语义communications directions semantic
Semantic Kernel
https://github.com/microsoft/semantic-kernel Semantic Kernel is an SDK that integrates Large Language Models (LLMs) like OpenAI, Azure OpenAI, and Hug ......
给你的模糊测试开开窍——定向灰盒模糊测试（Directed Greybox Fuzzing）综述
本文系原创，转载请说明出处 Please Subscribe Wechat Official Account：信安科研人，获取更多的原创安全资讯 原论文：《The Progress, Challenges, and Perspectives of Directed Greybox Fuzzing ......
WPF 使用 Silk 的 Direct2D 入门
在上一篇博客的基础上，使用 dotnet 基金会新开源的 Silk.NET 库，让 Silk.NET 创建的 DX 设备和 WPF 对接渲染。接下来本文将告诉大家如何使用 Silk.NET 提供的 Direct2D 底层封装，在 WPF 上绘制出界面 接着上一篇博客 [WPF 使用 Silk.NET ......
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 ......
dotnet C# 通过 Vortice 使用 Direct2D 的 ID2D1CommandList 入门
本文将告诉大家如何通过 Vortice 使用 D2D 的 CommandList 功能 本文属于 DirectX 系列博客，更多 DirectX 和 D2D 以及 Vortice 库的博客，请参阅我的 [博客导航](https://blog.lindexi.com/post/%E5%8D%9A%E5 ......
WPF 对接 Vortice 在 Direct2D 绘制从 WIC 加载的图片
本文告诉大家如何通过 Vortice 在 Direct2D 里面绘制图片，图片的来源是 WIC 加载出的图片 在上一篇博客 [WPF 对接 Vortice 调用 WIC 加载图片](https://blog.lindexi.com/post/WPF-%E5%AF%B9%E6%8E%A5-Vortic ......
聊透 GPU 通信技术——GPU Direct、NVLink、RDMA 审核中
最近人工智能大火，AI 应用所涉及的技术能力包括语音、图像、视频、NLP 等多方面，而这些都需要强大的计算资源支持。AI 技术对算力的需求是非常庞大的，虽然 GPU 的计算能力在持续提升，但是对于 AI 来说，单卡的计算能力就算再强，也是有极限的，这就需要多 GPU 组合。而 GPU 多卡的组合，主 ......
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 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: SyRust: automatic testing of Rust libraries with semantic-aware program synthesis
## Abstract 背景： 1. unsafe能够绕开rust type system 2. rust libraries中常有许多unsafe keyword 本文：SyRust Task: fuzz Rust library APIs Challenge: synthesize well-t ......
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) ......
[LeetCode] 1267. Count Servers that Communicate
You are given a map of a server center, represented as a m * n integer matrix grid, where 1 means that on that cell there is a server and 0 means that ......
Docker安装Redis错误Reading the configuration file, at line 416 >>> 'locale-collate ""' Bad directive or wrong number of arguments
docker安装redis报错*** FATAL CONFIG FILE ERROR (Redis 7.0.12) ***
Reading the configuration file, at line 416
>>> 'locale-collate ""'
Bad directive or wro... ......
[Vue warn]: Runtime directive used on component with non-element root node. The directives will not function as intended.
 ### 原因 意思是自定义指令不能放到组件上,而是要放到自有的元素上,也就是这里用到的`v-dialogDrag ......
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 ......
CANoe：Communication Object编程基础
引言 基于SOA的功能测试中，Someip作为核心至关重要，但是常规的功能测试（不包括协议栈）针对Someip SD并不十分关注，用SomeipDLL实现也很麻烦。CANoe12.0版本提出了CO：Communication Object，CO将Someip的服务与接口抽象为具体单独的接口来供测试工 ......
Direct2D 实现窗口透明
不需要设置多余的WS_EX_XXX样式，主要就两步 第一步是开启DWM的Alpha透明混合，也就是创建窗口后，调用EnableAlphaCompositing这个函数，这个函数是glfw里面的，具体可以去看做了什么。 第二步要配置Direct2D RenderTarget的props，也就是设置 D ......
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 ......
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 ......
【综述】A Tutorial on Terahertz-Band Localization for 6G Communication Systems
## A Tutorial on Terahertz-Band Localization for 6G Communication Systems 6G通信系统中太赫兹频段定位导论 cite：H. Chen, H. Sarieddeen, T. Ballal, H. Wymeersch, M. -S ......