语义
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 ......
【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 ......
《语义增强可编程知识图谱SPG》白皮书
语义増强可编程图谱框架：新一代知识图谱语义框架/引擎、SPG+LLM双驱架构及应用相关进展和应用。《语义增强可编程知识图谱SPG》白皮书 v1.0.pdf: https://url39.ctfile.com/f/2501739-941002398-f8f1f0?p=2096 (访问密码: 2096) ......
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 ......
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 ......
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) ......
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 ......
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。 ......