语义communications task-oriented transmitting
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 ......
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 ......
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 ......
verto communicator 模块编译
verto communicator 模块编译 一、环境 debian 11，gcc 10.2.1，openssl 1.1.1n ，freeswitch 1.10.10，测试终端 windows 10 64 位 (浏览器：Microsoft edge 115.0.1901.183 64 位 ，Chr ......
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 ......
Luogu 8820 数据传输 transmit
写一下题解，顺便纪念一下考场上少加一个等号挂 100 分的事实。 比今年简单的 csps 不多了……希望 noip 不要寄成这个狗样。 如果说错了请线下打我。 考虑搬到序列上的做法，即给你 $w_1,w_2,...,w_n$，求 $(l,r)$ 中取若干数，构造序列 $p_1=l,p_m=r,\fo ......
NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
###问题提示： ` NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and runn ......
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， ......
Semantic Kernel（语义内核）秋季路线图
Semantic Kernel 是一个开源的 SDK，它允许开发人员将大型语言模型（LLM）与传统的编程语言进行混合使用。 微软Semantic Kernel团队 在博客上正式公布了Semantic Kernel 项目秋季发展路线图[1]。这家公司的设计和AI副总裁John Maeda在官方博客中写 ......
客服系统个性化训练GPT知识库+知识库列表中新增向量搜索功能+语义文本搜索
大家都知道想要实现个性化训练的GPT，离不开向量数据库。 在我的客服系统后台，能够展示出向量库里的数据列表。现在有一个新需求，客户添加的数据很多，想要能够在后台搜索指定的数据，方便去修改。 新增搜索功能后，后台界面展示如下： 搜索部分也是基于的Qdrant数据库的search 接口，该接口需要把搜索 ......
使用LabVIEW实现 DeepLabv3+ 语义分割含源码
# 前言 图像分割可以分为两类：语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation），前面已经给大家介绍过两者的区别，并就如何在labview上实现相关模型的部署也给大家做了讲解，今天和大家分享如何使用labview 实现deeplabv3+ ......
【ChernoC++笔记】移动语义
【89】【Cherno C++】【中字】C++移动语义 ❓为什么使用移动语义（moving semantics）？ 很多时候，我们需要通过复制来传递对象： 例如，把一个对象传递给一个函数，这个函数需要得到这个对象的所有权，我们需要在当前stack frame中构造一个一次性对象，然后复制到调用的函数 ......
从零开始的知识图谱生活，构建一个百科知识图谱，完成基于Deepdive的知识抽取、基于ES的简单语义搜索、基于 REfO 的简单KBQA
从零开始的知识图谱生活，构建一个百科知识图谱，完成基于Deepdive的知识抽取、基于ES的简单语义搜索、基于 REfO 的简单KBQA ......
OpenCV计算机视觉学习（14）——浅谈常见图像后缀（png, jpg, bmp）的区别（opencv读取语义分割mask的坑）
如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 本来不想碎碎念，但是我已经在图像后缀上栽倒两次了。而且因为无意犯错，根本找不到问题。不论是在深度学习的语 ......
使用STM32的usb虚拟串口CDC_Transmit_FS打印freertos的任务列表vTaskList
创建一个任务，打印信息后，把自己删除 /* USER CODE END Header_func_showSysInfo */ void func_showSysInfo(void const *argument) { /* USER CODE BEGIN func_showSysInfo */ /* ......