语义slam 第29页

【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

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。

wonder-yyc·2025-01-24 13:36

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。

m0_74825260·2025-01-24 06:03

使用 pgvector 将 PostgreSQL 与语义搜索/RAG 集成的教程

技术背景介绍在大语言模型(LLMs)和语义搜索的兴起中，结合结构化的关系型数据库(如PostgreSQL)进行增强型查询变得越来越有价值。

azzxcvhj·2025-01-24 06:31

HTML常用标签

三、文本格式化标签1）加粗或者2)倾斜或者3)删除线或者4)下划线或者四、特殊标签1）和标签是没有语义的，它们就是一个盒子，用来装内容的。2）标签用来布

王磊鑫·2025-01-24 01:54

ODBC的基本使用

前言在工作中，使用POWERBI做数据分析报表的时候用到ODBC，对于POWERBI语义模式实现连接数据库必须使用到ODBC，那什么是ODBC？

种花的人_·2025-01-23 23:15

学习笔记之——3DGS-SLAM系列代码解读

最近对一系列基于3DGaussianSplatting（3DGS）SLAM的工作的源码进行了测试与解读。

gwpscut·2025-01-23 22:38

【MotionCap】DROID-SLAM 1 ：介绍及安装

DROID-SLAM：DROID-SLAM:DeepVisualSLAMforMonocularDROID-SLAM：适用于单目、立体和RGB-D相机的深度视觉SLAMStereo,andRGB-DCamerashttps

等风来不如迎风去·2025-01-23 22:38

使用Google Vertex AI Search进行企业级高级搜索

它基于各种GoogleSearch技术，包括语义搜索，通过使用自然语言处理和机器学习技术来推断内

hgSdaegva·2025-01-23 08:24

寻址空间介绍

不同的寻址空间表示在不同上下文中使用的地址范围、格式或语义。以下是一些常见场景中的寻址空间及其意义：1.内存寻址空间•含义：计算机中用于表示内存地址的范围。每个内存地址对应存储器中的一个存储单元。

2501_90241293·2025-01-23 07:20

使用ModelScope实现高效句嵌入生成

技术背景介绍在自然语言处理（NLP）任务中，向量化文本（嵌入）是许多下游任务（如语义搜索、文本分类、问答系统等）的核心步骤之一。

dagGAIYD·2025-01-23 04:23

Java前端基础—HTML

2.1HTML页面固定结构2.2标题标签2.3段落标签2.4换行标签2.5水平线标签2.6文本标签2.7图片标签2.8音频标签2.9视频标签2.10链接标签2.11列表标签2.12表格标签2.13表单标签2.14语义标签

缺少动力的火车·2025-01-23 00:14

彩虹也说她不可思议.·2025-01-22 15:30

语义缓存：提升 RAG 性能的关键策略

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）（RAG综述：探索检索增强生成技术的多样性与代码实践）技术已经成为构建高性能AI模型的重要基石。RAG通过结合先进的语言模型与外部知识检索，能够生成既准确又富含上下文的响应。然而，尽管RAG功能强大，但它也伴随着一系列挑战，如高令牌消耗（tokenconsumption）、运营成本的增加以及响应时间的延长。这些问

大模型之路·2025-01-22 13:50

使用Neo4j-Semantic-Ollama构建智能交互代理

在现代应用中，结合图数据库与语义层的智能代理能够极大提升数据交互的效率和灵活性。

safHTEAHE·2025-01-22 05:44

2.6 聚焦：Word Embedding

聚焦：WordEmbeddingWordEmbedding（词嵌入）是一种将词语转化为低维向量表示的技术，使得词语在数学空间中具有语义上的相似性。

少林码僧·2025-01-22 04:39

Grape-RAG

Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库（VectorDB）为核心来检索语义相似性上下文，让大语言模型（LLM）

disgare·2025-01-22 01:48

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