语义 简要
图像语义分割的图片标注及标注图片的读取 --- labelme
labelme的安装 1：先打开anaconda prompt 命令行创建一个虚拟环境： conda create --name labelme python=3.6 conda create -n lab python=3.6 2:激活虚拟环境： conda activate lab 3:安装la ......
MindSpore简要性能分析
当我们需要优化程序性能的时候，首先我们就需要了解程序的主要耗时模块在哪里，也就是通常所谓的决速步，或者瓶颈模块，这样就可以有针对性的去进行优化。在MindSpore相关的程序中，我们可以使用MindInsight这一强力的性能分析可视化工具来进行分析。该工具会给出每个算子的调用次数以及总耗时等参数，... ......
什么是语义化
语义化，主要指的是让代码（主要HTML标签）的含义更加具体明确，提高可读性和可维护性，一目了然看出网页的结构。比如使用<div>标签，只能告诉我们这是一个块级元素，但我们没有办法知道它是头部、文章、还是页脚。而使用语义化的HTML5标签，如<header>,<article>,<footer>等，就 ......
一些C++库的简要说明
说明： 1. **Boost**：提供了许多C++库，如Boost.Asio（网络和异步I/O）、Boost.Filesystem（文件系统操作）、Boost.Thread（多线程支持）、Boost.Serialization（序列化）等。用于增强C++的功能。 2. **cpp2sky**：用于与 ......
IIncrementalGenerator 增量 Source Generator 生成代码入门 从语法到语义 获取类型完全限定名
本文告诉大家如何在使用 IIncrementalGenerator 进行增量的 Source Generator 生成代码时，如何从语法分析过程，将获取的语法 Token 转换到语义分析上，比如获取类型完全限定名。一个使用的例子是在拿到一个 Token 表示某个类型时，本文将演示通过语义分析获取到拿 ......
探索图像数据中的隐藏信息：语义实体识别和关系抽取的奇妙之旅
# 探索图像数据中的隐藏信息：语义实体识别和关系抽取的奇妙之旅 # 1. 简介 ## 1.1 背景 关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中，抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务，存在非常多的实际应用场景 ......
C++ 移动语义 理解
在[C++ 左/右值及其引用 论述](https://www.cnblogs.com/hongyugao/p/17491605.html) 和 [C++ 智能指针](https://www.cnblogs.com/hongyugao/p/17491605.html) 两部分都涉及到移动语义 但是两部 ......
C++11 右值引用&&、移动语义std::move、完美转发std::forward
参考：https://blog.csdn.net/HR_Reborn/article/details/130363997 #pragma once class Array { public: Array() : size_(0), data_(nullptr){ } Array(int size) ......
Nginx反向代理实现Vue访问Netcore的简要说明
1、Nginx的nginx.conf文件配置 1 server { 2 listen 8080; 3 server_name 127.0.0.1; 4 5 #charset koi8-r; 6 7 #access_log logs/host.access.log main; 8 9 10 locat ......
NLP语义相似度尝试
要实现这么一个需求，预设一个评分标准，然后根据用户的行为或者一段描述进行打分，很自然的想到了这几年很火的NLP，调研了一番做个记录。 1.方案选择 python上有很多很成熟的库来实现，本次选用SentenceTransformers。 2.环境搭建 安装python:太新的版本可能造成各种库不兼容 ......
CPGNet: 面向高精度且快速的激光雷达语义分割
本文介绍一篇被ICRA2022接收的论文CPGNet: Cascade Point-Grid Fusion Network for Real-Time LiDAR Semantic Segmentation，面向高精度且快速的激光雷达语义分割。该方法通过将LiDAR点云分别投影到鸟瞰视图bird`s ......
c++ 使用移动语义来提高 vector 性能
本文学习了微软的官方实例，用于理解 std::move 语义。 ``` #pragma once #include #include #include using namespace std; class MemoryBlock { public: // Simple constructor tha ......
“科大国创杯”2023 年安徽省青少年信息学科普日活动 简要题解
# “科大国创杯”2023 年安徽省青少年信息学科普日活动 _简要题解_ ## 小学组 ### T1 grade 直接累加即可。不需要按百分比算（也就是别 / 100），那样可能会出现一些浮点数误差。 ### T2 order 暴力枚举t 就可以了 ### T3 string 答案即为 cnt4 + ......
Mitsubishi 三菱FX5U本体及FX5-16ET/ES-H 定位设置简要说明
01先点参数，系统参数，设置主机型号 02点击模块参数，高速I/O，输出功能，定位，详细设置，设置主机的定位参数（轴1，轴2，轴3，轴4） 03右击模块信息，点添加新模块，模块类型选I/O，型号选FX5-16ET/ES-H，确定 04左键双击 05点击输出功能，定位，再点击右边 定位详细设置 06设 ......
HTML5部分新语义标签
语义标签 举个例子，语义标签就是标签本身代表了一定的含义 HTML4.01 div:作为容器存在 在网站布局中使用广泛 搜索引擎友好，但是搜索引擎更友好的依旧是内容 p标签：段落 img标签：图片 。。。等等 语义标签 语义性不强的： HTML5部分新语义标签 HTML5中有部分语义标签，在使用时十 ......
HTML | HTML5新增语义化标签
### **新增布局标签** | **标签名** | **语义** | 单/双标签 | | | | | | `header` | 整个页面，或部分区域的头部 | 双 | | `footer` | 整个页面，或部分区域的底部 | 双 | | `nav` | 导航 | 双 | | `article` | ......
构造函数，移动语义move与右值引用
## 构造函数 C++的构造函数包含一般构造函数，拷贝构造函数与移动构造函数。 #### 拷贝构造函数 1. 其中包含浅拷贝和深拷贝(此处以深拷贝为例)，主要是通过将已存在的对象的所有成员拷贝给新对象，来实现对新对象的初始化。这样就会存在两个一样的对象，相当于内存中存在两份。 2. 拷贝构造函数的参 ......
HTML | HTML语义化标签
概念：用特定的标签，去表达特定的含义。 原则：标签的默认效果不重要（后期可以通过 `CSS` 随便控制效果），语义最重要！ 举例：对于 `h1` 标签，效果是文字很大（不重要），语义是网页主要内容（很重要）。 优势： + 代码结构清晰可读性强。 + 有利于 **SEO**（搜索引擎优化）。 + 方便 ......
语义检索系统之排序模块：基于ERNIE-Gram的Pair-wise和基于RocketQA的CrossEncoder训练的单塔模型
# 语义检索系统之排序模块：基于ERNIE-Gram的Pair-wise和基于RocketQA的CrossEncoder训练的单塔模型 * 文本匹配任务数据每一个样本通常由两个文本组成（query，title）。类别形式为 0 或 1，0 表示 query 与 title 不匹配； 1 表示匹配。 ......
语义检索系统：基于Milvus 搭建召回系统抽取向量进行检索，加速索引
# 语义检索系统：基于Milvus 搭建召回系统抽取向量进行检索，加速索引 目标：使用 Milvus 搭建召回系统，然后使用训练好的语义索引模型，抽取向量，插入到 Milvus 中，然后进行检索。 * 语义搜索系列文章全流程教学： 1. [语义检索系统：基于无监督预训练语义索引召回：SimCSE、D ......
基于无监督训练SimCSE+In-batch Negatives策略有监督训练的语义索引召回
# 基于无监督训练SimCSE+In-batch Negatives策略有监督训练的语义索引召回 语义索引（可通俗理解为向量索引）技术是搜索引擎、推荐系统、广告系统在召回阶段的核心技术之一。语义索引模型的目标是：给定输入文本，模型可以从海量候选召回库中**快速、准确**地召回一批语义相关文本。语义索 ......
语义检索系统：基于无监督预训练语义索引召回：SimCSE、Diffcse
# 基于无监督预训练语义索引召回：SimCSE、Diffcse 语义索引（可通俗理解为向量索引）技术是搜索引擎、推荐系统、广告系统在召回阶段的核心技术之一。语义索引模型的目标是：给定输入文本，模型可以从海量候选召回库中**快速、准确**地召回一批语义相关文本。语义索引模型的效果直接决定了语义相关的物 ......
2.简要说明C++的内存分区
# 2.简要说明C++的内存分区 ## 1.一个由C/C++编译的程序占用的[内存](https://so.csdn.net/so/search?q=内存&spm=1001.2101.3001.7020)分为以下几个部分： C++中的内存分区，分别是堆、栈、自由存储区、全局/静态存储区、常量存储区和 ......
语义分割&实例分割&全景分割
# 图像分割是什么？ 图像分割分类是对图像中属于特定某个个类被的像素进行分类的过程，因此图像分割可以认为是按照图像的像素进行分类的问题。 # 传统的图像分割和基于深度学习的图像分割的区别 传统的图像分割算法均是基于灰度值的不连续和相似的性质。而基于深度学习的图像分割技术则是基于卷积神经网络对于图像进 ......
iptables简要介绍及使用iptables实践NAT技术
# 简介 iptables的文章多如牛毛，但是，我读了一些，发现虽然成体系，但是不便理解，今天就结合自己的理解，好好讲解下，另外，我们也会使用iptables来实验一个nat地址转换的demo，nat转换，通俗地讲，一般是为了解决ipv4公网地址不够用的问题，因此在学校、公司等机构的有公网ip的服务 ......
h5的语义化标签
h5目前处于推广期 没有形成最终同意版本 h5简洁为主 h5新增的语义化标签 都有利于seo一优化 对搜索引擎友好 <header></header> 网站公共的头部 <footer></footer> 网站公用的尾部 <nav></nav> 导航 <section></section> 区块 一个 ......
软件开发版本命名规范-语义化版本SemVer
# 摘要 在软件管理的领域里存在着被称作“依赖地狱”的死亡之谷，系统规模越大，加入的包越多，你就越有可能在未来的某一天发现自己已深陷绝望之中。 在依赖高的系统中发布新版本包可能很快会成为噩梦。如果依赖关系过高，可能面临版本控制被锁死的风险（必须对每一个依赖包改版才能完成某次升级）。而如果依赖关系过于 ......
比Meta「分割一切AI」更全能！港科大版图像分割AI来了：实现更强粒度和语义功能
前言 比Meta“分割一切”的SAM更全能的图像分割AI，来了！ 本文转载自量子位 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入 ......
现代C++（Modern C++）基本用法实践：三、移动语义
# 概述 ## 移动 移动（move）语义C++引入了一种新的内存优化，以避免不必要的拷贝。在构造或者赋值的时候，如果实参是右值（或者左值由std::move转换成右值），便会匹配移动语义的函数调用如下述举例的`Str(Str&& obj)`。 移动语义的本质是将资源（内存/句柄）转移给另一个对象， ......