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Apache Flink深度解析：现代流处理引擎

它提供了数据流上的状态计算、精确一次性语义保证、高吞吐、低延迟等特性，能够运行在所有常见的集群环境中。

暴躁哥·2025-06-27 21:23

Python爬虫实战：研究jieba相关技术

文本分析技术通过对文本内容的结构化处理和语义挖掘，能够揭示隐藏在文本中的主题、情感和趋势，为舆情监测、信息检索、内容推荐等应用提供技术支持。1.2研究目标与方法本研究旨在构建一个完整的新闻文本分析

ylfhpy·2025-06-27 17:53

【云原生】Docker 部署 Elasticsearch 9 操作详解

2.2BetterBinaryQuantization（BBQ）2.3ElasticDistributionsofOpenTelemetry（EDOT）2.4LLM可观测性2.5攻击发现与自动导入2.6ES|QL增强2.7语义检索三

逆风飞翔的小叔·2025-06-27 09:03

PNAS顶刊：使用 GPT-4 揭示概念的语义

GaëlLeMens、BalázsKovács、MichaelT.HannanandGuillemPros合作的题为“UncoveringthesemanticsofconceptsusingGPT-4”的文章，发表于ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences。摘要最近的大型语言模型（LLM），如GPT-3.5和GPT-4生成类似人类的文本的能力表明，社会科

·2025-06-27 09:31

C++智能指针概念理解的面试题

C++智能指针概念理解的面试题第一部分：基础概念解释std::unique_ptr和std::shared_ptr在以下方面的区别：所有权语义性能开销自定义删除器的存储方式是否支持数组类型答案：所有权语义

xgbing·2025-06-27 08:24

从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术

从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术关键词：零样本学习、跨模态映射、语义空间、AI泛化能力、大模型、少样本学习、数据效率摘要：传统AI需要“见多识广”才能识别新事物，但现实中很多场景（如稀有物种

AI学长带你学AI·2025-06-27 06:11

【面试宝典】【大模型入门】【模型微调】

今天这篇，带你5分钟搞懂这对“孪生兄弟”的异同✅1.术语定义名称定义说明预训练（Pretraining）在大规模通用数据上训练模型，学习“通用知识”，比如语言规律、语义表示。

曾小文·2025-06-27 04:00

从TCP到MQTT再到HTTP：一文读懂网络协议的核心差异与关系

无应用层语义（仅传输字节流，不关心内容）。典型应用：作为底层

豆豆（前端开发+ui设计）·2025-06-27 04:29

FastMCP 2.9 版本详解：MCP 原生中间件与类型转换增强

下面我将从三个方面来讲解这个，第一是讲解2.9版本的更新，第二是讲解什么将手动解析底层JSON-RPC消息，丢失FastMCP高层语义，第三是讲一讲，什么叫做中间件。

炼丹上岸·2025-06-26 19:21

使用LangChain与Solar进行文本嵌入

技术背景介绍文本嵌入可以用于多种自然语言处理任务，例如文本分类、情感分析和语义搜索等。Solar是一种简单易用的嵌入服务，提供了强大的推理能力，可以轻松地将文本转换为嵌入向量。核心

Zbb159·2025-06-26 11:04

69、Flink 的 DataStream Connector 之 Kafka 连接器详解

1.概述Flink提供了Kafka连接器使用精确一次（Exactly-once）的语义在Kafkatopic中读取和写入数据。目前还没有Flink1.19可用的连接器。

猫猫爱吃小鱼粮·2025-06-25 20:18

预训练语言模型

其特点是：仅使用Encoder层：堆叠多层TransformerEncoder，捕捉文本双向语义。预训练任务：通过掩码语言模型（MLM）学习上下文依赖。

lynnzon·2025-06-25 11:10

Java：Spi 小实战

背景Java中区分Api和Spi，通俗的讲：Api和Spi都是相对的概念，他们的差别只在语义上，Api直接被应用开发人员使用，Spi被框架扩张人员使用，详细内容可以看：http://www.cnblogs.com

weixin_34248118·2025-06-25 09:01

第8章：智能菜谱生成器——语言模型如何解析烹饪秘方

第8章：智能菜谱生成器——语言模型如何解析烹饪秘方从语义理解到操作执行的完整技术解密工业案例背景：法国里昂的Bocused’Or国际烹饪大赛选手手册中记载这样一道经典指令：“将酱汁熬煮至Nappé状态（

白嫖不白嫖·2025-06-25 07:44

WebRTC 语音激活检测(VAD)算法

通常搭建机器人聊天系统主要包括以下三个方面:语音转文字(ASR/STT)语义内容(NLU/NLP)文字转语音(TTS)

u013250861·2025-06-25 07:13

【深度学习加速探秘】Winograd 卷积算法：让计算效率 “飞” 起来

从“卷积计算瓶颈”说起在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。然而，卷积操作作为CNN的核心计算单元，其计算量巨大，消耗大量的时间和计算资源。

heimeiyingwang·2025-06-25 01:04

从零构建企业知识库问答系统（基于通义灵码+RAG+阿里云OSS的落地实践）

传统解决方案如Wiki或文档管理系统存在两大局限：被动检索：用户需精确知道搜索关键词理解缺失：无法解析"季度营收增长率计算方法"等复合问题RAG（检索增强生成）技术的革命性在于将语义检索与大语言模型结合

大熊计算机·2025-06-24 23:21

Word2Vec 原理是什么

Word2Vec原理是什么一、核心概念：从词语到向量的语义映射Word2Vec是2013年由Google提出的词嵌入（WordEmbedding）模型，其核心目标是将自然语言中的词语转换为稠密的连续向量

ZhangJiQun&MXP·2025-06-24 20:24

预训练目标：BERT 更适配 “理解类” 任务

核心原因与两者的模型设计、任务适配性、资源成本有关，具体可从以下维度拆解：一、预训练目标：BERT更适配“理解类”任务BERT的双向预训练目标：通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP），强制模型学习上下文的双向语义依赖

·2025-06-24 17:26

H5新增的标签

H5新增的内容语义化标签增强型表单增强表单中的新增属性CSS3的选择器语义化标签H5新增的语义化标签有：1）header--------头部区域2）footer----------尾部区域3）section

YiLin_Classics·2025-06-24 17:55

AI智能时代SEO优化，AISEO-人工智能搜索引擎优化

AI驱动的关键词精准匹配与语义理解传统的关键词排名规则主要依赖于关键词的字面匹配，即网站内容中出现的关键词与用户搜索词完全一致或高度相似时，才有可能获得较好的排名。

weixin_ggwwsscc·2025-06-24 16:17

Mysql中isnull,ifnull,nullif的用法

在MySQL中，ISNULL、IFNULL和NULLIF都与空值（NULL）的判断或处理有关，但它们的用途和语义不同1.ISNULL(expr)→判断是否为NULL功能：返回1（真）如果表达式为NULL

·2025-06-24 10:12

多模态查询技术：让搜索更智能、更精准

多模态查询技术：让搜索更智能、更精准关键词：多模态查询、跨模态搜索、语义理解、向量检索、深度学习、信息检索、人工智能摘要：本文深入探讨多模态查询技术如何通过整合文本、图像、音频等多种数据形式，实现更智能

搜索引擎技术·2025-06-24 07:24

C++法则12：右值引用的核心目的：支持移动语义（Move Semantics）

C++法则12：右值引用的核心目的：支持移动语义（MoveSemantics）右值引用（RvalueReference）是C++11引入的最重要特性之一，其主要设计目的就是支持移动语义（MoveSemantics

碧海蓝天2022·2025-06-24 04:04

每天一个前端小知识 Day 10 - 代码质量保障与团队协作实践

减少沟通与协作成本；降低维护成本，提升团队效率；提高可读性，方便代码review；防止低级bug与语义不清的问题；为CI/CD奠定基础。

蓝婷儿·2025-06-23 23:59

C++ 中std::move使用详解和实战示例

这并不会真正地“移动”对象，而是允许“移动语义”发生，即触发资源的转移而非拷贝，提高效率。一、std::move是什么？

·2025-06-23 20:42

Milvus 向量数据库详解与实践指南

它支持近似最近邻搜索（ANN），适用于图像检索、自然语言处理（NLP）、推荐系统、语义搜索、智能问答、多模态数据处理等AI应用场景。

JJJ@666·2025-06-23 18:28

YOLOv10改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块（多尺度自适应空间注意门）：动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度

MASAG(Multi-ScaleAdaptiveSpatialAttentionGate)模块通过动态调制空间注意力权重与多尺度感受野，实现了对跨层级特征图中局部细节与全局语义的智能聚合。

Limiiiing·2025-06-23 13:54

多层次特征融合的中医药材推荐方法研究

在TextCNN模型参数量少、特征抽取全面等特点的基础上，进一步融合症状语义特征和序列特征，从而获取更全面的症状药材特征完成中医药材推荐任务，并将其在中医药材公开数据集上进行验证。

罗伯特之技术屋·2025-06-23 10:37

maxcomputer 和 hologres中的EXTERNAL TABLE 和 FOREIGN TABLE

在阿里云的大数据和实时数仓产品中，MaxCompute和Hologres都支持类似于EXTERNALTABLE和FOREIGNTABLE的机制，但它们的实现和语义有所不同。

静听山水·2025-06-23 06:37

6月19日复盘

词是最基本的语义单元。为了处理文本信息，须将连续的序列分割成有意

四万二千·2025-06-23 06:06

基于深度学习的智能图像语义分割系统：技术与实践

前言图像语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目标是将图像中的每个像素分配到预定义的语义类别中。这一技术在自动驾驶、医学影像分析、机器人视觉等多个领域有着广泛的应用。

Blossom.118·2025-06-23 00:24

Oracle/MySQL/SqlServer/PostgreSQL等数据库的数据类型映射以及各版本数据类型情况说明

具体任务包括：1）建立主流数据库（如MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLServer等）的数据类型映射体系，明确各类型在语义、精度、存储范围上的等价关系（如MySQL的VARCHAR与

·2025-06-22 23:48

NLPIR智能语义：大数据精准挖掘是信息化发展趋势

随着信息技术的高速发展、数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据量急剧增长，大量的信息给人们带来方便的同时，也带来了诸如：信息过量难以消化，信息真假难以辨识，信息安全难以保证，信息形式不一致难以统一处理等问题。如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。数据挖掘就是对观测到的数据集进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其

weixin_33778544·2025-06-22 22:40

Patch Position Embedding (PPE) 在医疗 AI 中的应用编程分析

但如果不注入空间信息，模型难以区分同一病灶在不同坐标的语义差异。传统的绝对位置编码（如SinusoidalPE）对等距网格有效，却无法灵活适配病灶大小多变、图像分辨率不一的医学场景。

Allen_Lyb·2025-06-22 20:55

事务原语--时间戳方法

从语义上说，在基于时间戳的方法中，认为两个事务是不

weixin_34126557·2025-06-22 19:53

Neo4j关系属性操作完全指南：修改与更新技巧

Neo4j关系属性操作完全指南：修改与更新技巧引言在图数据库中，关系（边）和节点同等重要，而关系属性往往承载着关键的语义信息。与节点不同，关系属性的操作有其特殊性。

2501_91537388·2025-06-22 15:27

前端无障碍访问：生命周期中的ARIA实践

前端无障碍访问：生命周期中的ARIA实践关键词：无障碍访问、ARIA、WebAccessibility、屏幕阅读器、语义化HTML、WAI-ARIA、前端开发摘要：本文将深入探讨前端开发中如何通过ARIA

前端视界·2025-06-22 13:43

C++11 移动语义（Move Semantics）简介

C++11移动语义（MoveSemantics），它允许更高效地转移资源所有权，而不是复制资源。通过移动语义，C++程序可以避免不必要的深拷贝，从而提升性能，尤其是在处理大型对象或资源时。

程序员乐逍遥·2025-06-22 06:56

即梦3.0文生图：AI绘画领域的革命性突破与行业格局重塑

这款被誉为“中文设计领域原子级突破”的模型，不仅以2K原生分辨率、3秒极速生成和94%的中文字符可用率刷新行业标准，更通过多模态语义对齐技术彻底解决了困扰AI绘图多年的“中文诅咒”——字体错乱、排版崩坏等问题

MidJourney中文版·2025-06-22 01:59

【入门级-基础知识与编程环境：程序设计语言以及程序编译和运行的基本概念】

程序设计语言是用于编写计算机程序的形式化语言，通过特定语法和语义规则，让开发者能够描述计算机需要执行的操作和逻辑。

papership·2025-06-22 01:56

C++ 右值引用（Rvalue reference）

实现移动语义：右值引用可以方便地实现移动构造函数和移动赋值运算符，从而提高移动语义的效率和可读性。实现完美转发：

小邓吖·2025-06-21 13:10

C++ 移动语义解析

目录1.移动语义2.使用移动语义3.编写移动构造函数和移动赋值运算符函数1.移动语义移动语义是C++语言的一组语义规则和工具。它旨在移动生命周期已到期的对象，而不是复制它们。

ComputerInBook·2025-06-21 11:30

【Python】Python+PIL计算两个图像的相似度

图像相似度，顾名思义，是指衡量两幅或多幅图像在视觉内容或语义信息上相似程度的指标。

宅男很神经·2025-06-21 11:58

展示深拷贝与移动语义的对比

定义Buffer类（含深拷贝和移动语义）```#include#include#includeclassBuffer{public://默认构造函数（分配内存）explicitBuffer(size_tsize

::呵呵哒::·2025-06-21 11:27

Happy-LLM task2 第一章 NLP 基础概念（2天）

其核心目标是打破自然语言与机器语言的壁垒，使计算机能处理语义、语境、情感等复杂语言要素，完成从基础分词到深层语义理解

unityのkiven·2025-06-20 22:34

3D制作与数字媒体领域的技术突破

制作与数字媒体领域的技术突破、应用实践及未来趋势的专业综述，结合最新研究成果与产业落地案例，分为三部分呈现：一、技术突破：3D生成与重建的核心创新1.单图生成可拆分3D角色（StdGEN）技术原理：通过语义感知大规模重建模型

速易达网络·2025-06-20 20:15

Java实体类包名终极抉择：pojo vs bean vs model vs entity？90%开发者选错了！

在Java项目中，实体类的包名选择没有绝对标准，但根据行业实践和语义清晰度，我推荐以下方案：推荐方案：使用model或entitycom.yourcompany.project.model或com.yourcompany.project.entity

可曾去过倒悬山·2025-06-20 17:30

循环神经网络RNN

NLP涵盖了从文本到语音、从语音到文本的各个方面，它涉及多种技术，包括语法分析、语义理解、情感分析、机器翻

Xyz_Overlord·2025-06-20 16:55

YOLOv12改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块（多尺度自适应空间注意门）：动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度