到ODBC，对于POWERBI语义模式实现连接数据库必须使用到ODBC，那什么是ODBC？

种花的人_·2025-01-23 23:15

使用Google Vertex AI Search进行企业级高级搜索

它基于各种GoogleSearch技术，包括语义搜索，通过使用自然语言处理和机器学习技术来推断内

hgSdaegva·2025-01-23 08:24

寻址空间介绍

不同的寻址空间表示在不同上下文中使用的地址范围、格式或语义。以下是一些常见场景中的寻址空间及其意义：1.内存寻址空间•含义：计算机中用于表示内存地址的范围。每个内存地址对应存储器中的一个存储单元。

2501_90241293·2025-01-23 07:20

使用ModelScope实现高效句嵌入生成

技术背景介绍在自然语言处理（NLP）任务中，向量化文本（嵌入）是许多下游任务（如语义搜索、文本分类、问答系统等）的核心步骤之一。

dagGAIYD·2025-01-23 04:23

Java前端基础—HTML

2.1HTML页面固定结构2.2标题标签2.3段落标签2.4换行标签2.5水平线标签2.6文本标签2.7图片标签2.8音频标签2.9视频标签2.10链接标签2.11列表标签2.12表格标签2.13表单标签2.14语义标签

缺少动力的火车·2025-01-23 00:14

彩虹也说她不可思议.·2025-01-22 15:30

语义缓存：提升 RAG 性能的关键策略

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）（RAG综述：探索检索增强生成技术的多样性与代码实践）技术已经成为构建高性能AI模型的重要基石。RAG通过结合先进的语言模型与外部知识检索，能够生成既准确又富含上下文的响应。然而，尽管RAG功能强大，但它也伴随着一系列挑战，如高令牌消耗（tokenconsumption）、运营成本的增加以及响应时间的延长。这些问

大模型之路·2025-01-22 13:50

使用Neo4j-Semantic-Ollama构建智能交互代理

在现代应用中，结合图数据库与语义层的智能代理能够极大提升数据交互的效率和灵活性。

safHTEAHE·2025-01-22 05:44

2.6 聚焦：Word Embedding

聚焦：WordEmbeddingWordEmbedding（词嵌入）是一种将词语转化为低维向量表示的技术，使得词语在数学空间中具有语义上的相似性。

少林码僧·2025-01-22 04:39

Grape-RAG

Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库（VectorDB）为核心来检索语义相似性上下文，让大语言模型（LLM）

disgare·2025-01-22 01:48

知识图谱中的word2vec 技术是做什么的?

这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系，使得相似或相关的单词在向量空间中彼此靠近。

kcarly·2025-01-21 17:35

RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题

SBA模块借鉴了医疗图像分割中处理边界信息的独特思路，通过创新性的结构设计，在维持合理计算复杂度的基础上，巧妙融合浅层的边界细节特征与深层的语义信息，实现边界特征的精准提取与语义信息的有效整合。

Limiiiing·2025-01-21 04:46

基于Python的多元医疗知识图谱构建与应用研究（上）

它能够将海量的医疗信息以结构化、语义化的方式组织起来，揭示疾病、症状、药物、治疗方法等实体之间的复杂关系，从而

Allen_LVyingbo·2025-01-20 18:08

【论文投稿】探秘计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

目录引言一、计算机视觉算法基石：图像基础与预处理二、特征提取：视觉信息的精华萃取三、目标检测：从图像中精准定位目标四、图像分类：识别图像所属类别五、语义分割：理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中

小周不想卷·2025-01-20 13:11

文心一言vsGPT-4全面对比

文心一言在中文处理方面尤为出色，能够准确理解中文语境和语义，生成流畅、自然的中文文本。文心一言还具备丰富的知识库和推理能力，能够回答各种问题，提供有用的信息和建议。

编程小郭·2025-01-19 18:45

知识图谱语义搜索：构建智能化搜索未来

目录前言1.知识图谱语义搜索的基础概念1.1什么是知识图谱1.2什么是语义搜索1.3知识图谱语义搜索的结合2.知识图谱语义搜索的核心技术2.1自然语言处理技术2.2知识图谱构建与管理2.3图数据库与查询技术

cooldream2009·2025-01-19 14:36

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）和深度学习技术的聊天机器人。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

ChatGPT 在旅游和酒店服务中的实践应用

摘要：ChatGPT是一种先进的对话生成技术，具备强大的语义理解和智能回答能力。在旅游和酒店服务领域，ChatGPT可以应用于在线客户咨询、预订管理、旅行建议等方面，为用户提供个性化、高效的服务体验。

计算机小陈·2025-01-19 11:16

LLMs，即大型语言模型

LLMs的核心架构是Transformer，其关键在于自注意力机制，使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”，从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。

maopig·2025-01-18 17:52

【LLM】大语言模型（LLMs）

它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和各种语言特征，从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。

林九生·2025-01-18 17:21

Flink 常见面试题

1、Flink的四大特征（基石）checkpoint:基于Chandy-Lamport算法，实现了分布式一致性快照，提供了一致性的语义。State:丰富的StateAPI。

知否&知否·2025-01-18 16:14

推荐3D UNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！

推荐3DUNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！

滑辰煦Marc·2025-01-18 14:57

基于生成式人工智能的网联自动驾驶：通感融合决策技术

首先讨论了生成式人工智能技术如何提高自动驾驶决策、训练、感知和导航等模块的性能，接着探讨了其在融合了语义通信、通感一体和新型空口技术的下一代车联网中的角色，然后提出了基于人工智能代理的网联自动驾驶模型，

罗伯特之技术屋·2025-01-18 13:17

产品解读 | 无涯问知AI PC开启个人大模型应用新篇章

它不仅具备强大的本地化向量库，支持多格式、不限长度的文件资料入库，还支持影、音、图、文等多模态数据的“知识化”处理，以及“语义化”查询和应用能力，极大地丰富了知识

·2025-01-18 00:28

graphrag+ollama+neo4j本地化部署可视化使用

与传统的在文本片段中，基于语义查询的RAG不同，GraphRAG从原始文本中，提取数据，构建知识图谱，并利用这些结构化数据完成RAG任务。

xiaomu_347·2025-01-17 21:19

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法：在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%

u013250861·2025-01-17 21:43

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

这通常涉及到使用特定的数据集对模型进行额外的训练，以便模型能够学习到数据集中的特定语义关系。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

【华为OD技术面试手撕真题】- C++手撕技术面试八股文（3）

1、自动类型推导(auto)2、范围for循环3、智能指针4、移动语义5、初始化列表6、线程支持7、Lambda表

KJ.JK·2025-01-17 11:49

Rust 强制类型转换和动态指针类型的转换

在Rust中的强制类型转换（Coercion）语义，与Java或C++中的子类到父类的转换有某些相似之处，但两者的实现机制和使用场景有很大的区别。

Uncomfortableskiy·2025-01-17 09:59

大数据框架之kafka详解

2Kafka的消息系统语义3Kafka生产过程分析3.1写入方式3.2分区（Partition）3.3副本（Replication）3.4Producer写入流程3.5消费者组3.6消费方式扩展：纠删码技术

xingchensuiyue·2025-01-17 06:30

免费的GPT可在线直接使用（一键收藏）

此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的

kkai人工智能·2024-09-16 05:15

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