语义SLAM 第8页

从0到1，带你走进Flink的世界

三、Flink架构全景概览3.1分层架构剖析3.2核心组件解析四、Flink的核心概念4.1数据流与数据集4.2转换操作4.3窗口4.4时间语义4.5状态与检查点五、Flink安装与快速上手5.1安装准备

£菜鸟也有梦·2025-06-05 03:29

编译和汇编区别

：机器码（.exe,.o）或汇编代码（.s）输出：纯二进制机器码（.obj,.bin）3.执行过程编译汇编1.词法分析（LexicalAnalysis）2.语法分析（SyntaxAnalysis）3.语义分析

hitsz_syl·2025-06-05 02:45

常见前端面试题--常用H5/ES6/CSS3新特性

H5新特性新语义元素一些标签是div标签的语义化转化，过去我们曾用div来包裹某一个块或者组件，现在使用这些标签实现语义化，有利于代码可读性和SEO（优化），语义元素在IE6~8的兼容可以使用本地存储sessionStorage

@乐知者@·2025-06-04 23:27

HTML 中 class 属性介绍、用法

它在网页开发中承担三大作用：连接样式（CSS）：让元素应用预定义的视觉效果⚙️绑定行为（JS）：让元素具备状态或交互能力表达语义结构：类名能说明这个元素的功能/角色2、原生CSS中的用法最基础的用法是结合

PWRJOY·2025-06-04 18:11

自动驾驶转具身智能的切入点有哪些？

从算法维度上看，具身智能领域基本延续了机器人和自驾的一些算法，比如SLAM、规划控制、模型训练与微调方式、数据生成方式、大模型。当然也有很多具体的任务不太一样，比如数据采集方式、重执行硬件与结构。

自动驾驶之心·2025-06-04 16:59

相机成像原理_键盘摄影（一）——相机成像基本元件

写在前面笔者在就读本科期间，开始接触计算机视觉领域，主要包括传统的图像处理，研究生期间开始了解深度学习，三维重建和SLAM（同时定位和建图）。

weixin_39620273·2025-06-04 16:28

智能推荐系统：协同过滤与深度学习结合

协同过滤与深度学习结合系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录智能推荐系统：协同过滤与深度学习结合摘要引言技术原理对比1.协同过滤算法：基于相似性的推荐2.深度学习模型：基于语义理解的推荐混合推荐系统技术路径

layneyao·2025-06-04 12:31

GC-QA-RAG 智能问答系统的向量检索

1.检索流程概述系统采用典型的RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）三阶段架构，检索阶段的目标是：在用户提问时，结合关键词与语义理解，快速定位最相关的知识点，为后续生成高质量答案提供支撑

·2025-06-04 11:38

AI大模型Prompt提示词最佳实践：修改文本但保持风格

AI大模型Prompt提示词最佳实践：修改文本但保持风格关键词AI大模型Prompt提示词文本处理语义保持风格迁移摘要本文将深入探讨AI大模型Prompt提示词的最佳实践，尤其是如何通过Prompt来修改文本而保持其原有风格

AI天才研究院·2025-06-04 05:29

NLP（自然语言处理）技术的主要实现思路

然后，利用语义分析技术，将文本信息转换为机器可以理解的概念和语义表示，从而使机器能够正确理解文本信息的含义。最后，利用语言生成技术，将机器理解的概念

简简单单OnlineZuozuo·2025-06-04 01:40

基于本体的自动问答系统

自动问答分词停用此词处理相似度计算词语相似度计算句子相似度计算改进（1）分词算法（2）词语相似度计算的算法（3）句子相似度计算的算法提高：查全率查准率存在问题：无法充分反映用户查询目的无法反映用户想要的内容无法对用户检索需求进行语义方面的理解

奇文王语·2025-06-03 22:46

微调embedding模型_jhgan-ko-sroberta-multitask

huggingface.co/jhgan/ko-sroberta-multitask目录数据准备阶段特殊韩语处理技巧模型加载与配置损失函数选择指南进阶训练配置评估与优化策略数据准备阶段推荐数据格式：#句子对格式（语义相似度任务

激进小猪1002·2025-06-03 19:51

国产化文本向量化技术选型与LangChain集成实战指南，测试工程师如何构建高效检索系统

中文优化：针对中文语义设计，能更准确捕捉专业术语和复杂句式。多场景适配：覆盖通用知识库、垂直领域（如法律/医疗）、轻量化设备等需求。二、主流国产文本向量化技术对比1.

Python测试之道·2025-06-03 17:05

互联网大厂Java求职面试：AI大模型与云原生架构下的高并发系统设计

王总监：（推了推金丝眼镜）你好，我们正在构建一个基于大模型的企业知识库平台，需要支持每秒10万QPS的语义检索。请描述你的架构设计方案。郑薪苦：（眼睛

在未来等你·2025-06-03 16:56

HTML5网页模板构建指南

HTML5提供了一系列语义元素，使得网页的结构更加清晰和有意义。本文将向您介绍如何使用HTML5的语义元素来构建一个基础的网页模板。创建网页模板结构构建一个网页模板的第一步是规划你的网站结构。

一朵小小玫·2025-06-03 14:45

DeepSeek赋能数据治理解决方案

分层专家专业化：底层专家专注语法/词法处理，中层专家处理语义理解，高层专家负责逻辑推理。跨专家知识蒸馏：通过教师-学生框架将不同领域专家的知识迁

公众号：优享智库·2025-06-03 13:10

TCP/IP协议深度剖析：理论、实战与常见问题全解

1.应用层：用户与网络的桥梁应用层协议直接服务于终端用户程序，定义了数据交互的具体格式与语义。

玉笥寻珍·2025-06-03 09:14

RAG优化知识库检索（4）：混合检索技术

本文将深入探讨混合检索技术在RAG系统中的应用，包括语义检索与关键词检索的优缺点、BM25与向量检索的结合方式、混合检索的权重调整策略、稀疏-密集混合检索架构，以及混合检索

程序员查理·2025-06-03 09:12

【仿生系统】qwen的仿生机器人解决方案

以下是分阶段实施方案：一、核心系统架构设计（模块化可进化架构）1.多模态感知引擎-视觉子系统：YOLOv8+SAM组合实现实时物体检测+场景语义分割-听觉子系统：Whisper+SpeakerEmbedding

DFminer·2025-06-03 04:39

智能快递地址解析接口如何用PHP调用？

该接口通过智能识别和语义分析，自动提取地址中的省、市、区、街道、详细地址、姓名、电话等关键信息，并将其转化为标准结构化数据，极大提升了地址处理效率和二、如何用PHP进行对

Rose 使者·2025-06-03 04:07

【C语言】语义陷阱探秘(八)：main函数返回值的重要性与误区

目录一、标准规定1.1.标准示例1.2.注意事项1.3.错误处理二、常见的陷阱及应对措施2.1.省略返回值2.2.返回非整型值2.3.返回值的使用不当2.4.返回值与程序逻辑不匹配三、总结在C语言中，main函数是程序的入口点。根据C标准，main函数应该返回一个整数值（int），这个返回值通常用于指示程序的退出状态。尽管在很多情况下，开发者可能会忽略为main函数提供明确的返回值，但这种做法并不

byte轻骑兵·2025-06-03 01:46

HTML & JavaScript 开发总结

语义化标签‌（HTML5）：,,,

Auscy·2025-06-03 01:13

【视觉SLAM基础（二）：特征点提取与匹配】

前言在视觉SLAM中，特征点是连接连续图像帧的桥梁，是视觉里程计的核心。本文将详细介绍特征点的提取与匹配方法，以及如何利用这些特征点估计相机运动。

Unpredictable222·2025-06-02 20:34

【LangChain】langchain_community.vectorstores.docarray.DocArrayInMemorySearch 类：基于 DocArray 库实现的内存向量存储

它支持将文本文档转换为嵌入向量并存储在内存中，提供高效的相似性搜索功能，广泛应用于语义搜索、

彬彬侠·2025-06-02 19:28

MCP协议衍生的工具盘点

GraphlitMCP整合Slack、GitHub、GoogleDrive等平台数据，实现多源知识检索与语义分析。MCPRAGDocs支持向量搜索的文档处理工具，可增强AI回答的文档引用准确性。

大囚长·2025-06-02 15:29

相机--RGB相机

核心作用：2D视觉任务：目标检测、图像分类、语义分割（如YOLO、ResNet）。优点：成本低：单传感器，硬件简单（如普通手机摄像头）。缺点：无深度信息：需额外算法或传感器获取3D数据。

猿饵块·2025-06-02 15:27

jvm原理

即将源码翻译成字节码)1.词法分析的结果就是从源代码中找出一些规范化的Token流(关键字之类的)2.语法分析的结果就是形成一个符合Java语言规范的抽象语法树(即将token流按照java语言规范组成语法树)3.语义分析的结果就是将复杂的语法转化成最简单的语法

进击~·2025-06-02 15:27

搜索领域的查询改写技术大揭秘

搜索领域的查询改写技术大揭秘关键词：查询改写、搜索技术、自然语言处理、语义理解、查询扩展、意图识别、搜索引擎优化摘要：本文将深入探讨搜索领域中的查询改写技术，从基本概念到核心算法，再到实际应用场景。

搜索引擎技术·2025-06-02 14:24

自然语言处理基础：词的表示（共现矩阵）

矩阵中的元素值表示两个词语在特定窗口（如句子、段落或文档）内共同出现的频率或次数，通过量化词语间的共现关系，反映词语在语义或语境上的关联程度。

数字化与智能化·2025-06-02 13:43

《大模型项目实战》：从0到1，打造属于你的多领域智能AI Chat应用，非常详细收藏这一篇就够了！

大语言模型通过大量数据的学习和训练，能够理解自然语言表达的语义，具备智能对话的能力。

AGI大模型学习·2025-06-02 11:33

探索AI人工智能领域Llama的知识图谱融合

探索AI人工智能领域Llama的知识图谱融合关键词：AI人工智能、Llama、知识图谱融合、大语言模型、语义理解摘要：本文聚焦于AI人工智能领域中Llama大语言模型与知识图谱的融合。

AI大模型应用实战·2025-06-02 10:58

自动驾驶可行驶区域划分综述

可行使区域划分1.数据采集与融合的深度解析1.1传感器类型与数据特性1.2多传感器融合方法2.环境感知与特征提取的细节2.1车道线检测技术2.2道路边界识别2.3障碍物检测与区域划分3.可行驶区域划分的实现3.1语义分割与几何建模

吃旺旺雪饼的小男孩·2025-06-02 10:26

自然语言处理之文本摘要：Transformer与文本摘要评价指标

NLP技术涵盖了语音识别、语义理解、情感分析、机器翻译、文本摘要等多个方面，其目标是使计算机能够像人类一样处理语言信息，从而在各种应用场景中

zhubeibei168·2025-06-02 08:41

基于Transformer和多模态融合的智能代码补全系统研究与实践

本文深入研究基于Transformer架构的代码补全模型，提出一种融合代码语义特征与代码视觉化特征的多模态智能代码补全系统。

广州正荣·2025-06-02 00:16

C++11 语法特性一文详解

文章目录1.C++11的发展史2.列表初始化2.1C++98中使用`{}`的初始化2.2C++11中使用`{}`进行初始化2.3`std::initializer_list`（初始化列表）3.右值引用与移动语义

无聊的小坏坏·2025-06-02 00:13

数据基座觉醒！大数据+AI如何重构企业智能决策金字塔（下）

1.2实时数据炼金术在卫浴产品售后场景中，某厂商部署的实时反馈系统创造了奇迹：当用户抱怨"花洒水压不稳"的语音数据进入系统系统在0.8秒内完成方言识别→语义解析→

TGITCIC·2025-06-01 20:42

LangChain极简教程：3分钟构建你的第一个语义搜索引擎

LangChain简介LangChain是一个用于构建基于大型语言模型（LLM）应用程序的开源框架。它简化了与LLM的交互流程，支持模块化组件设计，使开发者能够快速构建复杂的AI应用，如问答系统、摘要生成或数据增强工具。1、核心功能模型集成LangChain支持多种LLM提供商（如OpenAI、HuggingFace、Anthropic等），提供统一接口调用不同模型。例如，切换模型只需修改配置参数

金汐脉动 | PulseTide·2025-06-01 19:08

在 HTML 文件中添加图片的常用方法

）通过标签实现，必须含src和alt属性；2）路径支持绝对/相对引用；3）建议设置width/height保持比例；4）响应式方案用srcset适配不同设备；5）性能优化推荐懒加载和WebP格式；6）语义化推荐结合标签

酷爱码·2025-06-01 18:35

Elasticsearch 深度解析：从原理到实战的全面指南

这个懒人·2025-06-01 16:45

【AI算法工程师面试指北】Transformer与CNN有什么异同点？

以下从多个维度分析两者的异同点：一、相同点特征提取能力两者均为分层特征提取器，通过多层非线性变换捕捉数据中的层次化特征（如低层的边缘、纹理，高层的语义概念）。

小米玄戒Andrew·2025-06-01 15:10

[yolov11改进系列]基于yolov11引入迭代注意力特征融合iAFF的python源码+训练源码

【iAFF介绍】1.IAFF（迭代注意力特征融合）iAFF通过引入多尺度通道注意力模块和迭代融合，更好的整合不同尺度和语义不一致的特征，有效解决特征融合问题，提高目标检测的精度。

FL1623863129·2025-06-01 15:06

深度学习篇---人脸识别中的face-recognition库和深度学习

以下从多个维度对比分析：一、技术原理1.深度学习方法核心逻辑：基于神经网络（如卷积神经网络CNN）构建模型，通过大量标注人脸数据（如LFW、CASIA-WebFace）训练模型，学习人脸特征的层次化表示（如像素级边缘→语义级面部结构

Ronin-Lotus·2025-06-01 14:00

BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较

非小号·2025-06-01 07:13

CppCon 2014 学习:Pragmatic Type Erasure

与传统的面向对象中以指针或引用操纵对象不同，值语义更清晰、更易于管理生命周期、并发更安全。例子：std::strin

虾球xz·2025-06-01 04:25

科研论文术语全解析：彻底搞懂什么是Baseline、Pipeline..........等内容【2025最新版！！！】

引言在撰写科研论文的过程中，尤其是在计算机视觉、机器人、SLAM以及三维重建等领域，准确理解并使用核心术语对于展示研究的科学性、系统性具有至关重要的作用。

那就举个栗子！·2025-06-01 00:59

【Milvus】支持的度量类型（Metric Types）列举和说明

度量类型决定了如何计算两个向量之间的距离或相似度，直接影响搜索结果的语义和性能。Milvus支持多种度量类型，根据向量数据类型的不同（如浮点向量、二进制向量、稀疏向量），适用的度量类型也有所差异。以

彬彬侠·2025-05-31 21:00

Sentence Transformers 教程！

语义搜索：构建高效的语义搜索系统，找到最相关的查询结果。信息检索与重排：在大规模文档集合中查找相关文档并重新排序。聚类分析：将文本自动分组，发现隐藏的主题或模式。摘要挖掘：识别和提取文本的主要

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-05-31 21:59

【SLAM自救笔记1】：苟活

亲爱的朋友们，欢迎收看年度爱恨情仇苦情大型连续剧：《SLAM请再爱我一次の我在双非读硕士》前言：书接上文，蘑菇车联的SLAM实习生面试环节只有两面，分别是技术面+HR面；由于coding表现较差（工程问题和理论问题似乎回答的还不错

沮丧的迈克尔·2025-05-31 20:53

揭秘 DC_SHELL 核心引擎：RTL Parser 的底层魔法与完整解析！

RTLParser的主要工作RTLParser的底层实现机制1.LexicalAnalyzer（词法分析器）2.SyntaxAnalyzer（语法分析器）3.Pre-SemanticAnalyzer（预语义检查器

三贝勒文子·2025-05-31 15:49

如何成为一名优秀的产品经理

了解目标检测、跟踪、SLAM等基础算法概念。定位：GNSS、IMU、高精地图、轮速计等定位技术，RTK，定位精度与可靠性。

一点.点·2025-05-31 12:31

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