语义similarity 第12页

2020-03-24

上集说到基于MESI缓存一致性协议的Java内存模型JMM，在MESI基础上，为了提升效率，允许指令重排序，但是引入了Java在语义方面的问题。

GableKing黑暗中漫舞·2024-01-27 05:30

管道和FIFO

半双工管道3.全双工管道三、popen和pclose函数四、FIFO1.非阻塞I/O2.FIFO操作3.FIFO用途五、无亲缘关系的客户和服务器六、单个服务器、多个客户七、管道和FIFO中read和write语义

D@@·2024-01-27 04:35

Jetson-inference -Coding Your Own Image Recognition Program (Python)学习笔记

有多种类型的深度学习网络可用，包括识别、检测/定位和语义分割。我们在本教程中重点介绍的第一个深度学习功能是图像识别，使用在大型数据集上训练的分类网络来识别场景和对象。

无证驾驶梁嗖嗖·2024-01-27 00:26

web前端项目重构的理解

对于传统的网站来说，重构可以包括以下方面的优化：结构优化：将使用表格布局的页面改为使用DIV+CSS布局，使页面结构更加语义化、清晰，并提高页面的可读性和维护性。

亮学长·2024-01-26 23:06

java lamdba表达式详解20200301

下面我们来看看java中的lamdba表达式什么是函数式接口1.是java中的一个普通接口2.是只包含了一个抽象方法的特殊接口3.语义化检测注解@funcationalInterface如果提供了别的抽象方法语义化检测就会报错但是其中可以出

四月一对鸟·2024-01-26 22:02

【小叶】编译和链接【未完待续】

构建：编译和链接合并到一起的过程一、预处理Prepressing你们随便找篇博客、找本书吧，都有二、编译Compilation词法分析、语法分析、语义分析及优化后生成相应的汇编代码文件扫描（词法分析）-

Tadecanlan·2024-01-26 22:39

达梦SQL优化之-执行计划操作符解读

DM采用基于代价的优化器，服务器接收到SQL语句后，经过语法分析和语义分析，之后进行各种关系代数转换，形成一系列备选的逻辑执行计划。

羽书飞影·2024-01-26 19:04

PyTorch项目笔记（三）使用ImageNet预训练ResNet18模型训练图像分类模型

4使用torchvision微调模型5观察模型预测结果6固定模型参数1加载ImageNet预训练模型在torchvision.model包中定义了许多模型用于完成图像方面的深度学习任务，包括：图像分类语义分割

Xyzz1223·2024-01-26 19:40

网易有道BCEmbedding：双语检索与RAG的完美融合

前言随着人工智能技术的飞速发展，语义表征和检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）在各个领域的应用日益广泛。

努力犯错·2024-01-26 18:07

通义千文大模型API调用示例(python)

API详情通义千问是阿里云自主研发的大语言模型，能够在用户自然语言输入的基础上，通过自然语言理解和语义分析，理解用户意图，在不同领域、任务内为用户提供服务和帮助。

孝钦显皇后给过版权费了·2024-01-26 17:56

编译器优化

这些优化旨在使生成的目标代码在运行时更加高效，同时仍然保持程序的功能和语义不变。

hao hao·2024-01-26 17:27

Elasticsearch 内核解析-写入篇

目前的Elasticsearch有两个明显的身份，一个是分布式搜索系统，另一个是分布式NoSQL数据库，对于这两种不同的身份，读写语义基本类似，但也有一点差异。

丫丫-lucy·2024-01-26 16:02

Elasticsearch内核解析 - 写入篇

Elasticsearch内核解析-写入篇-知乎目前的Elasticsearch有两个明显的身份，一个是分布式搜索系统，另一个是分布式NoSQL数据库，对于这两种不同的身份，读写语义基本类似，但也有一点差异

大叶子不小·2024-01-26 16:00

自然语言处理-文本对分类或回归

以一对文本作为输入但输出连续值，语义文本相似度是一个流行的“文本对回归”任务。这项任务评估句子的语义相似度。

白云如幻·2024-01-26 15:46

【 CSS 】HTML5、CSS3 提高

1.2语义化标签以前布局，我们基本用div来做。div对于搜索引擎来说，是没有语义

fans小知·2024-01-26 14:52

chatgpt赋能python：Python*a：提高代码效率的利器

Python的简洁语法和宽松语义，让它成为了软件开发、数据分析、科学计算等领域的首选语言之一。Python也因其易学、易读、易部署的特点而被全球越来越多的开发者所喜爱。

www_xuhss_com·2024-01-26 13:19

Ubuntu c++调用python脚本传递参数(Anaconda)

由于需要在c++程序中跑python程序进行语义分割，需要在c++程序中传递参数给Python程序c++call.cpp#include#include#includeusingnamespacestd

Gone_float·2024-01-26 12:11

【视野提升】ChatGPT的系统是如何工作的？

目标是训练一个模型，该模型可以根据给定的句子预测未来的单词，使其语法正确且语义有意义，类似于互联网数据。在预训练阶段之后，模型可以完成给定的句子，但它不能回答问题。微调：这个阶

Hcoco_me·2024-01-26 10:39

FastDeploy项目简介，使用其进行（图像分类、目标检测、语义分割、文本检测|orc部署）

FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具，支持云边端部署。提供超过160+Text，Vision，Speech和跨模态模型开箱即用的部署体验，并实现端到端的推理性能优化。包括物体检测、字符识别（OCR）、人脸、人像扣图、多目标跟踪系统、NLP、StableDiffusion文图生成、TTS等几十种任务场景，满足开发者多场景、多硬件、多平台的产业部署需求。1、FastD

万里鹏程转瞬至·2024-01-26 09:52

智能语音识别源码系统+语义理解+对话管理+语音合成带完整的搭建教程

为了解决这些问题，罗峰给大家分享一款基于智能语音识别源码系统、语义理解、对话管理以及语音合成的解决方案，旨在为用户提供更加智能、高效、便捷的语音交互体验。

罗峰源码·2024-01-26 08:20

3D点云分割之SAGA（cvpr2023) 配置及使用

papergithub语义分割采用的是SAM(segmentanything),SAM和3dgaussian-splatting结合，通过训练一个MLP，把SAM特征和3D特征进行映射，从而不需要每帧都分割

蓝羽飞鸟·2024-01-26 07:04

html基础-4-表格及单元格合并

文章目录表格完整表格语义标签合并单元格表格table：定义一个表格tr(tablerow)：表格的行td(tabledata)：表格的单元格，类似列因此，想要几行就写几个tr，想要每行中有几个单元格就写几个

Neptuneyut·2024-01-26 03:05

简单总结一些常见Web漏洞

SQL注入定义：SQL注入就是将SQL语句插入到用户提交的可控参数中，改变原有的SQL语义结构，从而执行攻击者所预期的结果。

Hello_Brian·2024-01-26 01:01

HTML5和CSS3的新特性

HTML5的新特性主要是针对于以前的不足，增加了一些新的标签、新的表单和新的表单属性等1，HTML5新增的语义化标签头部标签导航标签内容标签定义文档某个区域（）侧边栏标签尾部标签2，HTML5新增的多媒体标签使用他们可以很方便的在页面中嵌入音频和视频

dmnyksl·2024-01-26 00:01

H5前端开发学习笔记——0x02认识HTML

12字符集问题(掌握)课时13标签的分类(掌握)课时14DTD文档声明上(掌握)课时15DTD文档声明下(了解)课时16HTML-XHTML-HTML5区别(了解)HTML作用html的作用：为文本添加语义

夜莺之刃·2024-01-26 00:38

浅记Vue中JSX的使用 nice

是一种Javascript的语法扩展，JSX=Javascript+XML，即在Javascript里面写XML，因为JSX的这个特性，所以它既具备了Javascript的灵活性，同时又兼具html的语义化和直观性

Cqin001·2024-01-25 23:42

HTML语义标签的介绍和常用的语义标签

语义化标签目的主要目的就是让大家直观的认识标签(markup)和属性(attribute)的用途和作用，很明显Hx系列看起来很像标题，因为拥有粗体和较大的字号。,用来区别于其他文字，起到了强调的作用。

coder_girl·2024-01-25 21:31

无监督学习 - 聚类的潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）

什么是机器学习潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis，LSA）是一种无监督学习方法，用于在文本数据中发现潜在的语义结构。LSA的主要应用之一是进行文本文档的主题建模和信息检索。

草明·2024-01-25 21:23

H5新特性总结

1.h5新语义元素header标签包含引导和导航等，通常包含h1~h6、搜索框、logo等。footer标签一般配合address标签(显示地址)，包含作者信息、相关链接等。

1263536889·2024-01-25 20:33

规则引擎的行业概况

主要应用规则引擎使用于规则复杂度中等（状态语义的规则少）。如果状态语义非常复杂，那么对用户而言，使用规则引擎的成本就会和使用代码类似规则数量多规则变化频繁的场景。

define_us·2024-01-25 19:17

自然语言处理的新突破:如何推动语音助手和机器翻译的进步

基于深度学习的语音识别和语义理解技术,使得语音助手可以更准确地分析用户意图,提供个性化服务。语音识别精度的持续提高语音识别是语音助手的基础。

X_StarX·2024-01-25 18:32

2024 高级前端面试题之 HTML 「精选篇」

HTML模块精选篇1.如何理解HTML语义化2.H5的新特性有哪些3.说一下HTML5DragAPI4.iframe有那些缺点5.如何实现浏览器内多个标签页之间的通信6.简述一下src与href的区别7

八了个戒·2024-01-25 18:18

编译原理常考概念汇总

概述词法分析：输入源程序，对构成源程序的字符串进行扫描和分解，识别一个个单词符号语法分析：在词法分析的基础上，根据语言的语法规则把单词符号串分解为各类语法单位语义分析和中间代码生成：对各类语法单位按语言的语义进行初步翻译优化

wa的一声哭了·2024-01-25 17:55

心得体会站·2024-01-25 16:01

掌握Spring EL表达式的基础知识

欢迎来到我的博客，代码的世界里，每一行都是一个故事掌握SpringEL表达式的基础知识前言什么是EL表达式在Spring中为什么要使用EL表达式EL表达式的语法和基本语义1.语法：2.变量和属性：3.方法调用

一只牛博·2024-01-25 16:39

Python 最新官方中文文档 PDF

本参考手册描述了Python的语法和核心语义。本参考是简洁的，但试图做到准确和完整。这份库参考则介绍了与Python一同发行的标准库。它还描述了通常包含在Python发行版中的一些可选组件。

Python小二·2024-01-25 16:17

golang中的原型模式

来自一个大佬的博客，建议食用设计模式不分语言，是一种思维层面的体现，但是不能在不同语言中使用同一套实现（每种语言有不同的特性），比如go，本身是没有继承一说，但是通过结构体的组合来实现语义上的继承。

weixin_43471422·2024-01-25 14:33

CalvinFS: Consistent WAN Replication and Scalable Metadata Management for Distributed File...——论文泛读

尽管已经开发了许多分布式文件系统以扩展到数千台计算机的集群，但由于在地理距离上提供期望的文件系统语义和工具（如线性化操作、分层访问控制、标准命令行工具等）的困难，这些

妙BOOK言·2024-01-25 14:02

flink-17 flink集成kafka

flink消费kafka数据，并不是完全通过跟踪kafka消费组的offset来实现去保证exactly-once的语义，而是flink内部去跟踪offset和做checkpoint去实现exa

爱吃甜食_·2024-01-25 14:55

【Flink-1.17-教程】-【五】Flink 中的时间和窗口（2）时间语义

【Flink-1.17-教程】-【五】Flink中的时间和窗口（2）时间语义1）Flink中的时间语义2）时间语义的分类2.1.处理时间（processtime）2.2.摄取时间（ingestiontime

bmyyyyyy·2024-01-25 14:52

【笔记】Helm-4 最佳实践-依赖

建议的默认设置是使用补丁级别的版本的匹配：version:~1.2.3version:~1.2.3这样会匹配1.2.3以及该版本的任何补丁，也就是说，～1.2.3相当于>=1.2.3,<1.3.0关于完整的版本匹配语法，请参照语义版本文档

许科大·2024-01-25 12:49

深入浅出自然语义处理原理并构建自然语义处理(NLP)模型GPT2

NLP自然语言处理，GPT2模型1、词向量在图像的处理中，我们无需对图像进行特殊的处理，因为图像本身就是由矩阵来表示的。而处理自然语言的时候，语言是由每一个字、词组成的。而字、词是通过编码存储在计算机当中的。所以我们可以通过将字、词编码成为向量的形式，如此就可以输入进深度学习网络模型中。但是我们应该如何去编码呢？像做图像分类那样，使用one—hot的形式编码？但是这样会存在一个问题，在自然语言中，

「已注销」·2024-01-25 10:31

[GDMEC-无人机遥感研究小组]无人机遥感小组-000-数据集制备

基于labelme的无人机语义分割数据集制备文章目录基于labelme的无人机语义分割数据集制备1.数据获取2.安装labelme3.利用labelme进行标注1.数据获取数据集制备需要利用无人机飞行并采集标注

deyiwang89·2024-01-25 09:54

【Effective Objective - C】—— 对象，消息，运行期

【EffectiveObjective-C】——对象，消息，运行期理解“属性”这一概念定义变量@dynamic关键字属性特质原子性读/写权限内存管理语义方法名要点在对象内部尽量直接访问实例变量直接访问与属性访问的区别

《杯莫停》·2024-01-25 09:03

NLP自然语言处理介绍

NLP涉及多个技术和方法，包括语音识别、文本分析、语义理解、机器翻译、情感分析等。通过这些技术，NLP可以处理和分析大量的文本数据，识别文本中的关键信息和结构，并从中提取出有用的知识和洞察。NLP在

love6a6·2024-01-25 07:12

HTML5入门

文档类型生命标签3.2、lang语言种类3.3、字符集二、web标准1、为什么需要Web标准2、web标准的构成三、HTML语法规范四、HTML标签1、HTML基本结构标签2、HTML常用标签2.1、标签语义

叫嚣的泡芙·2024-01-25 05:19

语义分割 | 基于 VGG16 预训练网络和 Segnet 架构实现迁移学习

基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力以及Segnet架构，训练自己构建的语义分割网络，从而实现迁移学习。

源于花海·2024-01-25 05:59

HTML基础

目录HTML基础1.开发者文档2.排版标签3.语义化标签4.块级元素与行内元素5.常用的文本标签6.不常用的文本标签7.图片标签1.基本使用2.路径的分类1.相对路径：以当前位置作为参考点，去建立路径2

Muko_0x7d2·2024-01-25 04:44

《Effective C++》《让自己习惯C++——3、尽可能的使用const》

（2）const修饰成员函数2、总结3、参考1、term3:Useconstwheneverpossibleconst允许你定义一个语义约束，指定一个"不该被改动的”对象。

zwh1298454060·2024-01-25 03:23

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