数据模型根据抽象层面的不同，数据模型可分为：概念层模型、逻辑层模型、物理层模型。数据模型通常由数据结构、数据操作、数据约束三个要素组成。数据模型应满足三点要求： 能比较真实地模拟现实世界 容易为人们所理解 便于在计算机上实现概念模型又称语义模型 实体联系模型（E-R模型）、扩充的实体-联系模型（EER模型）、面向对象模型、谓词模型概念模型是现实世界到信息世界的语义抽象概念模型是从用户观点对数据和信
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2024-09-23 18:31:56
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阿里达摩院，又搞事儿了。这两天，它们发布了一个全新的语音识别模型：Paraformer。开发人员直言不讳：这是我们“杀手锏”级的作品。——不仅识别准确率“屠榜”几大权威数据集，一路SOTA，推理效率上相比传统模型，也最高可提升10倍。值得一提的是，Paraformer刚宣布就已经开源了。语音输入法、智能客服、车载导航、会议纪要等场景，它都可以hold住。怎么做到的？Paraformer：从自回归到
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2023-09-05 11:19:05
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语义模型是在关系模型基础上增加全新的数据构造器和数据处理原语，用来表达复杂的结构和丰富的语义的一类新的数据模型。
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2015-11-26 12:25:00
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隐语义模型是通过隐含特征，联系用户和物品，基于用户的特征对物品进行自动聚类，然后在用户感兴趣的类中选择物品推荐给用户。对于推荐系统，常用的算法:USER-CF:给用户推荐和他兴趣相似的用户喜欢的物品ITEM-CF：给用户推荐他们感兴趣物品的相似物品LFM：得到用户感兴趣的分类，从该分类中挑选物品推荐给用户对于LFM，要做的工作有：1.对物品进行分类，这里是模糊分类，也就是得出每个物品在每个类中的权
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2024-03-26 08:02:27
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概述deeplab v3+是deeplab系列中最新内容，也是当前最流行的语义分割算法，本篇文章主要记录的是个人在学习deeplab v3+过程中的一些收获以及个人对该算法的理解。首先我们先简单回顾下deeplap v3 相关的创新点以及不足。在上一讲的时候我们讲到v3相比v2创新点主要有四个方面，首先它提出了更加通用的框架，其次重新设计了空洞卷积，将空洞卷积和级联模块结合起来使用，而不再单独使用
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2024-04-07 11:18:34
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class X{};
class Y :public virtual X{};
class Z :public virtual X{};
class A :public Y, public Z{};
void main()
{
cout << sizeof(X) << " " << sizeof(Y) << " " << size
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2024-04-15 18:42:11
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一.ElMO背景：Word2vec，glove和fasttext虽然能表示语义和语法信息，但是并不能够区分一词多义网络建构： 两个单向的LSTM进行拼接，把每层拼接的中间结果之和作为输出Q：为啥不用BI-LSTM？避免传播前后向未来要预测的信息 原理与损失函数：前向模型： 后向模型： 目标函数最大化： 词向量的表
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2023-09-20 21:23:35
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# Java语义情感分析模型实现指南
## 一、概述
在本篇文章中，我们将逐步实现一个Java语义情感分析模型。从基础知识到代码实现，每一步都将详细介绍，并附有必要的解说。情感分析是一种通过计算机程序识别和提取文本中的主观信息的技术，通常用于社交媒体监控、市场调查等领域。
### 流程
以下是构建Java语义情感分析模型的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 如何实现“语义识别算法模型”在Java中的应用
在人工智能领域，语义识别是自然语言处理（NLP）的一项重要技术。它可以帮助计算机理解和处理人类语言。本文将带你从零开始，实现一个简单的语义识别算法模型，使用Java编程语言。我们将按照以下流程进行：
## 流程概述
下面是实现语义识别的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 准备开发环境 |
原创
2024-09-07 05:31:39
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2.1 赛题数据训练数据为8万句广告宣传语，其中约3.5万句为违反广告法的使用绝对化用语（label=1），约4.5万句不违反（label=0）2.2 赛题目标预测广告宣传语是否违规。2.3 评价指标本赛题采用F-SCORE值进行衡量：其中：Precision为准确率，Recall为召回率, β=1；3算法核心设计思想3.1 算法架构设计特征工程设计理念 基于传统机器学习的词频方式提取词
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2024-08-22 20:27:43
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# 理解 Python 语义模型
Python 是一种广泛使用的高级编程语言，其语法简洁且易于学习。在 Python 的发展过程中，语义模型起到了至关重要的作用。本文将深入探讨 Python 的语义模型，包括其定义、应用场景以及相关的代码示例，以帮助读者更好地理解这一概念。
## 1. 什么是语义模型？
语义模型旨在帮助我们理解程序的意义。对于 Python 来说，语义模型可以看做是语言中每
mobilenet-segnet语义分割模型Segnet模型SegNet网络结构如下所示，Input为输入图片，Output为输出分割的语义图像，不同颜色代表不同的分类。语义分割的重要性就在于不仅告诉你图片中某个东西是什么，而且告知它在图片的位置。SegNet是一个对称网络，由中间绿色pooling层与红色upsampling层作为分割，左边是卷积提取高维特征，并通过pooling使图片变小，Se
原创
2023-09-04 19:01:43
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前言：该部分我们学习语义分割网络模型的发展：FCN 、SegNet、Unet、DeepLab、RefineNet、PSPNet、GAN 语义分割。语义分割（全像素语义分割）作为经典的计算机视觉任务（图像分类，物体识别检测，语义分割）。其结合了图像分类、目标检测和图像分割，通过一定的方法将图像分割成具有一定语义含义的区域块，并识别出每个区域块的语义类别，实现从底层到高层的语义推理过程，最终得到一幅具
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2024-07-31 18:50:07
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需要思考和解决的问题： 1.句子对中存在错别字、同义词、词序变换等问题。2.两句话很类似，仅仅有一处细微的差别，最后的语义却不同。赛题的评价指标 赛题评分以F1-score为准，得分相同时，参照accuracy排序。对于F1的计算，需要明白以下几个概念，True Positive（TP）意思表示做出同义的判定，而且判定是正确的，TP的数值表示正确的同义判定的个数； False Posi
零基础入门语义分割-Task5 模型训练与验证一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。5 模型训练与验证为此本章将从构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参几个部分讲解，在部分小节中将会结合Pytorch代码进行讲解。5.1 学习目标理解验证集的作用，并使用训练集
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2024-08-02 21:16:40
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深度学习100问Author：louwillMachine Learning Lab 语义分割作为经典的图像分割问题，其本质上还是一种图像像素分类。既然是分类，我们就可以使用常见的分类评价指标来评估模型好坏。语义分割常见的评价指标包括像素准确率(Pixel Accuracy)、平均像素准确率(Mean Pixe
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2024-03-21 21:45:34
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一、综述由于工作中很长一段时间都是在做语义分割系列的工作，所以这篇文章主要对自己用到的一些方法做个简单的总结，包括其优缺点等，以便日后能够及时复习查看。目前语义分割的方法主要集中在两个大的结构上：1、encode-decode的结构：图像通过encode阶段进行特征抽取，decode则负责将抽取到的信息进行对应的分类复位；2、dialted convolutional结构，这种结构抛弃了pool层
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2024-04-25 14:41:43
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github（tensorflow）:https://github.com/aizawan/segnet基于SegNet的钢铁分割实验：https://github.com/fourmi1995/IronSegExprement-SegNet1 编解码结构具体来说，编码器的任务是在给定输入图像后，通过神经网络学习得到输入图像的特征图谱；而解码器则在编码器提供特征图后，逐步实现每个像素的类别标注，也
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2024-05-10 17:02:21
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NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。
高校师生进行论文写作时，经常对研究对象进行文本分析，需要提取其中有价值的信息，进一步进行词频统计、关键词统计、文本聚类、文本分类、情感分析等操作，目前市面上没有完整的处理工具，而N
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2023-11-17 20:48:26
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本文简要介绍发表在NeurIPS 2022上关于小样本语义分割的论文《Intermediate Prototype Mining Transformer for Few-Shot Semantic Segmentation》。该论文针对现有研究中忽视查询和支持图像之间因类内多样性而带来的类别信息的差距，而强行将支持图片的类别信息迁移到查询图片中带来的分割效率低下的问题，引入了一个中间原型，用于从支
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2024-04-21 22:05:13
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