搜索引擎排名的基础之一，就是关键词与网页的相关性。机器算法和人不一样的地方是人可以直接理解词的意思，文章的意思，机器和算法不能理解。人看到苹果这两个字就知道指的是那个圆圆的，有水的挺好吃的东西，搜索引擎却不能从感性上理解。但搜索引擎可以掌握词之间的关系，这就牵扯到语义分析。两年前搜索引擎优化业界很热烈的谈论过一阵潜在语义索引(Latent Semantic Indexing)。因为时间比较久，记得
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2024-04-24 23:17:39
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Python3 错误和异常作为Python初学者，在刚学习Python编程时，经常会看到一些报错信息，在前面我们没有提及，这章节我们会专门介绍。 Python有两种错误很容易辨认：语法错误和异常。语法错误Python 的语法错误或者称之为解析错，是初学者经常碰到的，如下实例
>>> while True print('Hello world')
File
上周Facebook向发出媒体邀请函，上写“来看看我们正在构建什么”，引发了媒体的众多猜想。15日，扎克伯格向人们展示了Graph Search——facebook的语义搜索引擎。关于Graph Search，扎克伯格如是说：“现在在Facebook上取得信息的方式有三种：News Feed、Timeline和Graph Search，他说道。“人们想要知道自己附近的世界正在发生什么事
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2024-08-19 20:59:06
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先看一段代码 class X {}; class Y : public virtual X {}; class Z : public virtual X {}; class A : public Y, public Z {}; // sizeof(X)的结果为1 // sizeof(Y)的结果为8
原创
2021-07-14 11:25:16
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static member function不能：1.直接存取nonstatic数据；2.它不能被声明为const 一、Member的各种调用方式 1.1Nonstatic member function(非静态成员函数）的调用方式 编译器会将member 函数实例转换为对等的”nonmember函
原创
2021-07-08 15:22:46
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给你做个选择题：10块钱5双袜子和5双袜子10块钱，你觉的哪一个卖的更好？看过这样一个故事：一位教徒在祈祷时犯了烟瘾，就问神父：祈祷时可以抽烟吗？神父瞪了他一眼说：当然不可以。另一位教徒在祈祷时也犯了烟瘾，他问神父：抽烟时可以祈祷吗？神父赞赏地说：当然可以，你什么时候都可以祷告。同样的事情，不一样的问法，结果完全不同，这叫语意效应，人们往往会厌恶失去的，期待得到的，所以我们在做事情的时候，先说得后
原创
2020-02-18 14:56:46
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# Python 文章语义匹配：基础知识与应用示例
在自然语言处理（NLP）领域，语义匹配是一个重要的研究方向，旨在比较和理解不同文本之间的相似性。随着大数据和机器学习的快速发展，Python 作为一门强大的编程语言，已成为进行语义匹配的主要工具之一。本文将介绍语义匹配的基本概念，并提供一些具体的代码示例，以帮助读者理解如何在实际项目中实现这一技术。
## 什么是语义匹配？
语义匹配是指通过
原创
2024-08-18 04:07:12
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一个简单的例子 class Y { public: bool operator==(const Y&) const; }; class X { public: operator Y() const; X getValue(); }; X xx; Y yy; if(yy==xx.getValue())
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2021-07-07 14:35:34
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hanlp 是一个强大的自然语言处理工具包，用于文本分析、语义理解等任务。其中，“hanlp 语意相似度”功能可以帮助我们在信息检索、文本匹配等场景中有效地计算文本之间的相似度。为了解决实现过程中遇到的问题，我整理了以下内容。
## 版本对比
在检索语意相似度的不同版本中，各版本之间存在一些特性差异。以下是版本特性的对比表：
| 版本 | 特性
# 入门指南：自然语言处理中的语义标签化
## 一、什么是语义标签化？
语义标签化是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它的目标是给文本中的单词或短语分配相应的标签，以便更好地理解其意义和上下文。通过语义标签化，我们可以对文本进行分析，如信息提取、情感分析等。
## 二、实现流程
以下是实现语义标签化的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
#include_next的语意 继承和头文件 继承是对象或者文件通过拷贝其它对象或文件的内容,从而衍生出一个新的对象。对于C语言的头文件来说，继承就是一个头文件包含另一个头文件，然后更改（如更改一些宏的值）或增加一些内容。 如果衍生头文件和
原创
2022-01-04 15:32:29
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假设一个class已经有了bitwise copy语意，所以implict copy assignment operator被视为毫无用处。也根本不会被合成出来，这一点和copy constructor一样的 一个 class对于默认的copy assignment operator，在下面情况下不
原创
2022-01-10 15:50:44
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# Halcon深度学习语义分割指南
在计算机视觉领域，语义分割是一项关键技术，它用于将图像分成若干区域，并为每个区域分配一个标签。最近，随着深度学习的快速发展，语义分割的精度和效率得到了显著提升。Halcon是一款强大的图像处理和计算机视觉软件，支持深度学习的训练和推理，能够帮助开发者和研究者在实际应用中实现高性能的语义分割任务。
## 什么是语义分割？
语义分割是图像处理任务中的一类重要
原创
2024-10-20 07:18:21
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Data Member的绑定 在早期(2.0之前)C++的编译器上，将会指向global x object, 导致C++的两种防御性程序设计风格： 1、把所有的data members放在class 声明起头处，以确保正确的绑定 2、把所有的inline functions, 不管大小都放在clas
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2017-01-15 00:48:00
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对于class X，如果没有任何user-declared constructor， 那么会有一个default constructor被隐式（implicit）声明出来，但是这个default construct是无用的。关键词explicit被导入，就是给我们提供一种方法，他们能够制止“单一参数
原创
2021-07-08 15:10:46
214阅读
/* * 选中JComboBox某项 右侧JTextArea显示选中项信息 以追加方式显示 */import java.awt.Button;import java.awt.Font;i
原创
2022-09-19 16:01:53
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# Python 语意相似度在自然语言处理中的应用
## 引言
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在NLP中，语意相似度是一个关键概念，用于衡量两个文本之间的语义相似程度。Python是一种功能强大且易学习的编程语言，在NLP领域被广泛应用于文本处理和语义分析。
本文将
原创
2024-07-02 03:39:11
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# Java获取方法的语意
## 一、流程
首先，让我们看一下实现“java获取方法的语意”的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 获取目标类的Class对象 |
| 2 | 获取目标方法的Method对象 |
| 3 | 获取方法的语意信息 |
## 二、具体操作步骤
### 步骤1：获取目标类的Class对象
首先，我们需要获取目标类的Cl
原创
2024-06-01 03:55:03
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原文标题：Divide and Conquer: Text Semantic Matching with Disentangled Keywords and Intentshttps://arxiv.org/abs/2203.02898目录一、Introduction二、Methodology三、Results and Analysis四、Conclusion一、Introduction 
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2024-01-16 04:43:42
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语义匹配 工业界的很多应用都有在语义上衡量本文相似度的需求，我们将这类需求统称为“语义匹配”。根据文本长度的不同，语义匹配可以细分为三类：短文本-短文本语义匹配，短文本-长文本语义匹配和长文本-长文本语义匹配。基于主题模型的语义匹配通常作为经典文本匹配技术的补充，而不是取代传统的文本匹配技术。 短文本-短文本语义匹配 短文本-短文本的语义匹配在工业界的应用场景非常广泛。例如，在网页搜索中，我们需
