语义 简要
Flink实战(11)-Exactly-Once语义之两阶段提交
0 大纲 [Apache Flink]2017年12月发布的1.4.0版本开始，为流计算引入里程碑特性：TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持： 数据源（source） 和 ......
CPP-移动语义
“Move semantics allows us to optimize the copying of objects, where we no longer need the value. It can be used implicitly (for unnamed temporary obje ......
A2OJ Ladder 32 简要题解
https://earthshakira.github.io/a2oj-clientside/server/Ladder32.html 只记录 Difficulty level >= 8 的。有很多题是口胡的。写了的会标注提交记录。还有些很久以前写过的题就懒得搬提交记录了。任何的 * 都表示该段的后 ......
GUI界面实现小学生口算题卡功能(一)| 简要了解GUI
上课没认真听，下课不好好写。 关于GUI，首先了解了一下什么是GUI： GUI(Graphical User Interface)，图形用户界面。采用图形方式显示的计算机操作用户接口。与早期计算机使用的命令行界面相比，图形界面对于用户来说在视觉上更容易接受。GUI和CLI（命令行界面）最大的不同是， ......
C++右值引用与转移语义简要介绍
在 C++11 之前，值类型变量的传递会导致把它完整的拷贝一份 比如说把一个 vector 作为函数返回值赋值给某个局部变量，他就会调用 vector 的拷贝构造函数创建一个完整的副本，把这个副本作为函数返回的临时变量，然后把这个临时变量赋值给那个局部变量时又会再次拷贝构造 （不过这其实会被大多数编 ......
A2OJ Ladder 21 简要题解
https://earthshakira.github.io/a2oj-clientside/server/Ladder21.html 只记录 Difficulty level >= 8 的。有很多题是口胡的。写了的会标注提交记录。还有些很久以前写过的题就懒得搬提交记录了。 71. CF444E D ......
移动语义
为了避免复制构造函数复制类而占用内存，使用移动语义去潜复制。 move(类名 other)，重写复制构造函数，指的是类中初始化成员变量时可以使用move，其他时候使用的是右值引用 或者用右值引用传参重写复制构造函数：类名&& ......
Git与Github的简要分享
目录Git与Github的简要分享版本控制系统基本概念发展历史Git 介绍Git 的诞生Git 设计哲学基本概念分支管理文件忽略提交规范Git 工作流Github 介绍网站主界面仓库主界面远程仓库协作方式Github 工作流可视化工具分享总结下载链接参考引用 Git与Github的简要分享 之前的一 ......
【文档翻译】无锁编程的简要介绍
本文档译自 preshing.com 的文章"An Introduction to Lock-Free Programming"，作者 Jeff Preshing，原文参见此处 概述 - Overview 无锁编程是一项艰难的挑战，不仅因为其本身的复杂性，还因为首先要穿透到这个主题就已经相当困难。 ......
c++右值引用、移动语义、完美转发
1. 左值、右值、左值引用以及右值引用 左值：一般指的是在内存中有对应的存储单元的值，最常见的就是程序中创建的变量 右值：和左值相反，一般指的是没有对应存储单元的值（寄存器中的立即数，中间结果等），例如一个常量，或者表达式计算的临时变量 int x = 10 int y = 20 int z = x ......
labelme语义分割标注与批量图片转换
labelme是一种常用的开源图像标注工具，特别适用于语义分割标注。它提供了直观的用户界面，可以方便地标注每个像素的类别。 1.安装 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple labelme 也可以从github获取安装https ......
遥测、遥信、遥控、遥调的简要说明
遥测、遥信、遥控、遥调的简要说明 1、遥测（模拟量测量） 是远方测量，简记为YC。它是将被监视厂站的主要 参数变量远距离传送给调度，如厂、站端的功率、电压、电流等。 ２、遥信（开关量测量） 是远方状态信号，简记为YX。它是将被监视厂、站的设 备状态信号远距离传送给调度，如开关位置信号。 3、遥控（开 ......
dremio 的自服务语义层创建简单说明
内容来自官方文档，介绍了一些关于dremio 的数据语义层的玩法 原则 分层 通过分层可以确保安全，性能以及可用性，dremio 提供了一个对于语义层的最佳实践 数据集的注释增强发现以及可理解性 可以通过tag 以及文档（wiki）进行数据的描述 最佳实践 使用1:1 的预处理层 此层的数据接近原始 ......
基于深度学习的自动驾驶汽车语义分割与场景标注算法研究。
自动驾驶汽车是当前研究的热点领域之一，其中基于深度学习的语义分割与场景标注算法在自动驾驶汽车的视觉感知中具有重要作用。本文将围绕自动驾驶汽车的语义分割与场景标注算法展开研究。 一、研究背景 随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶汽车逐渐成为汽车产业的重要发展方向。在自动驾驶汽车的视觉感知中，语义分割和 ......
释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握
释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[1.安装部署篇--简洁版]，支持Linux/Windows部署安装 效果展示 PaddleNLP Pipelines 是一个端到端智能文本产线框架，面向 NLP 全场景为用户提供低门槛构建强大产品级系统的能力 ......
splay + 垃圾回收 知识点与例题的简要讲解
splay 简要讲解 前置芝士:普通二叉树 splay tree是一个越处理越灵活的数据结构,通过splay(伸展)操作,使整棵树的单次查询时间复杂度接近于O(log n),整棵树的高度也接近于log n 根据上面的这句话,很明显能看出splay与普通二叉树的区别 普通二叉树经过多次处理后,很容易退 ......
2023 CSP-J/S 复赛（简要思路）
省流：都没 AK，但是思路都没假。（没更新，小声） J apple \(O(\log n)\) 模拟，因为 \(n\) 每次乘 \(\frac{2}{3}\)。\(x≡1\mod 3\) 时第 \(x\) 个苹果会被拿走。 road 贪心。每次选价格最少的油加。 uqe 按照题意模拟。\(c=0\) ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型交互式分割+掩膜保存（三）
我之前分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下交互式语义分割代码，可以通过鼠标点击目标物生成对应的掩膜，同时我还加入了掩膜保存的代码。 ......
论文精读：用于少样本图像识别的语义提示（Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition）
原文连接：Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition Abstract 在小样本学习中（Few-shot Learning, FSL）中，有通过利用额外的语义信息，如类名的文本Embedding，通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型全局语义分割代码+掩膜保存（二）
我上篇博文分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下官方的整张图片的语义分割代码（全局），同时我还修改了一部分支持掩膜和叠加影像的保存 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型详细使用教程+代码解释（一）
Segment Anything可以实现对任意物体的识别和分割提供了简单易用的接口，用户只需要通过提示，即可进行物体识别和分割操作，今天给大家分享一下SAM的源码。 ......
【Python深度学习】目标检测和语义分割的区别
在计算机视觉领域，语义分割和目标检测是两个关键的任务，它们都是对图像和视频进行分析，但它们之间存在着明显的区别。本文将通过图像示例，详细阐述语义分割和目标检测之间的差异。 ......
【Python&语义分割】语义分割的原理及常见模型的介绍
语义分割是计算机视觉中的重要任务之一，其目的是将图像中的每个像素分配给特定的类别，从而实现对图像的精细分割。与目标检测不同，语义分割并不需要对物体进行位置和边界框的检测，而是更加注重对图像中每个像素的分类。随着深度学习的兴起，语义分割得到了广泛应用，并在许多领域中取得了显著的成果。本文将详细介绍语义... ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型介绍&安装教程
Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术，该模型能够根据文本指令或图像识别，实现对任意物体的识别和分割。这一模型的推出，将极大地推动计算机视觉领域的发展，并使得图像分割技术进一步普及化 ......
自然语言处理的词法分析、句法分析、语义分析
现在我们使用计算机时，用的大多数都是计算机的高级语言，编制程序来告诉计算机“做什么”，怎么做的。对计算机的利用带来了诸多不便，也严重影响了计算机应用的进一步推广。理解自然语言，也可以称为自然语言的处理，语言虽然表示成一连串文字符号或一连串声音流，但内部其实是一个层次化的结构，从语言的构成中就可以清楚 ......
什么是语义化版本里的 Major，Minor 和 Patch 版本号
语义化版本（Semantic Versioning）：Major、Minor 和 Patch 版本号解析 语义化版本，通常简称为SemVer，是一种软件版本号的标准化方案，旨在使软件版本号的管理更加透明和可预测。它主要由三个部分组成：Major（主版本号）、Minor（次版本号）和Patch（修订版 ......
Go每日一库之166：go-version（语义化版本）
今天给大家推荐的是一个版本比较工具。该工具基于语义化标准的版本号进行比较、约束以及校验。以下是go-version的基本情况： **安装** 通过go get进行安装： ``` go get github.com/hashicorp/go-version ``` **解析和比较版本号** ``` v ......
【node】发送邮件及附件简要使用说明
Nodemailer是一个用于Node.js应用程序的模块，可以轻松发送电子邮件。该项目始于2010年，当时没有合理的选项来发送电子邮件消息，如今它是大多数Node.js用户默认选择的解决方案。 一、环境配置 安装模块：nodemailer npm i nodemailer --save 二、邮箱服 ......
HNU_个人项目_中小学数学卷子自动生成程序_简要分析何梁雨代码
一、前言 感谢老师安排的这一次互评，以及我的结对编程伙伴何梁雨。在互评中我学到了不一样的编程思路，更清晰的感受到了自己编程水平哪一部分存在缺陷，并向这个方向学习改正。 二、测试与评价 1.测试程序运行 （1）界面整洁简单，流程清晰。动作转折的地方经常会有一长串横杠隔开，让用户更容易理解，体验感好。且 ......