语义slam 第6页

【ROS2】slam_toolbox建图详解

【ROS】郭老二博文之：ROS目录1、简介1）安装sudoaptinstallros-$ROS_DISTRO-slam-toolbox2）源码https://github.com/SteveMacenski

郭老二·2025-06-15 20:07

C++11移动语义解析

当给函数传递对象当做函数参数时，可以使用引用类型来减少拷贝对象的代价，尤其是避免容器的拷贝等。但是当把函数内的局部对象当做返回值时，我们无法返回该局部对象的引用，导致每次返回局部对象都会进行拷贝。因为返回局部对象的引用是无意义的，当函数调用完成，局部对象就被析构，所以其引用指向了一块析构的内存。程序如果使用移动操作，避免了拷贝，将新变量指向了局部变量的内容。例如：std::vectorGetNum

一条叫做nemo的鱼·2025-06-15 17:50

【LangChain】langchain_core.embeddings.Embeddings 类：定义文本嵌入模型的抽象基类

langchain_core.embeddings.Embeddings是LangChain框架中的一个核心抽象基类，用于定义文本嵌入模型的标准化接口，支持将文本映射为高维向量以便进行语义搜索、文档检索等任务

·2025-06-15 17:18

AIGC 领域 MCP 模型上下文协议：在自然语言处理中的优势

AIGC领域MCP模型上下文协议：在自然语言处理中的优势关键词：AIGC、MCP模型上下文协议、自然语言处理、上下文理解、语义连贯性摘要：本文聚焦于AIGC领域的MCP模型上下文协议，深入探讨其在自然语言处理中的显著优势

SuperAGI2025·2025-06-15 13:58

互联网大厂Java求职面试：AI大模型应用实践中的架构挑战与实战

在未来等你·2025-06-15 13:24

【 C++ 模板中 `template＜typename T＞` 与 `template＜class T＞` 的深度解析】

但它们在语义和特定场景中有微妙区别：核心结论（先决要点）//以下两种声明完全等效templatevoidfunction1(Tparam){}//现代推荐templatevoidfunction2(Tparam

flos chen·2025-06-15 13:22

论文略读：The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems

UQI-LIUWJ·2025-06-15 10:01

Hive SQL执行流程深度解析：从CLI入口到执行计划生成

通过解析词法语法分析、语义校验、逻辑计划生成及物理优化等关键阶段，揭示Hive将SQL转换为分布式任务的完整链路。适合大数据开发人员深入理解Hive执行原理，为定制化优化和问题诊断提供理论基础。

Edingbrugh.南空·2025-06-15 09:27

1.14 express小项目和用到的 jwt详解

用户登录认证-图书信息管理（浏览、新增）-HTML5：使用语义化标签构建页面结构-https://chxii.blog.csdn.net/article/details/147311462?

chxii·2025-06-15 09:27

spin_lock到spin_lock_irqsave的使用

在Linux中，普通的spinlock由于不带额外的语义，是用起来反而要非常小心。在Linuxkernel中执行的代码大体分normal和interruptcontext两种。

u011996698·2025-06-15 06:08

NoETL 指标平台：语义驱动数据治理的升维战

数据治理是企业级的管理体系，其核心在于确保数据的可用性、一致性、完整性、安全性与合规性，使数据成为可信赖、可理解、可访问的战略资产，从而高效支撑企业的战略目标、运营决策、风险管理与价值创造。然而，理想的治理框架在现实中常面临严峻挑战：价值显现周期长、持续投入成本高昂、组织文化阻力、对业务敏捷性与创新的制约，以及技术栈复杂性的叠加效应，导致其常陷入“投入巨大却难解近渴”的困境。数据治理的复杂性，其根

Aloudata·2025-06-15 06:34

医图论文 Arxiv‘24 | SEG-SAM：用于统一医学图像分割的语义引导SAM

论文信息题目：SEG-SAM:Semantic-GuidedSAMforUnifiedMedicalImageSegmentationSEG-SAM：用于统一医学图像分割的语义引导SAM作者：ShuangpingHuang

小白学视觉·2025-06-15 00:56

【思考中.....】RAG如何提高查询准确率呢？

以下从检索、增强、生成三个阶段，结合实际案例与技术细节，系统阐述优化方法：一、检索阶段优化：精准匹配与语义理解并重查询扩展与重写结构化查询生成：利用LLM将用户输入转换为结构化格式。

努力努力再努力呐·2025-06-14 23:17

【Story】编译器的基础概念与类型分类

目录编译器详解1.编译器的工作流程1.1词法分析（LexicalAnalysis）词法分析的例子1.2语法分析（SyntaxAnalysis）语法分析的例子1.3语义分析（SemanticAnalysis

LuckiBit·2025-06-14 18:42

从 npm 迁移至yarn

npm是围绕着语义版本控制（semver）的思想而设计的，下面是从他们的网站摘抄过来的：给定一个版本号：主版本号.次版本号.补丁版本号，以下这三种情况需要增加相应的版本号:主版本号：当API发生改变，并与之前的版本不兼容的时候次版本号

zl1zl2zl3·2025-06-14 16:23

知识管理新范式：如何实现大模型与企业知识库的深度融合？

传统知识库基于关键词匹配，无法理解深层次语义关联，导致有效知识检索率不足37%。这种知识孤岛现象，正在吞噬企业的创新效率和市场响应能力。

charles666666·2025-06-14 14:09

HTML5 教程第3节：HTML 文本内容与排版

理解语义化标签的意义，提升页面可访问性与SEO优化。能够合理组织网页中的文本内容，构建清晰的文档结构。一、标题标签~作用：用于定义网页中的标题层级，是最高级标题，是最低级。

全栈前端老曹·2025-06-14 13:35

NLP学习路线图（四十七）：隐私保护

NLP的核心在于从海量人类语言数据中学习模式、理解语义、生成内容。

摸鱼许可证·2025-06-14 13:02

企业搜索与知识库

技术支撑‌：基于自然语言处理（NLP）、语义分析和机器学习，支持模糊查询、同义词扩展、上下文

MadeInSQL·2025-06-14 12:24

Chroma 向量数据库学习笔记

它主要用于存储和检索嵌入向量，这些向量通常由大型语言模型(LLM)或其他机器学习模型生成，用于表示文本、图像或其他类型数据的语义信息。Chroma的设计目标是易于使用、轻量级、且专为LLM应用优化。

成都犀牛·2025-06-14 04:42

DeepSeek 赋能智慧养老：构建老龄化社会的 AI 守护体系

目录一、引言二、DeepSeek技术特点概述2.1强大的语义理解与生成能力2.2多模态融合能力2.3高效的算力支持与优化三、智能养老服务现状剖析3.1养老服务模式与需求3.2智能养老服务的发展与挑战四、

奔跑吧邓邓子·2025-06-13 23:10

基于深度学习的文本检索

基于深度学习的方法通过提取文本的高层次语义特征，实现了高效和准确的文本检索。深度学习在文本检索中的优势语义理解：深度学习模型能够捕捉文本中的复杂语义关系，相比传统的基于关键词匹配的方法更加准确。

SEU-WYL·2025-06-13 22:29

C++中的零拷贝技术

在C++中，零拷贝技术通过多种方式实现，包括引用语义、视图（view）类型和移动语义等。

景彡先生·2025-06-13 20:48

前端八股笔记

目录HTMLsrc和href的区别HTML语义化：script标签中defer和async的区别HTML5有哪些更新？行内元素有哪些？块级元素有哪些？空(void)元素有那些？

白鹿贞松·2025-06-13 16:15

智能指针std::unique_ptr 和 std::shared_ptr

std::unique_ptrstd::unique_ptr提供独占所有权语义，意味着它独占地控制它所指向的对象的生命周期。一旦std::unique_ptr析构，它所拥有的对象也会被自动删除。

ergevv·2025-06-13 14:34

go-carbon v2.6.8 正式版发布，轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库

carbon是一个轻量级、语义化、对开发者友好的Golang时间处理库，提供了对时间穿越、时间差值、时间极值、时间判断、星座、星座、农历、儒略日/简化儒略日、波斯历/伊朗历的支持。

·2025-06-13 12:25

go-carbon v2.6.8 发布，轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库

carbon是一个轻量级、语义化、对开发者友好的Golang时间处理库，提供了对时间穿越、时间差值、时间极值、时间判断、星座、星座、农历、儒略日/简化儒略日、波斯历/伊朗历的支持。

龙湖笑笑生·2025-06-13 11:17

【论文笔记】UnifiedQA：新SOTA，生成模型一统问答任务

尽管任务形式不同，但模型所需的语义理解和推理能力是共通的，或许不需要format-special

iLuz·2025-06-13 07:16

AIGC（AI Generated Content）测试结合自动化工具与人工评估

以下是系统化的测试方向、手段及现成工具推荐：一、核心测试方向与对应手段1.内容质量测试测试方向测试手段工具示例语义准确性-事实核查：对比知识库/权威信源-逻辑矛盾检测：检查上下文冲突FactScore、

小赖同学啊·2025-06-13 07:45

驭码 CodeRider 2.0 产品体验

一、功能体验：贴合学生开发需求的实用价值（一）代码理解与学习：从晦涩到清晰的转变CodeRider2.0的仓库级语义解析功能，让复杂代码库不再“神秘”。

狐凄·2025-06-13 06:08

基于bert预训练模型transformer架构的中文文本多标签分类的双向语义理解。

·2025-06-12 14:14

广告系统中后链路数据为什么要使用流批一体技术？流批一体技术是什么？

传统将二者割裂、用Lambda架构（Batch+Speed层）分别实现，带来了：•代码与业务逻辑重复•数据语义／计算结果不一致•运维成本、调度复杂度翻倍•开发调试效率低流批一

盒子6910·2025-06-12 11:19

Java设计模式之适配器模式：从入门到架构级实践

一、适配器模式的深度解析1.1模式本质的三层理解物理层适配：方法签名转换（参数类型、返回值）逻辑层适配：业务语义的等价转

听闻风很好吃·2025-06-12 11:18

AI日报 - 2025年06月12日

以往的3D建模流程复杂且耗时，而PartCrafter借助组合式潜在空间和层次化注意力机制，实现了部件间语义清晰、编辑灵活的高效建模方式，同时还能通过预训练的3D网格扩散Tr

NingboWill·2025-06-12 08:58

AxumStatusCode细化Rust Web标准格式响应

通过使用这些状态码，您可以精确地控制HTTP响应的语义，例如成功、客户端错误、服务器错误等。

白总Server·2025-06-12 06:37

深度剖析Diffusion与Transformer在图像生成中的计算逻辑与融合之道

它们以各自独特的计算逻辑，在图像的像素级合成与语义理解方面展现出强大威力。

kakaZhui·2025-06-12 02:54

RAG 文档解析难点1：多栏布局的 PDF 如何解析

直接按从左到右、从上到下的顺序提取这类PDF的文本，会导致阅读顺序混乱，严重破坏文本的连贯性和语义

kakaZhui·2025-06-12 02:23

Python中日志输出配置

问题在AWSlambdaPython中怎么样打印日志？

亚林瓜子·2025-06-11 23:33

LlamaIndex 摄取管道深度解析：从数据处理到向量存储的全流程指南

LlamaIndex的摄取管道（IngestionPipeline）提供了一套标准化的数据处理框架，能够将非结构化文本转换为适合语义检索的向量表示。

佑瞻·2025-06-11 19:31

在 Deep Lake 中htype的参数

在DeepLake中，htype（即high-leveltype）用于定义张量的语义类型（如图像、标签、文本等），而每个htype可以通过一些参数进一步配置其行为和存储方式。

燃灯工作室·2025-06-11 19:28

【langchain学习】问题路由之语义路由（SemanticRouter）

背景在RAG中，问题路由情况的一种解决方法：语义路由（SemanticRouter）。例如，当我们处理新闻标题时，不同类型的新闻（如体育新闻、军事新闻、日常新闻）可能需要不同的处理逻辑。

NLP仙人·2025-06-11 17:46

【Dify精讲】第7章：知识库与向量检索实现

上传一份PDF文档，几秒钟就能完成索引，然后无论是模糊查询还是语义检索，都能快速返回精准的结果。作为一个在搜索领域摸爬滚打多年的工程师，我知道这背后绝不简单。

1989·2025-06-11 17:44

【向量库】Weaviate 搜索与索引技术：从基础概念到性能优化

文章目录零、概述一、搜索技术分类1.向量搜索：捕捉语义的智能检索2.关键字搜索：精确匹配的传统方案3.混合搜索：语义与精确的双重保障二、向量检索技术分类1.HNSW索引：大规模数据的高效引擎2.Flat

roman_日积跬步-终至千里·2025-06-11 13:46

开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe

1.2.2无提示检测和分割2.YOLOE网络结构分析2.1网络结构概述2.2可重参数化区域-文本对齐（Re-parameterizableregion-textalignment:RepRTA）2.3语义激活视觉

wangxiaobei2017·2025-06-11 09:21

视觉slam--框架

建图并没有一个固定的形式和算法，地图的构建形式不是固定的，需要视SLAM的应用需求而定。

猿饵块·2025-06-11 09:47

深入理解编译器设计：PL0编译程序源代码分析与实现

该编译程序源代码提供了实现PL0语言编译器的详细代码，涵盖了编译过程的各个阶段，包括词法分析、语法分析、语义分析和代码生成。它对于学习和实践编译原理及编译器开发具有极大的价值。

Salton Z·2025-06-11 08:46

探索AI人工智能领域自然语言处理的发展瓶颈与突破

探索AI人工智能领域自然语言处理的发展瓶颈与突破关键词：自然语言处理、发展瓶颈、突破方向、人工智能、语义理解、数据质量、模型架构摘要：本文深入探讨了AI人工智能领域中自然语言处理的发展现状，详细分析了当前面临的发展瓶颈

AI大模型应用工坊·2025-06-11 08:13

ai智能电销机器人是如何转人工的？

在一些电销行业，通过语音识别技术精准判断客户语义，对客户进行针对性的话术服务。当系统判断到客户的购买意向时，就会提示客户要不要转接人工继续深入服务。

ai智能@kelaile520·2025-06-11 07:37

开放世界RPG：无缝地图与动态任务的拓扑学架构

内存管理模型第二章任务拓扑网络2.1任务依赖图2.2动态可达性分析第三章NPC行为系统3.1行为森林架构3.2日程规划算法第四章动态事件系统4.1事件传播模型4.2玩家影响指标第五章任务生成算法5.1语义模板填充

闲人编程·2025-06-11 07:05

视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3

ch2一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30)g++helloSLAM.cpp.

kikikidult·2025-06-11 00:14

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