http://www.cnblogs.com/sword03/archive/2010/06/27/1766147.html 解释器和编译器也是如此，读入源语言后，解释器和编译器都要进行词法分析、语法分析和语义分析，之后，二者开始有所分别。解释器在语义分析后选择了直接执行语句；编译器在语义分析后选择将将语义存储成某一种中间语言，之后通过不同的后端翻译成不同...
移动语义使得编译器得以使用成本较低的移动操作，来代替成本较高的复制操作；完美转发使得人们可以撰写接收任意实参的函数模板，并将其转发到目标函数，目标函数会接收到与转发函数所接收到的完全相同的实参。右值引用是将这两个不相关的语言特性连接起来的底层语言机制，正是它使得移动语义和完美转发成了可能。 23：理解std::move和std::forw...
一、数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的、不全然的数据集中获取隐含在当中的实用知识的高级过程。Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用。Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式。 数据挖掘...
原文地址：http://blog.csdn.net/moonsheep_liu/article/details/22329873 本体作为一种能在语义和知识层次上描述领域概念的建模工具，其目标是捕获相关领域的知识，确 定该领域内共同认可的词汇，通过概念之间的关系来描述概念的语义，提供对该领域知识的共同理解。语义Web（the Semantic Web）是在...
Unsupervised Open Domain Recognition by Semantic Discrepancy Minimization论文笔记 Abstract 本文的作者解决的是一个无监督的开放域识别（UODR）问题，而在开放域中的源域与目标域的情况中，⭐源域是目标域的一个子集，即一个未标记的目标域T和一个仅覆盖目标域分类子集的有差异的标记源...
一、介绍 在传统的分类模型中，为了解决多分类问题（例如三个类别：猫、狗和猪），就需要提供大量的猫、狗和猪的图片用以模型训练，然后给定一张新的图片，就能判定属于猫、狗或猪的其中哪一类。但是对于之前训练图片未出现的类别（例如牛），这个模型便无法将牛识别出来，而ZSL就是为了解决这种问题。在ZSL中，某一类别在训练样本中未出现，但是我们知道这个类别的特征，然后通...
3D Graph Neural Networks for RGBD Semantic Segmentation 原文章：https://www.yuque.com/lart/papers/wmu47a 动机 主要针对的任务是RGBD语义分割, 不同于往常的RGB图像的语义分割任务, 这里还可以更多的考虑来自D通道的深度信息. 所以对于这类任务需要联合2D...
在上一次https://www.cnblogs.com/webor2006/protected/p/12595201.html咱们已经对于volatile关键字的作用进行了一定的了解，这里回顾一下： 上一次对于第一条作用进行了详细的解读了，接下来则来解读一下剩下的两条：防止指令重排序、实现变量的可见性。而这俩其实都是通过一种手段来实现的：内存屏障（me...
本文主要记录一些关于Flink与storm,spark的区别, 优势, 劣势, 以及为什么这么多公司都转向Flink. What Is Flink 一个通俗易懂的概念: Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎，它同时支持了批处理和流处理.这是对Flink最简单的认识, 也最容易引起疑惑, 它和storm和spark的区别在哪里...