2ca7a31c6636409fb897f8c9ccecd42e~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image] 之前有看过JDK中关于JUC底下的并发包源码以及拜读过大厂产出的文章解析...volatile内存语义的加强 JSR-133之前旧的Java内存模型中，是不允许volatile变量之间重排序，但允许volatile变量与普通变量重排序。...所以JSR-133专家组决定增强volatile内存语义：严格限制编译器和处理器对volatile变量与普通变量的重排序，确保volatile的写-读和锁的释放-获取具有相同的内存语义。...锁内存语义的实现 我们知道除了synchronized关键字之外，java中锁的实现大部分依靠AQS去操作。...上面的2、3点所具有的内存屏障效果，足以同时实现volatile读和volatile写的内存语义 锁内存语义的总结 通过上面，我们明显的可以看出CAS与volatile之间有什么相同点，起码在禁止指令排序上面是如何操作的
语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析：微调Cross-Encoder以提升语义检索精度 语义向量模型（Embedding Model）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域...然而，当前中文世界的高质量语义向量模型仍比较稀缺，且很少开源 BGE 出色的语义表征能力源于两方面要素：1）针对表征的预训练，2）大规模文本对训练。...BGE 在悟道 、Pile 两个大规模语料集上采取了针对表征的预训练算法 RetroMAE ：将低掩码率的输入编码为语义向量（Embed），再将高掩码率的输入与语义向量拼接以重建原始输入。...这样一来，BGE 得以利用无标签语料实现语言模型基座对语义表征任务的适配。...65K的负样本规模，增强了语义向量的判别能力。
基于 Go 语言的开源库FMR（Functional Meaning Representation）就是我们朝这个方向踏出的坚实一步。...与传统流程不同的是，语义解析把自然语⾔的歧义性尽量当成特性⽽不是问题来进行处理，尽量保留所有符合语义的解析树，并结合上下文语境进行歧义消解。...这正好大大降低了语言的歧义性，让语义解析在这些场景下能够发挥效用。 金融行业的票据审核正是这样一个和语义解析耦合性很强的场景。...语义解析所依赖的所有语义解析语法是不是都需要人工编写呢？ 在特定领域中，由于语法规则的制定带有很多人工的先验知识，需要人为的来制定。...在标注数据充足的情况下，符号化语义解析是否仍有优势呢？
今天跟大家介绍一款新出的基于PyTorch的语义分割开源库semseg： https://github.com/hszhao/semseg 其开发者为中国香港中文大学的博士生Hengshuang...https://hszhao.github.io/ 介绍 semseg用PyTorch实现的语义分割/场景解析开源库。 它可以方便帮助开发者用于各种语义分割数据集的训练和测试。...目前已经实现了包括PSPNet和PSANet在内的网络，其在2016年ImageNet场景解析挑战赛@ ECCV16，LSUN语义分割挑战赛2017 @ CVPR17和WAD可驾驶区域分割挑战赛2018...该库开发者即PSPNet和PSANet算法的一作。 亮点 1. 同时支持多线程训练与多进程训练，并且后者非常快（该库比较重视训练）。 2....作者推荐的软硬件环境： （要4到8块显卡，看来没有多卡，语义分割是玩不起了～） 训练简单 该库的训练非常简单，简单配置后只需要一条命令 sh tool/train.sh ade20k
在Java并发编程中，我们经常需要对共享资源进行原子性操作，比如计数。...Java的java.util.concurrent.atomic包提供了一些原子类，如AtomicInteger、AtomicLong等，它们通过硬件级别的原子操作来保证线程安全。...为了解决这个问题，Java8在java.util.concurrent.atomic包中引入了LongAdder类。...import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.ExecutorService; import...四、总结 LongAdder是Java并发库中的一个非常有用的工具类，它提供了比AtomicLong更高的吞吐量，适用于高并发场景下的统计和计数操作。
文章目录 1.什么是语义化版本 2.0.0 2.Golang 语义化版本库比较 3.小结 参考文献 1.什么是语义化版本 2.0.0 语义化版本 2.0.0（Semantic Versioning 2.0.0...2.Golang 语义化版本库比较 在 Golang 中，有一些成熟和流行的可以用来比较和验证语义化版本号的库。...Masterminds/semver 支持语义化版本 2.0.0 规范 有丰富的功能和选项，如比较预发布标识符、构建元数据等 易于使用，文档齐全 活跃维护，社区支持 不支持自定义版本号解析器和格式化器...blang/semver 支持语义化版本 2.0.0 规范以及其他常见的版本号格式 有更多的功能和选项，如比较预发布标识符、构建元数据、自定义版本号解析器和格式化器等 易于使用，文档齐全 活跃维护...，社区支持 与其他库兼容性可能存在问题 以上三个库都是非常成熟和流行的语义化版本库，都具有不同的优缺点和适用场景。
java解析xml文档并保存到数据库： sadf 说明：用xml文档简单写一份新闻如下： 洛阳未来一周将持续高温天气 中国气象局... 设计数据库： 如图： 代码功能实现设计： 框架： 说明：dom4j-jar包和数据库连接jar包自行到官网下载 BaseDao结合database1...java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet...import com.hkd.entity.News; public class XmlService { public List getNews(String path) { //解析...sucess说明已经成功添加数据库。
Tom", "age": 20, "hobbies": ["sports", "cars"], "address": {"country": "CN", "city": "BeiJing"}}'); 语义分析...transformRangeFunction中 对于函数表达式的解析transformExpr给出的结果中，可以发现SQL1、2的函数返回值是record、SQL3的返回值是person 继续构造行描述符...BeiJing"}}') as q(name TEXT, age INT, hobbies TEXT[], address address); 3 column definition list流程分析 下面对语义分析中...: {"country": "CN", "city": "BeiJing"}}'); 入参： 可以看到SQL1（报错）和SQL3在入参中都没有coldeflist，但SQL1会报错，SQL3解析成功...3.1 transformRangeFunction：SQL123解析差异（主流程） static ParseNamespaceItem * transformRangeFunction(ParseState
在窗口的定义之前，首先需要确定一个应用使用什么样的时间语义。...Flink的三种时间语义 ? 如上图所示，Flink支持三种时间语义： Event Time Event Time指的是数据流中每个元素或者每个事件自带的时间属性，一般是事件发生的时间。...在流处理领域，比起其他几种时间语义，使用Event Time的好处是某个事件的时间是确定的，这样能够保证计算结果在一定程度上的可预测性。...设置时间语义 在Flink中，我们需要在执行环境层面设置使用哪种时间语义。...如果我们要使用Event Time语义，以下两项配置缺一不可：第一，使用一个时间戳为数据流中每个事件的Event Time赋值；第二，生成Watermark。
图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环，也是 AI 领域中一个重要的分支。...语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别（如属于背景、人或车等），从而进行区域划分。目前，语义分割已经被广泛应用于自动驾驶、无人机落点判定等场景中。 ?...与分类不同的是，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。图像语义分割是像素级别的！...针对这个问题，Jonathan Long等人提出了Fully Convolutional Networks（FCN）用于图像语义分割。...自从提出后，FCN已经成为语义分割的基本框架，后续算法其实都是在这个框架中改进而来。
近期在研究开源的 rust 实现的向量数据库 qdrant。顾名思义，向量数据是用于存储和查询向量的数据库，而向量本质上是一个多维空间中的点。...使用 sentence-transformers 进行语义搜索 通过比较不同向量间的余弦相似度，我们可以找到最相似的向量，这就是语义搜索的基本原理。...可以看到，语义搜索的结果还是比较准确的，并且模型正确识别出了在“情侣”、“兄妹”两个关系中，“女朋友”与前者更接近。...总结 sentence-transformers 是一个非常好用的文本嵌入工具包，可以用于生成句子的向量表示，也可以用于语义搜索。...不过为了更好的查询性能，我们可以使用专门的向量数据库，比如 qdrant，这也是后续文章的主题。
前言 Java内存模型（JMM）给我们介绍了在当代不同的硬件架构情况下，多线程程序需要关注什么问题以及如何利用JMM来正确的处理这些问题。...多线程带来的问题 多线程程序主要关注两个问题： （1）共享变量可见性问题 （2）代码重排序一致性问题 Java内存模型的关键点 JMM已经保证了as-if-serial原则，也就是Java的程序在单线程情况下...此外ReentrantLock锁也具有相同的语义。 （3）volatile修饰的变量，在一个线程update后，立刻对其他的线程可见。这个不多说，前面的文章介绍过。...(6)关于Thread的interrupt方法，同样道理，在java的main线程中，比如我在java的main线程里面声明了一个线程B，然后调用 B.start() //启动B线程 B.interrupt...Java并发编程的世界，希望大家可以有所收获。
键值对的键 应使用引号引住 (通常Java解析时, 键不使用引号会报错. 而JS能正确解 析.)...JSON解析: 在进行JSON解析之前需要下载两个jar文件 gson-2.9.0.jar fastjson-1.2.79.jar Google Gson是一个简单的基于Java...的库，用于将Java对象序列化为JSON，反之亦然。...它是由Google开发的一个开源库。 fastjison:是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。...它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库。
该工具基于语义化标准的版本号进行比较、约束以及校验。...）的版本号进行解析、比较、排序、增加约束并验证是否满足约束。...v } // After this, the versions are properly sorted sort.Sort(version.Collection(versions)) 实现原理 该库是将版本号通过正则表达式按照语义化...SemVer的标准将各个部分进行解析，然后基于各个部分进行比较实现的。...版本号要基于遵守语义化标准SemVer。
[1240] 前言： 在遨游了一番 Java Web 的世界之后，发现了自己的一些缺失，所以就着一篇深度好文：知名互联网公司校招 Java 开发岗面试知识点解析 ，来好好的对 Java 知识点进行复习和学习一番...，大部分内容参照自这一篇文章，有一些自己补充的，也算是重新学习一下 Java 吧。...前序文章链接： Java 面试知识点解析(一)——基础知识篇 Java 面试知识点解析(二)——高并发编程篇 Java 面试知识点解析(三)——JVM篇 Java 面试知识点解析(四)——版本特性篇 Java...面试知识点解析(五)——网络协议篇 --- 前排引用说明及好文推荐：面试/笔试第三弹 —— 数据库面试问题集锦、数据库常见面试题(开发者篇) 1）什么是存储过程？...⒍选择最有效率的表名顺序：数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表将被最先处理 在FROM子句中包含多个表的情况下： 如果三个表是完全无关系的话，将记录和列名最少的表
前言： 在遨游了一番 Java Web 的世界之后，发现了自己的一些缺失，所以就着一篇深度好文：知名互联网公司校招 Java 开发岗面试知识点解析 ，来好好的对 Java 知识点进行复习和学习一番，...大部分内容参照自这一篇文章，有一些自己补充的，也算是重新学习一下 Java 吧。...前序文章链接： Java 面试知识点解析(一)——基础知识篇 Java 面试知识点解析(二)——高并发编程篇 Java 面试知识点解析(三)——JVM篇 Java 面试知识点解析(四)——版本特性篇 Java...面试知识点解析(五)——网络协议篇 ---- 前排引用说明及好文推荐：面试/笔试第三弹 —— 数据库面试问题集锦、数据库常见面试题(开发者篇) 1）什么是存储过程？...⒍选择最有效率的表名顺序：数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表将被最先处理 在FROM子句中包含多个表的情况下： 如果三个表是完全无关系的话，将记录和列名最少的表
语义分析 (semantic parsing)：语义分析的最终目的是 理解句子表达的真实语义。语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式。...语义角色是指论元在动词所指事件中担任的角色。...语义角色标注（Semantic Role Labeling，SRL）以句子的谓词为中心，不对句子所包含的语义信息进行深入分析，只分析句子中各成分与谓词之间的关系，即句子的谓词（Predicate）- 论元...深度双向 LSTM（DB-LSTM）SRL 模型 与基于语块的 SRL 方法类似，在本文中我们也将 SRL 看作一个序列标注问题，不同的是，我们只依赖输入文本序列，不依赖任何额外的语法解析结果或是复杂的人造特征...原始数据中同时包括了词性标注、命名实体识别、语法解析树等多种信息。
语义解析主要是把AST Tree转化为QueryBlock，那为什么要转成QueryBlock呢？...从之前的分析，我们可以看到AST Tree 还是很抽象，并且也不携带表、字段相关的信息，进行语义解析可以将AST Tree分模块存入QueryBlock 并携带对应的元数据信息，为生成逻辑执行计划做准备...简单串一下语义解析 sql编译器的入口： BaseSemanticAnalyzer sem = SemanticAnalyzerFactory.get(queryState, tree);...genResolvedParseTree(ast, plannerCtx)) { //语义解析 return; } // 2....当这一切都执行完了之后，语义解析模块就结束了。
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