语义SLAM 第5页

动态视觉SLAM的亿点点思考（含20项最新开源代码链接）[上篇]

作者：泡椒味的口香糖|来源：3D视觉工坊添加微信：dddvisiona，备注：SLAM，拉你入群。文末附行业细分群。

3Ｄ视觉工坊·2025-02-26 05:57

【RAG系列】文字的数字化分身 - 向量嵌入的魔法世界

文字的数字化分身-向量嵌入的魔法世界文字向量编码器数字分身语义空间相似度计算代数运算关系推理一、认知革命：文字的数字基因工程1.1文字GPS坐标系想象每个词语都是银河系中的星球，向量坐标就是它们的星际坐标

什么都想学的阿超·2025-02-26 04:52

【RAG系列】AI的“三步记忆法“ - RAG工作流程全景解析

、认知建模：从人类记忆到机器记忆1.1考试复习的三步法则建立知识框架提取核心信息综合运用考前预习划重点考场作答最终答案这个经典的学习过程与RAG的工作流程惊人相似：预习阶段→文档预处理与向量化划重点→语义检索与上下文压缩作答

什么都想学的阿超·2025-02-26 04:51

API设计原则之显然性(obvious) ：文档与类型系统、语义化类型、使用“零大小”类型

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（加关注即可阅读全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.9.1.文档与类型系统用户可能不会完全理解API的所有规则和限制。所以你写的API应该让你的用户易于理解，并且难以用错。通过Rust的文档与类型系统，我们可以尽量实现这个需求。2.9.2.文档让API透明化的第一步就是写出好的文档。写出好的文档有这么几点要求：1.清楚的记录清楚的记

SomeB1oody·2025-02-26 00:25

无人机实战系列（二）本地摄像头 + Depth-Anything V2

其本身仅提供了一个单目视觉相机，在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2，这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成RGBD图像，可以用来无人机避障与SLAM

nenchoumi3119·2025-02-25 23:42

体系结构风格——《软件工程:实践者的研究方法》第八版

每种风格描述一种系统类别，包括：（1)完成系统需要的某种功能的一组构件(例如，数据库、计算模块);（2）能使构件间实现“通信、合作和协调”的一组连接件；（3）定义构件如何集成为系统的约束；（4）语义模型

贰叁！·2025-02-25 21:02

如何系统成为高级Qt工程师？

以下是分阶段的系统性学习路径和建议：一、夯实基础阶段C++深度掌握精通C++11/14/17特性（智能指针、lambda、移动语义等）理解面向对象设计、设计模式（如观察者模式与Qt信号槽的关联）熟悉内存管理

Qt历险记·2025-02-25 15:52

知识库管理中台架构：数据资产激活与企业效率跃升

基于AI驱动的语义解析技术与分布式大数据处理框架，该架构实现了非结构化数据的多模态特征提取与知识图谱映射。

Baklib-企业帮助文档·2025-02-25 04:59

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

m0_74825634·2025-02-25 01:37

JavaAPI(lambda表达式、流式编程)

可以使用注解@FunctionalInterface来验证publicclassLambdaDemo01{publicstaticvoidmain(String[]args){//InterAx=(int

NGC2237999·2025-02-24 23:55

2025预测趋势：AI知识库工具挑选指南

1.AI知识库的智能化：趋势预计到2025年，AI知识库工具将更加智能化，通过深度学习和自然语言处理技术，实现更精准的语义搜索和智能问答功能。这些工具将能够理解用户的查询意图，提供更准确和相关的信息。

·2025-02-24 23:17

点云从入门到精通技术详解100篇-基于多线激光雷达的点云数据处理与导航（续）

目录三维点云建图与定位算法研究§3.1激光SLAM技术§3.2基于特征的建图算法§3.2.1三维点云建图算法简述§3.2.3LeGO-LOAM建图算法§3.3基于点云配准的定位算法§3.3.1点云配准§

格图素书·2025-02-24 10:54

基于大模型的 SDL 需求阶段安全需求挖掘实战指南 —— 四步法实现从业务需求到风险矩阵的智能转换

一、业务需求解析：大模型驱动的语义理解目标：将自然语言描述的业务需求转化为结构化安全要素。方法：需求文本预处理：使用大模型（如GPT

大F的智能小课·2025-02-24 08:09

DeepSeek模型微调的原理和方法

预训练模型在大规模通用数据上进行了无监督或有监督的训练，学习到了丰富的语言知识、语义表示和通用模式。这些知识和模式具有一定的通用性，可以迁移到其他相关的任务中。

alankuo·2025-02-24 07:01

14.11 LangChain VectorStore 架构解析：构建高效大模型数据管道的核心技术

LangChainVectorStore架构解析：构建高效大模型数据管道的核心技术关键词：LangChainVectorStore、向量数据库集成、语义检索优化、文档分块策略、相似度搜索算法1.VectorStore

少林码僧·2025-02-24 03:00

编程助手-1-融合RAG技术

以下是分阶段的实现方案：1.代码知识抽取目标：从代码库中提取语义信息（如函数、类、API用法、文档等），构建可检索的知识库。

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2025-02-23 12:20

人工智能训练师如何做图像数据标注，从情感分析和实体分析两个个场景分析

高质量的图像数据标注对于训练情感识别模型和目标检测/语义分割模型至关重要。

小宝哥Code·2025-02-23 12:47

web前端常用标签（html）

排版标签标签名作用属性标题标签为了使网页更具有语义化，我们经常会在页面中用到标题标签，HTML提供了6个等级的标题，即h1-h6包含所有全

智商不在服务器·2025-02-23 00:50

GTSAM 库详细介绍与使用指南

GTSAM概述GTSAM（GeorgiaTechSmoothingandMapping）是由佐治亚理工学院开发的C++开源库，专注于概率图模型（尤其是因子图）的构建与优化，广泛应用于机器人定位与建图（SLAM

点云SLAM·2025-02-22 19:31

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。

llzwxh888·2025-02-22 19:00

word2vec（一） CBOW与Skip-Gram模型基础

Word2Vec其实就是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息，即通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。

浮汐·2025-02-22 18:24

Neo4j父子节点向量检索：平衡精确嵌入和上下文保留的高效方案

这种方法不仅提高了检索的准确性，还保持了文本的语义完整性。主要内容1.方案概述该方案的核心思想是将文档分割成较大的"父"块和较小的"子

jaioyfpo·2025-02-22 11:27

【CCM-SLAM论文阅读笔记】

CCM-SLAM论文阅读笔记整体框架结构如图所示：单智能体只负责采集图像数据，运行实时视觉里程计VO以估计当前位姿和环境地图，由于单智能体计算资源有限，负责生成的局部地图只包含当前N个最近的关键帧。

随机取名字·2025-02-22 02:07

Prompt Engineering的重要性

从软件工程需求分析与大模型结合的实践角度来看，PromptEngineering的重要性及其风险主要体现在以下几个方面：一、PromptEngineering的核心价值需求语义桥接（Requirement-SemanticsBridging

workflower·2025-02-22 01:26

聊聊这两年学习slam啃过的书！

入坑2年多，零七零八买了7、8本书，正好最近研一的新师弟让我来推荐几本，那么，独乐乐不如众乐乐，我就来巴拉巴拉一下我买的这些书吧。以下测评，仅代表个人观点，与书的作者无关（狗头保命）1、【C++PrimerPlus】嗯~这个灰常灰常厚的c++书是我买的第一本书，也是我所有书里除了java最厚的一本（java买了就没看），But，这本巨厚的c++我竟然翻完了！！！当年，年轻的我以为，看完这本书，我就

3Ｄ视觉工坊·2025-02-21 20:48

2024年国内人工智能大模型汇总

该产品是百度在人工智能领域深耕十余年后，拥有产业级知识增强文心大模型ERNIE的基础上，利用跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力而开发的一款AI聊天机器人。

kiiy2·2025-02-21 18:02

嵌入式八股文（四）计算机网络篇

⽹络协议的三个基本要素：语法、语义和时序。3.接口上下层之间交换信息通过接口来实现。一般使上下层之间传输信息量尽可能少，这样使两层之间保持其功能的相对独立性。硬件接口：在物理层面，接口通常指的是

小仇学长·2025-02-21 17:56

用户自定义完整性

用户自定义完整性定义.用户自定义完整性是针对某一具体关系数据库的约束条件，它反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求。.主要包括非空约束、唯一约束、检查约束、主键约束、外键约束。

海波东·2025-02-21 17:49

MarsCode AI 体验

自然语言理解能力挺高，能够精准捕捉开发者的模糊需求，在处理复杂代码逻辑时，模型展现出优秀的上下文关联能力，特别是在多轮对话中能持续保持语义连贯性，对TypeScript和React等框架的支持让我在开发过程中更轻松了

lihongping3000·2025-02-21 16:48

UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

其设计灵感来源于编码器-解码器结构，特别之处在于它在解码器部分引入了跳跃连接（skipconnections），这使得网络能够融合低层的特征细节和高层的语义信息，从而在图像分割任务

chenjj4003·2025-02-21 16:46

《DeepSeek从入门到精通》下载

直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生

疯狂吧小飞牛·2025-02-21 15:37

前端：最简单封装nmp插件（组件）过程。

package.json文件：nmpinitnpminitpackage.json配置用处介绍，如下：{//包名，必须是唯一的，通常与GitHub仓库名一致"name":"XXXXX",//当前包的版本号，遵循语义化版本控制

Smile_Gently·2025-02-21 13:45

腿足机器人之十- SLAM地图如何用于运动控制

腿足机器人之十-SLAM地图如何用于运动控制腿足机器人SLAM地图的表示与处理全局路径规划：地形感知的路径搜索基于A*的三维路径规划基于RRT*的可行步态序列生成局部运动规划：实时步态调整与避障动态窗口法的腿足适配模型预测控制

shichaog·2025-02-21 12:06

HTML5 面试题

语义化标签：这些标签有助于提高页面的可读性和可维护性。多媒体支持：HTML5引入了和标签，可以直接嵌入音频和视频文件，无需依赖插件。

weixin_51687565·2025-02-21 11:27

内容中台重构智能服务：人工智能技术驱动精准决策

在数据层，系统可对接CRM、ERP等企业软件，通过标准化接口完成多源异构数据的实时清洗与结构化处理，例如某金融科技平台利用动态知识图谱技术，将分散的客户行为数据与市场情报进行语义关联，形成可解释的

清风徐徐de来·2025-02-21 07:30

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（七）Embedding概念介绍

这个向量通常是低维的，并且在向量空间中能够捕捉到该对象的某些语义或结构特征。可以通过这种方式将我们通常理解为文本的信息转化为模型可以处理的数字形式。1.为什么需要Embedding？

Blankspace空白·2025-02-21 06:55

使用 AnyscaleEmbeddings 进行文本嵌入

通过预训练模型（如BERT、GPT等），我们可以获得语义丰富

dgay_hua·2025-02-21 03:04

如何完成WEB标准的网站重构？

一、重构核心原则语义化使用正确的HTML5语义标签（,,,等）避免滥用，确保文档结构清晰支持屏幕阅读器（ARIA属性）分离关注点严格区分结构（HTML）、表现（CSS）、行为（JavaScript）避免行内样式和内联脚本可访问性

ZhooooYuChEnG·2025-02-21 03:04

跨语言语义理解与生成：多语言预训练方法及一致性优化策略

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-02-21 02:57

DeepSeek混合专家模型：低成本高精度革新多语言AI应用

在此基础上，其多模态处理能力不仅覆盖80余种自然语言的高精度互译，还实现了视觉符号与文本语义的跨

智能计算研究中心·2025-02-20 22:01

【核心算法篇十三】《DeepSeek自监督学习：图像补全预训练方案》

根据，自监督学习通过设计巧妙的"预训练任务"（PretextTask），让模型在无标签数据中自动学习图像语义特征。而图像补全正是这类

再见孙悟空_·2025-02-20 21:24

java实现，使用向量相似度输入字符串，在定义好的字符串集合中根据语义匹配出最准的一个。

以下是完整的Java示例代码，包括字符串集合的定义和根据输入字符串匹配最相似字符串的逻辑：importjava.util.*;publicclassSemanticMatching{publicstaticvoidmain(String[]args){//定义字符串集合ListstringCollection=Arrays.asList("Whereistherestroom?","Canyout

melck·2025-02-20 17:40

知识图谱构建概念、工具、实例调研

知识图谱的早期理念来自SemanticWeb（语义网络），其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于

熟悉的黑曼巴·2025-02-20 12:01

null和undefined的区别

null和undefined是JavaScript中两个特殊的值，它们都表示“无”或“空”，但在语义和使用场景上有明显区别。

编程星空·2025-02-20 11:17

知识图谱的作用及其更新方式

知识图谱的作用及其更新方式简介作用1.语义理解和推理2.信息检索3.推荐系统4.自然语言处理5.智能对话系统更新知识图谱的过程1.数据收集2.数据清洗和处理3.知识抽取4.知识融合5.验证和评估6.部署和应用总结简介知识图谱是一种以图形结构表示知识的方法

甜瓜瓜哥·2025-02-20 10:13

知识图谱构建：LLM与知识工程的完美结合

1.2知识图谱的兴起知识图谱作为一种语义网络，能够将实体、概念及其之间的关系以结构化的方式进行表达和存储，从而有效地组织和管理知识。近年来，知识

AI智能涌现深度研究·2025-02-20 10:10

【CVPR 2021】Knowledge Review：知识蒸馏新解法

但是Teacher往往深层表示抽象的语义信息，底层表示简单的知识的信息

BIT可达鸭·2025-02-20 07:17

使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用：完整指南

相比之前的Yuan1.0，Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据，并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。

scaFHIO·2025-02-20 05:33

DeepSeek接入大数据能做什么

接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE（MixtureofExperts）架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布

PersistDZ·2025-02-19 22:59

AWS Lambda参考架构：MapReduce实现指南

AWSLambda参考架构：MapReduce实现指南lambda-refarch-mapreduceThisrepopresentsareferencearchitectureforrunningserverlessMapReducejobs.ThishasbeenimplementedusingAWSLambdaandAmazonS3

郜逊炳·2025-02-19 20:12

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