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Linux
Semantics
C++学习笔记总结练习:C++移动语义
www.cnblogs.com/sunchaothu/p/11392116.htmlhttps://stackoverflow.com/questions/3106110/what-are-move-
semantics
已注 销
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2024-01-27 23:44
c++
c++
学习
笔记
Inquisitive
semantics
Innovation
图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App
不阿绝唱
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2024-01-22 15:35
File System
Semantics
Requirements of HPC Applications——论文泛读
HPDC2021Paper分布式元数据论文汇总问题大多数广泛部署的并行文件系统(PFS)实现POSIX语义,这意味着对读写的顺序一致性。但严格遵循POSIX语义会妨碍性能,因此引入了一些具有松弛一致性语义和更好性能的新PFS。这种PFS在应用程序可以在具有较弱语义的PFS上正确运行的前提下是有用的。虽然普遍认为高性能计算应用程序不需要严格的POSIX语义,但尚未进行系统的工作来支持这个假设。挑战P
妙BOOK言
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2024-01-12 21:45
论文阅读
论文阅读
论文阅读:
Semantics
-guided Triplet Loss
ICCV2021Abstract一个度量学习方法,通过浏览语义引导的局部集合去优化内在深度表示。一个新颖的特征融合模块能有效利用跨模态特异质特征。Senantics-guidedTripletLoss基本假设:在场景语义分割图像中,目标内部相邻像素拥有同样的深度值,而跨目标边界上深度值变化很大。方法将语义图像分割成KxK大小的块,stride为1。在每一个块,中心点为anchor,与anchor有
BlueagleAI
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2024-01-03 16:36
论文阅读
UntiyShader(六)Unity提供的Cg/HLSL语义
目录前言一、什么是语义(
Semantics
)系统数值语义(system-valuesemantics)二、Unity支持的常用语义1.从应用阶段传递模型数据给顶点着色器时,以下在Unity中都有特殊的含义
米芝鱼
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2024-01-01 17:31
UnityShader入门学习
unity
图形渲染
着色器
大数据与人工智能|万物皆算法(第三节)
2.数据和信息是可以互相转化的,人类通过人类的语义结构(
semantics
)来赋予数据信息。处理数据成为信息是由人类主观导向的,加入了对数据的理解和认知。3.信息可以通过观察现象总结出
封印师请假去地球钓鱼
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2023-12-28 21:03
大数据与人工智能
学习
搜索引擎
大数据
算法
人工智能
数据挖掘
机器学习
NLP入门- 分布语义学(Distributional
Semantics
)
从语料库中直接学习单词含义,这个领域也被称为分布语义学(DistributionalSemantics)分布假设:可以通过其周围的上下文单词来了解一个目标单词共现文档通常指示了主题(文档(document)作为上下文)局部上下文反映了一个单词的语义类别(单词窗口(wordwindow)作为上下文)给定100个非常好的例句,我们可以基于这些单词是否出现在这些例句中,将其转换为100维的向量。每一行都
noobiee
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2023-12-22 05:55
#
NLP
自然语言处理
人工智能
什么是抽象语法树和三地址表达(通俗理解版)
例如Iloveyou.当写成Iyoulove就被认为是语法错误语义(
Semantics
)比如Iloveyou是去爱,那么如果其行为为hate则为错。当然,计算机内部不会有爱与恨,但是有加减乘除等操
阿达King哥
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2023-12-20 17:29
编译原理
汇编
c语言
粗到细语义(Coarse-to-Fine
Semantics
)
粗到细语义(Coarse-to-FineSemantics)是一种深度学习模型的设计方法,它通过逐步细化的方式来理解文本中的语义信息。这种方法通常用于文本分类、情感分析、问答等任务中。在粗到细语义中,模型首先从整体上理解文本的大致意思,然后逐步细化到更具体的语义信息。这种设计方法可以帮助模型更好地理解文本中的细节信息,从而提高模型的准确性和泛化能力。具体来说,粗到细语义的实现方式通常包括以下几个步
木彳
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2023-12-15 08:07
文献阅读记录
人工智能
深度学习
神经网络
探究Kafka原理-7.exactly once
semantics
和 性能测试
作者简介:大家好,我是爱吃芝士的土豆倪,24届校招生Java选手,很高兴认识大家系列专栏:Spring源码、JUC源码、Kafka原理如果感觉博主的文章还不错的话,请三连支持一下博主哦博主正在努力完成2023计划中:源码溯源,一探究竟联系方式:nhs19990716,加我进群,大家一起学习,一起进步,一起对抗互联网寒冬文章目录幂等性幂等性要点kafka幂等性实现机制kafka事务事务要点知识事务a
爱吃芝士的土豆倪
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2023-12-02 16:07
kafka
kafka
分布式
java
消息队列
Brain tumor segmentation based on the fusion of deep
semantics
and edge information in multimodal MR
BraintumorsegmentationbasedonthefusionofdeepsemanticsandedgeinformationinmultimodalMRI多模态MRI中基于深度语义与边缘信息融合的脑肿瘤分割背景贡献实验方法语义分割块:边缘检测块:特征融合块:损失函数Thinking多模态MRI中基于深度语义与边缘信息融合的脑肿瘤分割背景现有的大多数方法都侧重于深度语义特征的提取和
火柴狗
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2023-11-20 12:14
mr
python
计算机视觉
人工智能
神经网络
深度学习
《
Semantics
Disentangling for Generalized Zero-Shot Learning》论文解读
其实除了VAE自监督外,引入语义属性来约束生成特征的质量。感觉解纠缠这个说法有点扯淡。语义相关模块的作用其实就是把语义属性也作为标签。除了VAE外,加了语义属性作为标签,这样生成的特征就可以即跟原始视觉特征对齐,又跟语义属性对齐,来保证生成的特征足够逼真。用可见类样本和标签训练好VAE和解纠缠模块后,输入不可见类的语义属性特征,通过VAE生成不可见类视觉特征,将生成的视觉特征输入到解纠缠模块会得到
computer_vision_chen
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2023-11-13 20:43
零样本学习
深度学习
人工智能
零样本学习
Python 中的值传递 和 引用传递
position是一个tensor;下面这段代码第一行,如果在函数里面修改position会导致下面的position也会发生变化##两段代码都用到position这个变量gt_
semantics
=self.Occ3d.get_occ3
NeRF_er
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2023-11-10 20:38
python
C++11 Move
semantics
(移动语义)
C++11加入了右值引用(valuereference)的概念(用&&标识),用来区分对左值和右值的引用。左值就是一个有名字的对象,而右值则是一个无名对象(临时对象)。move语义允许修改右值(以前右值被看作是不可修改的,等同于constT&类型)。c++11中所有的值必须是左值、右值、将亡值之一。即:在使用右值引用的时候,因为右值是一个无名的临时对象,对于对象的移动创建和移动复制操作,就可以不用
heary29
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2023-11-07 16:04
C++
移动语义
c++11
kimera论文阅读
文章目录功能构成:Kimera线程A.Kimera-VIO:B.Kimera-RPGO:C.Kimera-Mesher:D.Kimera-
Semantics
:E.调试工具功能构成:Kimera包括四个关键模块
码农的快乐生活
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2023-11-07 11:53
论文阅读
《WebKit技术内幕》之浏览器和浏览器内核
HTML:超文本标记语言,用于网页的创建和其他信息在浏览器中的显示HTML5标准的十大类别离线(offline)存储(storage)连接(connectivity)文件访问(fileaccess)语义(
semantics
亿个小目标
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2023-11-04 15:36
C#中的ReaderWriterLock和LockFree Data Structure
这样的
semantics
有一定的迷惑性,我开始的时候也认为这个o
weixin_30695195
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2023-10-14 01:44
c#
SAP HANA数据库学习
首先是
semantics
下面的节点,如果你选cube,第一个节点就是aggregation,如果你选了dimension,那第一个
Girasole_6
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2023-10-12 11:46
SAP
BW/HANA
数据库
开发语言
大数据
2022, Q1(Applied Soft Computing),
Semantics
in Multi-objective Genetic Programming
Abstract语义已成为遗传程序设计(GP)研究的重点课题。语义是指GP个体在数据集上运行时的输出(行为)。大多数关注单目标GP中语义多样性的工作表明它在进化搜索中是非常有益的。令人惊讶的是,多目标GP(Multi-ObjectiveGP,MOGP)在语义方面的研究微乎其微。在这项工作中,我们超越了对MOGP中语义的理解,提出了SDO:基于语义距离作为一个额外的标准。这自然鼓励了MOGP中的语义
青年有志
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2023-10-11 04:49
符号回归
机器学习
算法
深度学习
oralce迁移到达梦:初始化参数怎么确定?
以下是oracle的参数查看方式:一、查询oracle的参数:1.是否已字符为单位存储:select*fromv$nls_parametersawherea.PARAMETER='NLS_LENGTH_
SEMANTICS
小虾米vivian
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2023-10-10 18:01
国产达梦
数据库
Unity Shader参考大全/shader手册(吐血推荐,想学Unity shader/技术美术一定要看一下)
.Shader参考大全预览1.GPU:部件、性能参数2.Pipline渲染管线:应用程序阶段、几何阶段、光栅化阶段3.Properties属性相关3.1Properties3.2Attribute4.
Semantics
Jack Yan
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2023-10-03 09:01
UnityShader
TA
Unity进阶
UnityShader
ShaderLab
Unity
技术美术
shader手册
[论文分享] TREX: Learning Execution
Semantics
from Micro-Traces for Binary Similarity
TREX:LearningExecutionSemanticsfromMicro-TracesforBinarySimilarityKexinPeiColumbiaUniversityZhouXuanUniversityofCalifornia,RiversideJunfengYangColumbiaUniversitySumanJanaColumbiaUniversityBaishakhiRay
fa1c4
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2023-09-25 09:15
软件安全
软件安全
人工智能
RIS 系列
Semantics
-Aware Dynamic Localization and Refinement for Referring Image Segmentation 论文阅读笔记
RIS系列
Semantics
-AwareDynamicLocalizationandRefinementforReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三
乄洛尘
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2023-09-03 23:04
RIS_REC
论文阅读
笔记
transformer
计算机视觉
什么是UML、UML类图
UML的概念包括了UML语义(
Semantics
)和UML表示符(Notation)两个部分。UML语义定
火蓝2008
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2023-09-01 09:33
UML
uml
Flutter的Timer类
文章目录一、Timer简介Timer类的详细介绍导入dart:async包创建一个定时器取消定时器定时器的周期性执行注意事项二、
Semantics
简介FlutterSemantics的详细介绍SemanticsNode
江上清风山间明月
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2023-09-01 07:16
Flutter
flutter
Timer
定时执行
Systemverilog Scheduling
semantics
前言基于《IEEEStandardforSystemVerilog—UnifiedHardwareDesign,Specification,andVerificationLanguage》4章的学习和自己的理解。有不对的地方希望大家补充。编译工具Cadence的Xcelium.实际是主要是《SystemverilogEventRegionsRaceAvoidance&Guidelines》的学习,
吹爆大气球
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2023-08-20 13:55
systemverilog
《NMTF-LTM: Towards an Alignment of
Semantics
for Lifelong Topic Modeling》
前置思考:LTM(lifelongtopicModel)与动态主题模型(DynamicTopicmodel,DTM)、演化文本聚类(EvolutionaryDocumentClustering,EDC)相似,但任务目标不同,研究思路对EDC有借鉴意义。LTM存在语义不对齐的问题,EDC也面临,目前的工作通常加入先验正则来控制语义对齐。非负矩阵因子分解与k-means聚类有类似的优化目标(NTMF,
lude
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2023-08-10 10:10
NLP——分布式语义 Distributional
Semantics
:Word Vectors;Word2Vec
文章目录传统语义数据集的缺点分布式语义WordVectors词向量Count-based基于统计的方法Document作为上下文——向量空间模型(VSM)TF-IDF更加有效的编码方式降维SingularValueDecompositionneighborwords作为上下文基于深度学习的方法Word2VecSkip-gramsEvaluation传统语义数据集的缺点传统的词汇数据库(Lexica
暖仔会飞
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2023-06-10 21:35
机器学习与深度学习
自然语言处理
【论文精读CVPR_2022】High-resolution Face Swapping via Latent
Semantics
Disentanglement
【论文精读CVPR_2022】High-resolutionFaceSwappingviaLatentSemanticsDisentanglement0、前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork2.1FaceSwapping.2.2GenerativePrior.3.Method3.1.Overview3.2.Class-SpecificAttributesTra
旋转的油纸伞
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2023-06-07 22:28
CV
计算机视觉
深度学习
人工智能
AI换脸
Face
Swapping
图+语义:RDF语义处理组件Neosemantics功能列表
Neosemantics功能列表图+语义:RDF语义处理组件Neosemantics功能列表Neosemantics参考指南存储过程RDF导入RDF导入参数本体导入参数RDF导入实用工具模型映射推理推理参数参数说明:过程
semantics
.inference.nodesLabelled
马超的博客
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2023-04-21 00:46
图数据库
ONgDB
知识图谱
neo4j
ongdb
知识图谱
图数据库
人工智能
X态详解 与 X态传播 VCS X-Propagation
FormalVerification,EquivalenceChecking,Synthesis,CodeCoverage,PowerState等不同阶段或概念,X态在不同context(上下文/语境)下也存在不同的
semantics
Holden_Liu
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2023-04-16 17:34
EDA
概念
X-propagation
X态
论文笔记:Do Prompt-Based Models Really Understandthe the Meaning of Their Prompts?
论文来源:NAACL2022论文地址:2022.naacl-main.167.pdf(aclanthology.org)论文代码:GitHub-awebson/prompt_
semantics
:Thisrepositoryaccompaniesourpaper
Daisymanman
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2023-04-16 10:44
自然语言处理
提示学习
论文阅读
深度学习
自然语言处理
自然语言处理(八):Lexical
Semantics
目录1.SentimentAnalysis2.LexicalDatabase2.1WhatisLexicalDatabase2.2Definitions2.3MeaningThroughDictionary2.4WordNet2.5Synsets2.6HypernymyChain3.WordSimilarity3.1WordSimilaritywithPaths3.2超越路径长度3.3Abstra
小羊和小何
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2023-04-10 07:18
NLP自然语言处理
自然语言处理
人工智能
【计算机网络复习】第二章 应用层 1
应用层协议的内容o消息类型n例如:请求、应答o语法(Syntax)n消息中包含哪些字段,每个字段的长度o语义(
Semantics
)n每个字段信息的含义o时序:消息的顺序应用层协议的特点面向用户,支持特定的网络应用
呆呆水獭_(:_」∠)_
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2023-04-07 18:15
网安专业课复习材料大二下
计算机网络
网络
服务器
VUE3-Cesium(Cesium3DTileStyle-3dtiles样式更改)
1.1stylingfeatures(样式功能)1.2conditions(条件)1.3Definingvariables(定义变量)1.4Metaproperty(元属性)2.Expressions-表达式2.1
Semantics
HM-hhxx!
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2023-03-29 00:06
Cesium
3d
vue.js
cesium
javascript
A Non-Uniform Quadtree Map Building Method Including Dead-End
Semantics
Extraction
第一个工作,大家有时间可以去github点个小星星啦,and希望大家不要喷啦,感谢感谢摘要Abstract:Toreducethecomplexityoflarge-scenehigh-resolutionmapswhileusingthedead-endinformationdistributedintheunmannedvehicledrivingenvironment,weproposean
biter0088
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2023-03-25 04:11
论文学习
计算机视觉
人工智能
自动驾驶
定位建图
路径规划
论文阅读 [TPAMI-2022] Index Networks
q=Index+Networks关键字(Keywords)Indexes;Taskanalysis;Interpolation;
Semantics
;Imagesegmentati
北岭狼人
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2023-03-19 07:40
计算机视觉
机器学习
人工智能
深度学习
TPAMI
听写训练营Day33
1.Allright,sofarwehavebeenlookingatsomeofthecoreareasoflinguistics,likesyntax,phonology,
semantics
,andthesearethingsthatwecanstudybylookingatonelanguageatatime
葉鴻
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2023-03-17 03:08
说说Flutter中的
Semantics
真的是可以发现宝藏,比如今天的主角
Semantics
。介绍
Semantics
(语义)用于描述Widget的含义最终达到描述应用程序的UI。这些描述可以通过辅助工具、搜索引擎和其他语义分析软件使用。
唯鹿_weilu
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2023-02-04 16:49
论文笔记-CVPR2019 Associatively Segmenting Instances and
Semantics
in Point Clouds
标题-AssociativelySegmentingInstancesandSemanticsinPointClouds作者-XinlongWang1ShuLiu2XiaoyongShen2ChunhuaShen1JiayaJia2;3介绍实例分割,语义分割:检测场景中由最小单位的集合代表的特定信息的区域。例如。一个点云可以分析成几组点,每个组表示一个类。或者一个单独的实例。应用点:如自动驾驶,增
BenjaminYoung29
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2023-02-03 07:08
论文
DeepLearning
Estimating urban functional distributions with
semantics
preserved POI embedding
文章来源:internationalLjournalofgeographicalinformationscience目录1.研究意义2.目前已有方案3.本文提出的方法4.论文创新点1.研究意义城市由不同区域组成,每个区域承担着不同的功能,例如一个区域中有住宅区,商业区,工业区等。实际上,每个区域的功能都不是单一的,而通常是几种功能类型的组合,例如住宅区不仅包括住宅小区,还会有一些饭馆,购物中心等商
Lee-j
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2023-01-20 01:59
数据挖掘
聚类
Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and
Semantics
动机:Inthispaperwemaketheobservationthattheperformanceofsuchsystemsisstronglydependentontherelativeweightingbetweeneachtask’sloss.Weproposeaprincipledapproachtomulti-taskdeeplearningwhichweighsmultiplel
64318@461
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2023-01-10 11:36
Multi-Task
目标函数设计
机器学习
[CVPR 2018] Zero-Shot Visual Recognition Using
Semantics
-Preserving Adversarial Embedding Networks
[paper]摘要:作者提出了SP-AEN,即语义保持对抗嵌入网络,来解决基于嵌入的零样本方法的固有问题——语义损失。语义损失:是指在训练阶段,如果一些语义对训练类别是没有判别性的,它们很可能会被丢弃。但是这些语义可能对识别测试类是很关键的。框架图如上,上面的分支是语义嵌入网络,下面分支是自编码器结构。上面的分支是用来学习视觉到语义的映射,在嵌入空间年关联已见类和未见类。下面的分支用来弥补语义损失
一亩高粱
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2023-01-09 13:07
计算机网络常用相关术语大全
计算机网络computernetworks网络结构:物理层、数据链路层、网络层、传输层、(会话层、表示层、)应用层协议的三要素:Syntax(语法)、
Semantics
(语义)、Timing(时许)Internet
Python-AI Xenon
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2023-01-04 11:40
计算机网络
学习笔记
网络
学习笔记TF060:图像语音结合,看图说话
斯坦福大学人工智能实验室李飞飞教授,实现人工智能3要素:语法(syntax)、语义(
semantics
)、推理(inference)。语言、视觉。
weixin_34061042
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2023-01-03 18:30
python
人工智能
Incorporating Dynamic
Semantics
into Pre-Trained Language Model for Aspect-based Sentiment Analysis
论文解读:IncorporatingDynamicSemanticsintoPre-TrainedLanguageModelforAspect-basedSentimentAnalysis(将动态语义融入预训练语言模型中,用于面向方面的情感分析)ACL2022文章目录论文解读:IncorporatingDynamicSemanticsintoPre-TrainedLanguageModelforA
诚诚程程成
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2022-12-30 07:46
NLP
语言模型
自然语言处理
人工智能
[文献阅读]—Probing Pretrained Language Models for Lexical
Semantics
前言论文地址:https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.586.pdf前人工作&存在问题预训练模型包含丰富信息,但问题是:预训练模型中的单词是否还包含了单词独立的、single的、type-level的、lexical的信息?关于这一点的探究工作较少。本文贡献本文使用5个词汇任务来探究预训练模型中的词汇信息:lexicalsemanticsimilarity
Muasci
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2022-12-27 23:24
文献阅读之家
机器翻译
Incorporating Dynamic
Semantics
into Pre-Trained Language Model for ABSA 论文阅读笔记
一、作者KaiZhang、KunZhang、MengdiZhang、HongkeZhao、QiLiu、WeiWu、EnhongChenSchoolofDataScience,UniversityofScienceandTechnologyofChinaSchoolofComputerScienceandInformationEngineering,HefeiUniversityofTechnolo
呦,又写BUG呢
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2022-12-24 11:29
方面情感分析
语言模型
论文阅读
人工智能
【层级多标签文本分类】Hierarchy-aware Label
Semantics
Matching Network for Hierarchical Text Classification
Hierarchy-awareLabelSemanticsMatchingNetworkforHierarchicalTextClassification1、背景1、作者(第一作者和通讯作者) ChenHaibin,MaQianli2、单位 SouthChinaUniversityofTechnology3、年份 20214、来源 ACL会议2、四个问题1、要解决什么问题? 由
wuli_乖
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2022-12-18 11:42
层级多标签文本分类
深度学习
人工智能
论文笔记-Devign:Effective Vulnerability Identification by Learning Comprehensive Program
Semantics
...
这篇文章提出了一种基于图神经网络的通用模型Devign,通过学习丰富的代码语义集以进行图级分类。它包括一个新的Conv模块,用于在丰富的节点表征中有效提取有用的特征。数据集基于4个多样化的大规模开源C项目,为高复杂度和多样化的真实源代码。评估结果显示,Devign与现有技术相比,平均准确率提高了10.51%,F1值提高了8.68%,其中Conv模块在平均准确率上增加4.66%,F1值增加6.37%
阿航的博客
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2022-12-15 20:05
笔记
论文
漏洞
深度学习
漏洞检测
信息安全
神经网络
图嵌入
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