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怎么理解语义化

H5新增了很多新的特性，这也成了我们面试的时候面试官喜欢问的一个问题，那我们可能在开发的过程中如果没有去关注过那也不是很清楚用到的是不是H5的新特性，下面我们就来讲一下H5十大新特性1、语义化标签，为我们提供了更好的页面结构

菜鸟咸鱼一锅端·2025-02-08 21:49

数据库刷题：获取当前薪水第二多的员工的emp_no以及其对应的薪水salary

emp_nobirth_datefirst_namelast_namegenderhire_date100011953-09-02GeorgiFacelloM1986-06-26100021964-06-02BezalelSimmelF1985-11-21100031959-12-03PartoBamfordM1986

程序员馨馨·2025-02-08 20:11

DKG（Distributed Key Generation）协议

DKG技术的关键思想是使用多方计算（securemultipartycomputation）和秘钥共享（secretsharing）的概念。

smilejiasmile·2025-02-08 16:11

深度学习的一些方向

特征提取（featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计（depthestimation)2.图像分类（imageclassification）3.图片分割

xinpao·2025-02-08 15:32

C/C++嵌入式面试题

预处理：头⽂件包含、宏替换、条件编译、删除注释编译：主要进⾏词法、语法、语义分析等，检查⽆误后将预处理好的⽂件编译成汇编⽂件。

残念惭忆·2025-02-08 15:02

实例研究：设计一个文档编辑器（8）

我们可以想到用语义动作修饰抽象语法树、用新的转换修饰有穷状态自动机或者以属性标签修饰持久对象网等例子。Decorator一般化了我们在Lexi中使用的方法，而使它具有更广泛的实用。获得跨越硬件和

workflower·2025-02-08 14:23

Python 绘制跳动的爱心

pipinstallpgzero以下是一个示例代码：importpgzrunfrommathimportpi,sin,cosimportrandom#粒子类，图像上每一个小点都是一个粒子对象classParticle

码农强仔·2025-02-08 13:52

kafka 集群为什么依赖 zookeeper ？

具体来说，ZooKeeper在Kafka集群中主要起到以下几个作用：1.管理集群元数据ZooKeeper存储和管理Kafka集群的元数据信息，包括Broker信息、Topic信息、Partition信息和

将臣三代·2025-02-08 10:55

MySQL开发规范

1.1、表设计库名、表名、字段名必须使用小写字母，“_”分割；1、MySQL有配置参数lower_case_table_names，不可动态更改，linux系统默认为0，即库表名以实际情况存储，大小写敏感

青龙小码农·2025-02-08 10:24

deepseek 科学评估：定制硅基男友的技术实现方案

**物理特征**-**身高**：187.3cm（黄金分割比例）-**体重**：98.6kg（钛合金骨架密度优化）-**腹肌结构**：$$\text{腹肌数}=8\quad\text{硬度}=9.2\,\

太翌修仙笔录·2025-02-08 09:42

【RAG知识库】本地搭建chatgpt知识库

实现原理如下图所示，过程包括加载文件->读取文本->文本分割->文本向量化->问句向量化->在文本向量中匹配出与问句向量最相似的topk个->匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中->提交给

LLM教程·2025-02-08 06:23

代码随想录 Day 20 | 【第六章二叉树part07】235. 二叉搜索树的最近公共祖先、701.二叉搜索树中的插入操作、450.删除二叉搜索树中的节点

一、235.二叉搜索树的最近公共祖先相对于二叉树的最近公共祖先本题就简单一些了，因为可以利用二叉搜索树的特性。题目链接/文章讲解：代码随想录视频讲解：二叉搜索树找祖先就有点不一样了！|235.二叉搜索树的最近公共祖先_哔哩哔哩_bilibili1.找最近祖先（1）根据二叉搜索树的特性，中间节点一定大于其左子树所有值，一定小于右子树所有值。所以首先判断中间节点和p、q二者之间的大小，如果均大于中间节

Accept17·2025-02-08 04:40

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

Link：https://arxiv.org/abs/1801.04381这篇文章是一篇关于MobileNetV2的学术论文，主要介绍了MobileNetV2的架构设计及其在图像分类、目标检测和语义分割任务中的应用

TAICHIFEI·2025-02-08 03:38

深入解析 MySQL 事务：从基础概念到高级应用

事务作为一个不可分割的整体存在，要么全部成功，要么全部失败，不可能存在部分成功、部分失败的情况。简而言之，事务就是一个整体，内部的SQL语句要么全部执行成功，要么全部执行失败。

微笑听雨。·2025-02-08 00:19

Kafka 和 RocketMQ 对比总结

Kafka和RocketMQ对比总结1.主要区别特性KafkaRocketMQ设计目标高吞吐量、分布式日志系统金融级消息队列，强调消息可靠性和事务消息模型基于分区（Partition）的发布-订阅模型基于主题

·2025-02-07 21:43

读go语言自制解释器（二）解析ast

简介书中对这部分的介绍是对ast进行求值，但我感觉应该叫语义分析更加合适一点，单纯的ast是没有意义的，需要对其进行相关解析，生成符合自己需求的结果，才更加合适。

陈墨1234·2025-02-07 20:51

从 Partial Computations（部分计算）到 Lambda Calculus（λ演算）：函数的计算模型解析(中英双语)

从PartialComputations到LambdaCalculus：函数的计算模型解析今天在看BuildYourOwnLisp这本书的时候，遇到了部分计算和lambda演算的知识点，于是产生本文。

阿正的梦工坊·2025-02-07 19:15

ES6-编程风格

块级作用域let代替varlet完全可以取代var，因为两者的语义相同，而且let没有副作用。

weixin_34237596·2025-02-07 13:36

ES6---编程风格

其中，let完全可以取代var，因为两者语义相同，而且let没有副作用。2.全局常量和线程安全在let和const之间，建议优先使用const，尤其是在

南初️·2025-02-07 13:36

分布式缓存

分布式缓存产品通常可以支持许多种内存缓存拓扑，比如说复制缓存（replicatedcache）、分配缓存（partitionedcache）和多层缓

rubyzhudragon·2025-02-07 12:26

优美文章翻译《Technology and Its Impact on Society》

TechnologyandItsImpactonSociety》的句子结构分析和翻译：句子结构分析与翻译Inthecontemporaryworld,technologyhasbecomeanintegralpartofourdailylives

你一身傲骨怎能输·2025-02-07 12:25

优美十级英文句子深入翻译

下面是对句子“Inthecontemporaryworld,technologyhasbecomeanintegralpartofourdailylives,influencingvariousaspectsofsociety

你一身傲骨怎能输·2025-02-07 12:25

聚类算法与应用

目录写在开头1.聚类算法简介2.K均值聚类2.1基本原理2.1.1中心点与数据点的距离2.1.2簇的形成和迭代优化2.2应用场景2.2.1图像分割2.2.2客户分群3.层次聚类3.1基本原理3.1.1树状结构的建立

theskylife·2025-02-07 06:16

Java 层面保证内存可见性的方式

2.synchronized，synchronized的内存语义可以保证在获取锁之后，可以保证前面操作的数据是可见的。

Master_hl·2025-02-07 05:09

15.kafka常见报错

1.UnknownTopicOrPartitionExceptionorg.Nginx.kafka.common.errors.UnknownTopicOrPartitionException:Thisserverdoesnothostthistopic-partition

小黑要上天·2025-02-07 00:36

事务特征以及隔离级别，rabbitmq实战

原子在化学反应中不可分割，也就是说原子是最小单位，

澎湖Java架构师·2025-02-06 23:01

大模型RAG优化方案_融合bm25和语义检索

1.写在前面检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种将检索(Retrieval)和生成(Generation)相结合的技术，它利用检索到的相关信息来增强大型语言模型(LLM)的生成能力。RAG系统通常包含两个关键组件：检索器(Retriever)：从知识库中检索与输入查询(Query)相关的文档。生成器(Generator)：利用检索到的文档和输入查

kakaZhui·2025-02-06 23:31

基于HTML生成网页有什么优势

HTML语法简洁直观，标签和属性语义明确，新手也能迅速上手，创建包含基础元素的网页，极大降低了开发门槛，促进网络内容多元化。

星糖曙光·2025-02-06 17:50

python 获得文件名、文件后缀、文件全名、文件上级文件夹名称、所在目录。

importos#os.path.dirname（）返回文件的文件夹##此时该文件路径最后一级无‘/’，如被再次分割，则为文件路径上一级#os.path.split（）返回文件的路径和文件名#os.path.splitext

君宝bob·2025-02-06 13:28

Python学习：split()方法以及关于str.split()[0]等形式内容的详细讲解

num–分割次数。默认为-1,即分隔所有。返回值：Pythonsplit()通过指定分隔符对字符串进行切片，如果参数num有指定值，则分隔num+1个子字符串返回分割后的字符串列表。

鹿海园·2025-02-06 13:25

【保姆级教程】YOLOv8_Seg实例分割：训练自己的数据集

一、YOLOV8环境准备1.1下载安装最新的YOLOv8代码仓库地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics1.2配置环境pipinstall-rrequirements.txt-ihttps://pypi

BILLY BILLY·2025-02-06 12:47

yolov5 实例分割：从原理、构建数据集到训练部署

yolov5实例分割：从原理、构建数据集到训练部署1.模型介绍1.1YOLOv5结构1.2YOLOv5推理时间2.构建数据集2.1使用labelme标注数据集2.2生成coco格式label2.3coco

外卖猿·2025-02-06 12:15

DB分布式思维导图-java架构代码示例

核心概念分片(Sharding)：将数据水平分割成多个部分存储于不同的节点上

用心去追梦·2025-02-06 11:08

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek的深度学习架构4.1查询解析与语义理解

云边有个稻草人·2025-02-06 10:37

6 Flink 状态管理

从容错和消息处理的语义上(atleastonce,exactlyonce)，Flink引入了state和checkpoin

TTXS123456789ABC·2025-02-06 07:48

python按要求分割excel一列成两列

workbook.active#获取需要处理的列source_column=sheet['A']#定义输出列name_school_column=[]#循环遍历每个单元格forcellinsource_column:#分割姓名和学校

EaSoNgo111·2025-02-06 07:45

[python]使用 Pandas 处理 Excel 数据：分割与展开列操作

在数据处理的过程中，时常需要对Excel表格中的数据进行清洗与转换，下面介绍使用Python中的Pandas库对Excel文件中的数据进行操作，具体包括分割列、展开数据、清除空格以及格式转换等操作。

runepic·2025-02-06 07:13

kafka开启jmx port，报错端口被占用

kafka-console-consumer.sh等）时，会报端口被占用的异常，如：bash-5.1#/opt/kafka_2.13-2.7.0/bin/kafka-topics.sh--create--topicchat--partitions5

假装是只熊·2025-02-06 06:39

组合（Composition）和聚合（Aggregation）是面向对象编程中的两种常见关系，它们都表示“整体-部分”或“拥有”的关系

组合（Composition）和聚合（Aggregation）是面向对象编程中的两种常见关系，它们都表示“整体-部分”或“拥有”的关系，但在语义和实现方式上有所不同。

Respect@·2025-02-06 05:58

前端大模型入门：编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析

Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID，而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法，帮助读者理解其基本原理和应用场景。

大模型玩家·2025-02-06 03:38

大语言模型轻量化：知识蒸馏的范式迁移与工程实践

本文提出基于动态知识蒸馏的轻量化范式，通过引入注意力迁移机制与分层蒸馏策略，在保持模型语义理解能力的同时实现参数效率的显著提升。实验表明，该方法在G

LucianaiB·2025-02-06 02:04

kafka 不支持读写分离的原因

·2025-02-06 01:23

物联网架构之Hadoop

数据块存储：将大文件分割成多个数据块，每个数据块通常大

moluxiangfenglo·2025-02-06 01:54

ios uri正则表达式_匹配url的正则表达式

$/;varurl="http://www.ora.com:80/goodparts?q#fragment";执行具体代码见

weixin_39909859·2025-02-06 01:52

大语言模型应用指南：工作记忆与长短期记忆

这主要是因为N-gram模型只能捕捉到词汇之间的局部依赖关系，而无法捕捉到更长范围内的语义信息。1.2研究现状近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型逐渐崭露头角。其中，长短期记忆网

AI天才研究院·2025-02-06 00:51

为AI聊天工具添加一个知识系统之87 详细设计之28 Derivation 统一建模元模型之1

这棵树的雏形中描述了三种建模工件：语用钩子，语法糖和语义胶水。

一水鉴天·2025-02-06 00:19

力扣 763. 划分字母区间

https://leetcode.cn/problems/partition-labels题目s字符串划分为尽可能多的片段，同一字母最多出现在一个片段将所有划分结果按顺序连接，得到的字符串仍然是s返回每个片段的字符串的长度列表思路记录每个字符出现的最大

pursuit_csdn·2025-02-05 23:12

核心HTML5/CSS3基础面试题

HTML5/CSS3高频经典面试题汇总了2023年各互联网大厂以及中小型创业公司基础阶段的最新高频面试题HTML/HTML5标签Interviewquestions1、说说你对HTML语义化的理解？

AgostoDu·2025-02-05 22:34

kafka的高可用情况下,挂掉一个节点,为什么消费者消费不到数据了

(分区3副本3)kafka-topics.sh--create--topic'test'--zookeeper'hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181'--partitions3

黄土高坡上的独孤前辈·2025-02-05 21:55

Webpack打包与优化策略

文章目录前言一、打包流程二、打包原理三、配置与优化1.代码分割SplitChunks配置：2.压缩和优化JavaScript压缩：Css压缩：图片压缩：3.缓存利用总结前言优化Webpack的构建和打包过程

小陆不会敲代码·2025-02-05 17:59

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