语义SLAM文献阅读笔记

阿里云Milvus 2.5：支持全文检索，1次查询实现文本+向量双精度匹配

随着大模型时代带来的各种新型应用探索，结合传统基于文本匹配的精确检索与语义检索所带来的增益日益显著，尤其在一些深度依赖关键字词匹配的场景中，这种需求变得尤为关键。
·2025-03-03 17:24

DeepSeek 1.5B 蒸馏模型的征程 6 部署（Llama 方式）

此外，DeepSeek还具备语义理解能力，能够处理复杂的查询，并在短时间内给出最符合用户需求的答案。DeepSee
·2025-03-03 17:17

计算机视觉 ｜解锁视频理解三剑客——TimeSformer

视频理解作为计算机视觉领域的重要研究方向，旨在让计算机能够像人类一样理解视频中的内容，包括识别视频中的物体、动作、场景，以及理解事件的发展过程和语义信息等。
紫雾凌寒·2025-03-03 16:19

AI大语言模型概述：从GPT到BERT的技术演进

这些模型通过学习大量的文本数据，捕捉到语言的语法、语义和情感等信息，从而实现对自然语言的理解和生成。
AI智能涌现深度研究·2025-03-03 15:40

完整指南：从基础到高级使用 Semantic Kernel

SemanticKernel是微软推出的一款强大的开发框架，旨在帮助开发者通过语义理解和自然语言处理（NLP）构建智能应用。
江沉晚呤时·2025-03-03 14:04

C++STL---＜utility＞

移动语义支持：如std::move和std::forward。交换操作：如std::swap。类型特性：如std::declval。
kyle~·2025-03-03 09:51

自然语言处理：文本表示

而文本表示，则是自然语言处理的基石之一，它就像是一把神奇的钥匙，能够将人类丰富多样、充满语义的自然语言，转化为计算机可以理解和处理的形式。话不多说，我们直接进入正题。
梦丶晓羽·2025-03-03 09:20

【Elasticsearch】一文读懂ES向量搜索：原理剖析与技术全景

由于ES版本不同，部分差异较大，具体请以官方文档为准一、向量搜索的核心原理1.1向量化表示的本质现代AI技术将文本、图像等非结构化数据转化为高维向量（通常128-1024维），这些向量在数学空间中携带语义特征
程序员大任·2025-03-03 03:34

C++左值引用与右值引用区别

左值与右值是具体的值，引用是引用具体的值C++的值语义还带GC的语言中，变量大都是引用语义，内存管理是交由机器来管理的而C++可以通过值引用非常方便变量的生命周期，也就是可以通过RAII来管理资源RAII
taoyong001·2025-03-03 01:43

MySQL 中的 SQL 执行流程（5.7 之前的版本）

文章目录第一步：查询缓存判断是否被命中第二步：解析器进行语法及语义分析第三步：优化器确认SQL执行方式第四步：执行器执行SQL当执行一条查询SQL时，MySQL5.7之前的版本的SQL执行流程可以用下图进行概括
JiaHao汤·2025-03-02 20:10

Transformer架构深度研究报告（二、分层原理）

一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中，低层（1-3层）主要承担着局部语法建模的关键任务，其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。
jiaojieran·2025-03-02 20:36

word中把latex公式快速转换为word公式

需要注意的是word不能转换多行公式，latex多行公式里的//、&之类的特殊语义字符word都转换不了，得删掉这些之后才可以正常转换。另外需要注意的是docx格式，要用微软office打开。
MC数据局·2025-03-02 18:53

Ubuntu20.04 ros-noetic下opencv多版本问题may conflict with libopencv_highgui.so.4.2

/usr/bin/ld:warning:libopencv_highgui.so.406,neededby/lidar_slam_ws/devel/lib/libvikit_common.so,ma
JANGHIGH·2025-03-02 16:37

DeepSeek应用场景及其解决的问题

DeepSeek的作用：通过语义搜索和自然语言处理（NLP），DeepSeek可以理
杏花春雨江南·2025-03-02 11:18

前端架构设计

为了保持简洁，语义化的标签是首选，应用样式所依靠的是HTML5元素名称和它们的层级关系，在标记中没有类名，往往写出层级的后代选择器。2）模块化方法前端开发
weixin_34266504·2025-03-02 10:42

HTML学习笔记

基本语法概述2.标签的关系二、HTML基本结构标签三、网页开发工具1.VSCode的使用：2.vsCode工具生成骨架标签新增代码1）标签2）lang语言3）charset字符集四、HTML常用标签1.语义化标签
誓死守护发际线·2025-03-02 09:33

在nodejs中使用ElasticSearch（三）通过ES语义检索,实现RAG

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种结合了信息检索和生成模型的技术，旨在提高生成模型的知识获取和生成能力。它通过在生成的过程中引入外部知识库或文档（如数据库、搜索引擎或文档存储），帮助生成更为准确和丰富的答案。RAG在自然语言处理（NLP）领域，特别是在对话生成、问答系统和文本摘要等任务中，具有非常重要的应用。它的核心思想是，生成模型不仅依赖于模型内部的知识，
konglong127·2025-03-02 09:33

yolo目标检测项目

目标识别：将检测到的目标与预定义的类别进行匹配，以便为目标添加语义标签。多目标检测：在一张图像中检测并识别多个目标，包括重叠目标和不
m0_75047393·2025-03-02 03:12

DeepSeek怎么用，DeepSeek使用指南最全合集（保姆级教程）

与ChatGPT等国际知名模型相比，DeepSeek在中文语境下的表现尤为突出，能够更好地理解中文的复杂语义和文化背景。DeepSeek使用资源下载为了方便大家更好地学习和使用Dee
xiecoding.cn·2025-03-02 02:37

苹果AI生态再扩容！iOS 18.4代码泄密：Find My定位将获Gemini多模态能力加持

FindMy技术升级路径多模态定位算法增强代码显示，当用户通过Siri调用FindMy查找AirTag或第三方设备时，系统将优先调用Gemini2.0的视觉-语义联合模型。例如查找丢失
北京自在科技·2025-03-01 23:19

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》

OAKChina&苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知（FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit
OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

案例分享：D2 Slam @xuhao3e8

视频来源：$D^2$SLAM:DecentralizedandDistributedCollaborativeVisual-inertialSLAM硬件新4P的介绍https://www.oakchina.cn
OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

OAK相机：纯视觉SLAM在夜晚的应用

哈喽，OAK的朋友们，大家好啊，今天这个视频主要想分享一下袁博士团队用我们的OAK相机产出的新成果在去年过山车SLAM的演示中，袁博士团队就展示了纯视觉SLAM在完全黑暗的环境中的极高鲁棒性。
OAK中国_官方·2025-03-01 20:26

利用 AWS API Gateway 和 Lambda 节省成本的指南

APIGateway和Lambda的成本效益1.无需服务器管理使用AWSLambda，您无需预置或管理服务器。这意味着不再需要为闲置的资源付费。Lambda采用按
fxrz12·2025-03-01 11:51

改进rust代码的35种具体方法-类型(二十一)-熟悉Cargo.toml版本使用

——TitusWinters，“谷歌软件工程（O'Reilly）”Rust的软件包管理器Cargo允许根据语义版本控制（semver）自动选择Rust代码的依赖项。
tomcat先生·2025-03-01 04:58

用DeepSeek-API构建智能工作流的5大范式革新

可以为工作流引擎提供以下前沿实践方案：范式一：动态决策路由系统▍理念革新传统局限：固定审批路径无法应对复杂业务场景，人工判断耗时且标准不统一智能突破：基于DeepSeek-API的自然语言理解能力，实时解析单据内容语义结合流程拓扑算法
·2025-02-28 21:09

【商城系统部署到上线】

开发者要熟练掌握各种HTML标签，以创建语义化和结构化良好的页面。样式设计与美化：CSS能够控制网页的布局、字体、颜色、背景等外观效果。
启山智软 商城 源码·2025-02-28 18:24

Elasticsearch：使用阿里云 AI 服务进行向量化和重新排名

作者：来自ElasticTomásMurúa在本文中，我们将介绍如何将阿里云AI功能与Elasticsearch集成，以提高语义搜索的相关性。
·2025-02-28 11:17

文章精读篇——用于遥感小样本语义分割的可学习Prompt

CVPR2024Workshop论文：10.48550/arXiv.2404.10307相关竞赛：https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/17568年份：2024任务背景小样本语义分割
LiXiang like coding吗·2025-02-28 04:59

大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案

在现代应用中，向量数据库被广泛用于图像搜索、推荐系统、语义搜索等场景。但与传统数据库不同，向量数据库的“热更”（即在不中断服务的情况下更新索引）是一个具有挑战性的问题。
kakaZhui·2025-02-28 04:59

DeepSeek全栈接入指南：从零到生产环境的深度实践

其核心能力体现在：1.1.1多模态智能引擎自然语言处理：支持文本生成（NLG）、语义理解（NLU）、情感分析等计算机视觉：提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互：包含语音识别（ASR）、语音合成
量子纠缠BUG·2025-02-27 21:30

视觉SLAM十四讲 第7讲 (3) 相机运动估计 2D-2D/3D-2D/3D-3D

相机运动估计2D-2D/3D-2D/3D-3D1.2D-2D：对极约束2.三角测量3.3D-2D：PnP3.1直接线性变换DLT3.2P3P3.3最小化投影误差求解PnP4.3D-3D：ICP4.1SVD方法4.2非线性优化方法5.总结若已经有匹配好的点对，要根据点对估计相机的运动，可以分为以下三种情况：2D-2D：即点对都是2D点，比如单目相机匹配到的点对。我们可以用对极几何来估计相机的运动。在
LYF0816LYF·2025-02-27 21:27

AI之DeepSeek

DeepSeek主要侧重于基于语义的搜索，通过将数据（例如文本、图像、音频等）转换为向量表示，来实现更为精准的相似度搜索。它的应用场景包括但不限于自然语
james二次元·2025-02-27 18:01

HTML专题之语义化

前言石匠敲击石头的第3次有一道经典的前端面试题：如何理解HTML语义化？如果让我自己回答，我会说语义化会让HTML代码更利于维护，并且有利于SEO的优化。
·2025-02-27 17:39

unable to launch什么意思_激光SLAM | IMLS-SLAM：基于scan-to-model方法的大场景3D激光SLAM...

论文题目：IMLS-SLAM:scan-to-modelmatchingbasedon3DdataIMSL-SLAM和IMSL-SLAM++是kitti数据集上仅次于LOAM的激光SLAM系统，虽然它有一个最大的缺点
weixin_39559097·2025-02-27 15:04

SLAM文献之-IMLS-SLAM: scan-to-model matching based on 3D data

IMLS-SLAM算法原理详解一、算法概述IMLS-SLAM（ImplicitMovingLeastSquaresSLAM）是一种基于3D激光雷达数据的低漂移SLAM算法，由Jean-EmmanuelDeschaud
点云SLAM·2025-02-27 13:22

《从零到全栈：HTML5新增元素 & API》

以下是一个简单的HTML5文档结构：HTML5示例头部导航主体侧栏主体文章尾部语义化布局的优势文档
CodeComposer·2025-02-27 11:39

【RAG系列】知识加工的艺术 - 文档预处理实战手册

知识加工的艺术-文档预处理实战手册原始文档文档拆分结构化数据非结构化数据表格处理器文本分割器格式化CSV语义分块知识图谱一、文本拆分的积木法则1.1机械分割vs语义理解固定窗口上下文感知段落拆分...模型参数量达到
什么都想学的阿超·2025-02-27 10:35

AIGC生图技术剖析：文本生成图像的核心算法与创新应用

全文目录：开篇语前言AIGC技术核心：从文本到图像的转换1.文本编码与语义提取2.生成对抗网络（GAN）3.变分自编码器（VAE）4.融合模型：CLIP+VQ-GAN核心算法示例：使用Python生成图像使用
喵手·2025-02-27 09:29

ORB_SLAM2编译build_ros.sh时报错([rosbuild] Error from directory check: /opt/ros/kinetic/share)

时报错，出现如下信息：BuildingROSnodesmkdir:cannotcreatedirectory‘build’:Fileexists[rosbuild]BuildingpackageORB_SLAM2
Spider_man_·2025-02-27 06:36

Html5学习教程，从入门到精通，HTML5 元素语法知识点及案例代码（2）

HTML5元素语法知识点及案例代码一、HTML5元素概述HTML5元素是构成网页的基本单位，每个元素都有特定的语义和功能。HTML5元素由开始标签、内容和结束标签组成，例如：这是一个段落。
知识分享小能手·2025-02-27 02:29

3DGS（三维高斯散射）与SLAM技术结合的应用

3DGS（三维高斯散射）与SLAM（即时定位与地图构建）技术的结合，为动态环境感知、高效场景建模与实时渲染提供了新的可能性。
点云SLAM·2025-02-26 23:08

Jenkinsfile流水线构建教程

,自动化测试都允许在Jenkins上面.在Jenkins的术语里面,一些自动化工作联合起来称之为流水线,比如拉取代码,编译,运行自动化测试等.本文的主要目的是引导你快速熟悉Jenkinsfile结构和语义
程序员阿荣·2025-02-26 23:06

论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models

这些模型固有的语义空间各向异性，往往需要通过大量数据集进行微调，才能生成高质量的句子嵌入。
UQI-LIUWJ·2025-02-26 20:17

Serverless Framework 使用教程

ServerlessFramework使用教程serverless无服务器框架——使用AWSLambda、AzureFunctions、GoogleCloudFunctions等构建无服务器架构的Web
裘羿洲·2025-02-26 17:25

计算机视觉实战｜Mask2Former实战：轻松掌握全景分割、实例分割与语义分割

作为一名技术博主，我的目标是让复杂的概念变得简单易懂，即使你是刚入门的小白，也能通过这篇文章学会使用Mask2Former进行全景分割、实例分割和语义分割。我会用通俗的语言一步步讲解，还会
紫雾凌寒·2025-02-26 16:47

Flink Checkpoint机制详解

通过定期保存应用程序的状态快照，Flink能够在系统发生故障时迅速恢复到最近的一致状态，并且提供精确一次（exactly-once）的语义保证。
Ray.1998·2025-02-26 15:05

算力100问☞第59问：如何评估大模型的性能？

生成质量：评估生成内容的语义、逻辑和流畅性，常用的指标包括METEOR、PRISM等。（2）效率（
正儿八经的数字经·2025-02-26 14:01

使用 Apache Jena 构建 RDF 数据处理与查询服务

一、引言随着语义网和知识图谱技术的不断发展，RDF（ResourceDescriptionFramework）作为一种用于描述资源的框架，被广泛应用于知识表示和数据集成。
梦落青云·2025-02-26 13:23

用云平台资源每月免费额度搭建博客，一年账单竟是 $0！

就在这个时候，我无意间发现了AWSLambda的每月免费额度。AWS为Lambda提供每月100万次请求和40万GB-秒的计算时间，而对于
fxrz12·2025-02-26 11:41
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