样式图（一）HTML
语义分析 div > (h3 > a), ul > [(li>a)] * 5 HTML 代码实现 <div id=
原创
2021-07-12 14:48:38
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­已经做测试:兼容ie 6 7 8 火狐最新版
先来看图片
要求:图片可以点击.
我的做法:将图片和文字一起切出来.放到一个图片.合并起来. 用button来实现,
HTML:
<div class="left_1">
原创
2009-05-05 11:20:16
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你思考过每个元素名的全称问题吗？也许出于习惯，很少想这个问题，例如，p表示段落，那么p的本意是什么呢？它是什么词的缩写呢？也许你知道p是段落（paragraph）的缩写，那么其他元素的名称呢？今 天琢磨这个问题，故在网上狂找了半天，但是很遗憾居然没有找到相关资料，偶尔看到几个零散的提示，但是没有系统研究的资料，大家都在谈论HTML的语义 性，但是连最基本的元素的原义是什么都没有搞清，何谈语义化。
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2008-08-26 17:38:00
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2评论
如何理解HTML结构的语意化。
HTML是提供网页文档内容的上下文结构和含义；html本身是没有表现的，我们看到例
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精选
2013-01-24 10:19:12
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CSS代码的命名惯例一直是大家热门讨论的话题。今天暴风彬彬想通过分析一个流行三栏布局中的必要元素，来为大家讲解关于使用语义化方法替代结构化方法来命名CSS类的建议和指导。 您还可以参考彬Go的相关文章: 《整理及优化CSS代码的7个原则》 《10个CSS简写技巧让你永远受用》 《DIV+CSS网页布局常用的一些基础知识整理》 CSS类命名的语义化VS结构化方式 一般而言，CSS类名的语义化声...
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2008-12-14 12:42:00
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最近项目在使用云知声SDK,遇到了不少麻烦现在总结下。自己留个记录也希望能够对有用到云知声的一个帮助。。不多说了上代码啦！！一，语义识别和语音识别（在线语音识别和语义）至于本地识别就是类型不同已备注，云知声语音识别和语义识别是在一起的，这个大家使用时可注意了。语音识别我这边就直接转换成了String了，语义识别可能大家要根据自己需求去解析了。返回的是Json格式字符串首先初始化key和secret
语义分割是深度学习中的一个重要应用领域。自Unet提出到现在已经过去了8年，期间有很多创新式的语义分割模型。简单的总结了Unet++、Unet3+、HRNet、LinkNet、PSPNet、DeepLabv3、多尺度attention、HarDNet、SegFormer、SegNeXt等10个语义分割模型的基本特性。并对这些模型的创新点进行分类汇总。1、拓扑结构改进1.1 UNet++相比于une
7 语义消歧语义消歧就是为了解决歧义问题：很多词语都有几个意思或者语义，如果把这样的词从上下文中独立出来考虑，就会产生语义歧义。其任务是确定一个歧义词的哪一种语义在一个特殊的使用环境中被调用。词的语义定义由词典、类义辞典或者其他的参考资源给出，消歧的任务就是根据具体的上下文确定某一个歧义词的确切含义。（不同词典给出的定义又不完全相同）一个词的不同含义是相互联系相互交叉的最简单的处理方法是把一个词的
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2023-07-31 23:15:23
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今天我为大家从全网公众号里精选了深度学习语义分割算法的相关文章11篇。其中包括综述，FCN, Seg Net, U-Net, DeepLab, PSP Net, Refine Net, FastFCN, CCNet, GSCNN, RGBD, ENet, DRN, ConvCRF以及超前沿的4篇文章。在计算机视觉领域，有一个方向是语义分割，一般是针对图像进行像素级分类。具体而言，语义图像分割就是将
这篇文章收录于ECCV2020，由北京大学、商汤科技、香港中文大学提出的基于RGB-D图像的语义分割算法。充分考虑了RGB图像信息和深度信息的互补，在网络结构中引入了视觉注意力机制分别用于特征分离与聚合。最终在室内和室外环境的数据集上都进行了实验，具有良好的分割性能。代码地址：https://github.com/charlesCXK/RGBD_Semantic_Segmentation_PyTo
一、知识总结 首先是语义分析。语义分析的任务是审查每一个语法结构的静态语义，即验证语法正确的结构是否有意义。几种常用的中间语言形式有：逆波兰表示法、图表示法、三元式、间接三元式、四元式。 波兰表示是一种既不须考虑优先关系、又不用括号的一种表示表达式的方法（前缀式）。图表示法又包括抽象语法树和无循环有向图（DAG）。三元式由三个部
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2024-01-12 18:59:58
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建议大家在阅读本篇博客之前，首先看看这篇论文：A guide to convolution arithmetic for deep learning，仔细理解其中的反卷积操作，注意反卷积之后的通道个数以及对应还原出来的多维数组中代表图像大小的维度的取值范围，就可以很好地理解FCN是如何进行pixel-wise级别的分类任务了！ FCN是一个end-to-end的网络，实现像素级别（pixel-w
近年来，智能驾驶越来越炙手可热。智能驾驶相关技术已经从研发阶段逐渐转。向市场应用。其中，场景语义分割技术可以为智能车提供丰富的室外场景信息，为智能车的决策控制提供可靠的技术支持，并且其算法鲁棒性较好，因此场景语义分割算法在无人车技术中处于核心地位，具有广泛的应用价值。 本周对经典的图像分割算法FCN进行论文解读。（Fully Convolutional Networks
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2024-03-20 15:42:54
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一、IOU--目标检测我们先来看下IOU的公式：现在我们知道矩形T的左下角坐标(X0,Y0)，右上角坐标(X1,Y1); 矩形G的左下角坐标(A0,B0)，右上角坐标(A1,B1)这里我们可以看到 和 在确定坐标而不确定两个矩形是否相交的情况下，为已知的常量．所以，我们只需要求解就行这里我们先来看一下水平方向上的情况： 从上述的三种情况中我们可以看出：&n
博主已经使用hanlp库在公司的商品图片推荐中应用到了，效果还不错，可以看一下博主之前写的博客。现在专门做一下这个hanlp库的技术实践总结。hanlp是什么呢，下面简单贴一下官网的介绍。HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点
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2023-07-21 15:16:02
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在Wiki上看到的LSA的详细介绍，感觉挺好的，遂翻译过来，有翻译不对之处还望指教。原文地址：http://en.wikipedia.org/wiki/Latent_semantic_analysis前言浅层语义分析（LSA）是一种自然语言处理中用到的方法，其通过“矢量语义空间”来提取文档与词中的“概念”，进而分析文档与词之间的关系。LSA的基本假设是，如果两个词多次出现在同一文档中，则这
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2024-02-27 09:28:56
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albert-crf for SRL(Semantic Role Labeling)，中文语义角色标注项目地址：https://github.com/jiangnanboy/albert_srl概述 自然语言的语义理解往往包括分析构成一个事件的行为、施事、受事等主要元素，以及其他附属元素（adjuncts），例如事件发生的时间、地点、方式等。在事件语义学（Event semantics）中，构成
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2023-10-07 16:53:29
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写在前面：因为最近在做裂缝检测，用的CRACK500数据集，尺寸大部分是640*340，如果直接resize(512,512)效果不太好。尝试如下：1、先将340尺寸填充成512 （512是你需要的尺寸）2、因为mask标签图片需要为单通道的二值图像，填充后可能会变成RGB图像，所以再改为二值图像3、随机裁剪，这个是我自己设计的算法，大概思想是根据你需要的尺寸，我先限定一个x和y可能的区域，再通过
