语义SLAM论文解析

NLP模型大对比：Transformer ＞Seq2Seq ＞ LSTM ＞ RNN ＞ n-gram

我们可以用一个图书馆查询的类比来解释它们的差异：一、核心差异对比维度n-gram模型Transformer工作方式固定窗口的"近视观察员"全局关联的"侦探"依赖距离只能看前N-1个词（如3-gram只看前2词）可关注任意距离的上下文语义理解机械统计共现频率理解词语间的

feifeikon·2025-01-31 19:14

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（三）：自然语言处理（NLP）

1.技术架构概述讯飞绘镜的NLP技术架构可以分为以下几个核心模块：语义分析：理解用户输入的文本，提取关键信息（如实体、事件、情感等）。情节理解：分析文本中的故事情节，识别事件序列和逻辑关系。

爱研究的小牛·2025-01-31 14:43

Serverless Architecture Boilerplate 使用教程

serverless-architecture-boilerplate:package::zap::rocket:BoilerplatetoorganizeanddeploybigprojectsusingAWSAPIGatewayandAWSLambdawithServerlessFramework

谢璋声Shirley·2025-01-31 06:55

Django ORM解决Oracle表多主键的问题

现状以Django3.2为例DjangoORM设计为默认使用单一主键（通常是自增的id字段），这一选择主要基于以下核心原因：简化ORM设计与操作统一访问方式外键关联简化避免歧义冲突主键语义明确防止隐式依赖性能与数据库兼容索引效率优化跨数据库兼容替代方案成熟

zZeal·2025-01-31 02:51

这可能是史上最全的计算机编程语言列表了

它们基于某些句法和语义规则，定义了编程语言中每种结构的含义。计算机编程语言可用于将指令传达给计算机。它们基于某些句法和语义规则，定义了编程语言中每种结构的含义。

BoolBear·2025-01-31 00:08

【SLAM】SLAM技术详解：同步定位与地图构建

引言在机器人技术、自动驾驶、增强现实（AR）和无人机等前沿领域，SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）技术扮演着至关重要的角色。

steamedobun·2025-01-30 22:53

右值引用和移动语义

c++11增加了一个新的类型，右值引用，记作:&&左值是指在内存中有明确的地址，我们可以找到这块地址的数据(可取地址)。右值是只提供数据，无法找到地址(不可取地址)。//所有有名字的变量都是左值，而右值是匿名的。一般情况下位于等号左边的是左值，位于等号右边的是右值，但是也可以出现左值给左值赋值的情况。c++11中右值分为两种情况:一个是将亡值，另一个是纯右值。纯右值:非引用返回的临时变量，运算表达

午言若·2025-01-30 21:15

move移动语义详解

move移动语义移动语义是C++11引入的一种机制，用于提高程序的性能和资源管理效率，特别是在涉及大数据对象的场景下。移动语义通过转移资源所有权，而不是复制资源，减少了不必要的拷贝操作。

Say-hai·2025-01-30 21:45

【使用Apache Flink 实现滑动窗口流式计算】

它具备低延迟、高吞吐量和exactly-once语义的特点，适用于各种实时数据处理场景。Flink的核心概念作业（Job）：Flink程序的执行单元。

我明天再来学Web渗透·2025-01-30 18:46

计算机网络之计算机网络协议、接口、服务等概念

语义：需要发出何种控制信息，完成何种动作以及做出何种响应。同步：事件实现顺序的详细说明。示例：TCP/IP协议：互联网上最常用的协议，它规定了如何在互联网上传递数据，包括IP协议（负责数据包的

DKPT·2025-01-30 17:41

第5节课：HTML5 新标签——构建更智能的网页结构

目录语义化标记的重要性新标签详解````````````实践：使用HTML5新标签构建网页结语随着HTML5的推出，网页开发者们获得了一套新的强大工具——语义标签。

学问小小谢·2025-01-30 15:48

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。然而，这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

自动驾驶（Automated Driving）系统组成和主要技术--以思维导图形式介绍

定位传感器模块:包括GNSS(全球导航卫星系统)、INS(惯性导航系统)和视觉SLAM等，用于确定车

大连海事的亲外甥·2025-01-30 04:28

【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+SCSA注意力机制（2024）: 最新空间和通道协同注意力,助力YOLOv11有效涨点；包含二次创新

作者提出了一种新的空间与通道协同注意模块（SCSA），该模块涉及在多个语义层面上对空间注意力和通道注意力之间协同关系的研究。SCSA由两部分组成：可共

算法conv_er·2025-01-30 02:08

开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-LangGraph-链式处理（一）

其在语言的准确性、逻辑性以及对复杂语义的把握上都有着突出的表现，为基于它进行的各类

开源技术探险家·2025-01-29 21:33

Python软体中在AWS Lambda上部署Python应用：一站式部署指南

Python软体中在AWSLambda上部署Python应用：一站式部署指南AWSLambda是亚马逊提供的一个无服务器计算服务，允许开发者在无需管理服务器的情况下运行代码。

清水白石008·2025-01-29 20:21

从规则到神经网络：机器翻译技术的演进与未来展望

从“我喜欢吃苹果”被翻译成“我喜欢吃苹果电脑”，到今天的神经网络机器翻译（NeuralMachineTranslation,NMT）能够生成语义流畅、接近人类水平的翻译，我们见证了机器翻译技术的巨大飞跃

Echo_Wish·2025-01-29 06:14

XML解析

XML即为可扩展的标记语言(eXtensibleMarkupLanguage)XML是一套定义语义标记的规则，这些标记将文档分为许多部件并对这些部件加以标识2.XML和HTML不同之处XML主要用于说明文档的主题

千禧年@·2025-01-28 23:06

使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题

在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时，确实可能出现样本不均衡问题，且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡？

司南锤·2025-01-28 08:18

_知识图谱

知识图谱的核心目标是让机器能够理解和利用人类知识，从而支持智能问答、语义搜索、推荐系统等应用。

大哥喝阔落·2025-01-28 04:20

智能工厂的设计软件应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统之19 再次重建之4 职业能力程度(成熟度&进化度：集成&演进)评价 CSR 祖传代码：AI操作系统之2

左边的行矢--横成行（有序-科目），顶上的列簇--竖成列（有线性-纲领）：语法类型Type（智能化&公理化=自动化，有序&线性=简单链chains），语用单调概念格规范图（有序列表lists智能化），语义一阶理论格规则公式

一水鉴天·2025-01-28 04:46

智能工厂的设计软件应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统之6 三端架构的本质/内在/外观：自明性/信念/bank词扇

本文提要一些补充在为前端和后端锁定的两个中心词“概念”（命题“作文”的程序公共逻辑语言）和“描述”（谓词“描述”的自然描述语言）的基础上，暂时将中端的中心词锁定在“环境”（情境“意义”的人工语义网络语言

一水鉴天·2025-01-28 03:45

参考图像分割Referring Image Segmentation（RIS）和开放词汇语义分割Open Vocabulary Semantic Segmentation

一、参考图像分割基本概念：ReferringImageSegmentation（RIS）是一种图像分割技术，旨在根据自然语言表达来标记图像或视频中表示对象实例的像素。也就是根据自然语言描述来实现图像分割。旨在根据自然语言表达来标记图像或视频中的特定区域。在给定描述区域的自然语言文本的情况下，RIS需要在图像中找到相应的区域。这个任务是众所周知的具有挑战性的视觉和语言任务之一。RIS需要收集目标区域

余弦的倒数·2025-01-28 02:59

知识图谱自动构建:从海量非结构化数据中提取知识

1.2知识图谱的兴起知识图谱作为一种大规模语义网络，能够有效地表示实体、概念及其

AI天才研究院·2025-01-27 21:32

华北电力大学编译技术课程设计实验报告+代码

通过设计、编写和调试语法制导翻译程序，掌握从语句的语法出发，构造相应的语义子程序，实现

aabc20·2025-01-27 16:56

SLAM源码分析（八）

[email protected]，ComputeH21函数，用DLT方法求解单应矩阵H。vP1：参考帧中归一化后的特征点；vP2：当前帧中归一化后的特征点；基本原理：|x'||h1h2h3||x||y'|=a|h4h5h6||y|简写:x'=aHx,a为一个尺度因子1||h7h8h9||1|使用DLT(directlineartranform)求解该模型x'=aHx--->(x

wang_yq0728·2025-01-27 15:46

ORB-SLAM2源码逐行解析系列（二）：追踪线程

1.Tracking类（1）Tracking类的定义///Examples/Monocular/include/Tracking.hclassTracking{public:/***@brief构造函数**@param[in]pSys系统实例*@param[in]pVoc字典指针*@param[in]pFrameDrawer帧绘制器*@param[in]pMapDrawer地图绘制器*@param

LDST_CSDN·2025-01-27 14:40

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑨: Initializer::FindHomography找到最好的单应矩阵H

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc②:Initializer::Normalize坐标归一化-CSDN博客ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc③:Initializer

PaLu-LvL·2025-01-27 14:09

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc(13): Initializer::ReconstructF用F矩阵恢复R，t及三维点

前言这部分函数的实现依赖于之前学习的的检查三角化结果的函数：ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客这里通过基础矩阵

PaLu-LvL·2025-01-27 14:08

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc(11): Initializer::ReconstructH用H矩阵恢复R, t和三维点

前言这个函数的实现依赖于之前学习的检验三角化结果的函数：ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客位姿可能有多组解，

PaLu-LvL·2025-01-27 14:38

AWS微服务示例项目指南

AWS微服务示例项目指南aws-microservicesAWSServerlessEvent-drivenMicroserviceswithusingAWSLambda,AWSDynamoDB,AWSAPIGateway

缪玺彬·2025-01-27 08:33

Web API开发中的RPC和REST

目录RPCRESTREST优点REST缺点Restful如何传递参数三种方式的不同语义建议WebAPI如何返回状态码问题：400观点200观点建议ASP.NETCore中REST落地指南实现建议实现注意

AAA猪饲料批发李师傅·2025-01-27 08:02

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

点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取

目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points

格图素书·2025-01-26 10:26

【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