网络层 语义 关键数据结构

最新推荐文章于 2025-08-15 22:21:07 发布
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#数据结构

语义 关键数据结构
数仓建模—数据语义层
2401_84052244的博客
04-23 3119
如今，企业产生大量数据，需要以正确的方式进行分析才能做出重要决策。数据可能来自多个来源并采用不同的格式，这使得清楚地了解其含义和重要性成为一项挑战。这就是语义层的用武之地。语义层存在于数据仓库和最终用户使用的应用程序之间。它为用户提供了简化且一致的数据视图，无论其基础数据源的复杂性如何。该逻辑层有助于映射物理数据结构以创建概念数据模型。它定义了数据元素之间的所有规则和关系，并以业务术语提供了数据的通用词汇表。然后，用户可以轻松地与数据进行交互，而无需了解其数据源的技术知识。
【占用网络】SurroundOcc：基于环视相机实现3D语义占用预测 ICCV 2023
黎国溥
01-10 2031
本文分享“占用网络”方案中，来自ICCV 2023的SurroundOcc，它基于环视相机实现3D语义占用预测。使用空间交叉注意力将多相机图像信息提升到3D体素特征，即3D体素Query到2D图像中查询融合特征的思想。然后使用3D卷积逐步对体素特征进行上采样，并在多个层次特征图上进行损失监督。同时，SurroundOcc介绍了如何通过多帧点云，构建稠密的3D语义占用栅格数据集，这部分也是挺重要的。清华大学云盘。
帧、分组、包、报文段、数据报概念
deeplan_1994的博客
07-13 2590
帧、报文、分组、包、报文段、数据报这几个概念一直是比较容易混淆的概念。 帧：数据链路层传输的数据格式，帧的长度=帧头+网络层包头+传输层报文头+数据；我们将链路层分组称为帧。这是底层的概念，我们用抓包工具抓取的就是帧。 报文（message）：报文是应用层的概念，应用进程通过端口送到传输层的数据单元。一般指完整的信息，传输层实现报文交付。我们将位于应用层的信息分组称为报文。 分组：是网络层概...
计算机网络第二章
niu870781892的专栏
02-13 941
网络协议 1 语义(Semantics) ，涉及用于协调与差错处理的控制信息 2 语法(Syntax)，涉及数据及控制信息的格式、编码及信号平等 3 定时(Timing)，涉及速度匹配和排序 1 物理层定义了建立、维护和拆除物理链路所需的机械的、电气的、功能的和规程的特性 2 数据链路层中、比特流被组织层数据链路协议数据单元(帧)，并以其单位进行传输，帧中包含地址、控制、数据及校验等
网络协议-语义、语法和时序
简练网
09-17 9484
FTP、TFTP、HTTP、SMTP、DHCP、Telnet、DNS和SNMP、IP、ICMP、IGMP、ARP和RARP等
帧、报文、报文段、分组、包、数据报的概念区别
dwj_daiwenjie的博客
03-18 6207
1.报文(message) 我们将位于应用层的信息分组称为报文。报文是网络中交换与传输的数据单元，也是网络传输的单元。报文包含了将要发送的完整的数据信息，其长短不需一致。报文在传输过程中会不断地封装成分组、包、帧来传输，封装的方式就是添加一些控制信息组成的首部，那些就是报文头。 2.报文段（segment） 通常是指起始点和目的地都是传输层的信息单元。 3.分组/包(packet) 分组是在...
计算机网络七层结构与功能,网络七层结构介绍
weixin_27808545的博客
06-22 6490
网络七层结构介绍OSI开放式系统互联模型是1984年国际标准化组织(ISO)提出的一个参考模型。此模型作为网络通信的概念性标准框架，使通信在不同的制造商的设备和应用软件所形成的网络上的进行成为可能。现在此模型已成为一個主要的结构模型用于计算机之间和网络间的通信。目前使用的大多数网络通信协议都基于OSI模型的结构。OSI将其定义为七层，即将网络计算机中有关活动信息的任务划分为七个更小、更易于处理的任...
网络【OSI 七层模型】
qq_43606536的博客
08-16 3061
TCP/IP协议不仅仅指的是TCP 和IP两个协议，而是指一个由FTP、SMTP、TCP、UDP、IP等协议构成的协议簇， 只是因为在TCP/IP协议中TCP协议和IP协议最具代表性，所以被称为TCP/IP协议。（1）对不同种类的应用程序它们会根据自己的需要来使用应用层的不同协议，邮件传输应用使用了SMTP协议、万维网应用使用了HTTP协议、远程登录服务应用使用了有TELNET协议。TCP/IP传输协议是严格来说是一个四层的体系结构，应用层、传输层、网络层和数据链路层都包含其中。
YOLOv5网络结构解析
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dont worry about it的博客
05-06 5万+
YOLO（You Only Look Once）系列作为目标检测领域的重要算法，以其速度快、性能好而著称。YOLOv5是该系列的最新版本，它在保持YOLO一贯的简洁高效特点的同时，进一步优化了算法性能。本文将深入探讨YOLOv5的实现细节，包括其基础组件和关键实现步骤。
【NIPS2018】实时联合目标检测与语义分割网络
不积跬步，无以至千里！
12-11 7326
本文发表于第32届神经信息处理系统会议(NIPS 2018)，是法国汽车零部件供应商法雷奥集团（Valeo）研究提出的一种用于自动驾驶领域的多任务神经网络，可同时执行目标检测与语义分割任务。
汽车结构语义分割数据集
04-12
其中，语义分割作为深度学习的一个关键应用领域，为理解、分析和处理汽车结构提供了强大的工具。"汽车结构语义分割数据集"便是这样一套专门针对汽车各部分进行精细化识别的宝贵资源。 语义分割是一种计算机视觉任务...
语义分割数据集.zip
12-16
语义分割是计算机视觉领域中的一个关键任务，它涉及到对图像中的每个像素进行分类，以确定其属于哪个对象或背景区域。在这个场景中，我们关注的是"PascalVOC"数据集，一个广泛使用的语义分割基准，特别是对于深度...
基于叠层循环神经网络的语义关系分类模型.pdf
09-25
7. 序列层（Sequence Layer）：一种网络层，能够处理序列数据，自动获取实体特征信息。 8. 关系层（Relation Layer）：一种网络层，能够处理关系数据，自动获取关系特征信息。 9. 语料库（Corpus）：一种语言资源，...
Excel多级数据结构导入导出工具
bthdnj的博客
08-13 711
Excel多级数据结构导入导出工具摘要 该工具库专为处理复杂嵌套数据结构设计，支持Java对象与Excel文件双向转换。核心特性包括： 多级数据支持：自动处理任意层级嵌套（如集团→公司→部门），实现智能单元格合并与填充 注解配置：通过@ExcelColumn定义列映射，@ExcelObject处理嵌套关系，@ExcelConvert实现自定义转换 灵活转换：内置性别/状态等常用转换器，支持日期格式化和数据验证 工具提供简单API：exportExcel()导出数据并自动合并单元格，importExcel()
数据结构：二叉树的表示方式（Representation of Binary Trees）
最新发布
2402_88047672的博客
08-15 443
文章摘要：本文介绍了二叉树在计算机中的两种存储实现方式。链式表示法通过定义包含数据域和左右指针的节点结构体，利用指针建立节点间的非线性连接，具有灵活性强但空间开销大的特点。数组表示法基于数学规律将节点按层序存储在连续数组中，通过下标计算实现父子访问，空间利用率高但对非完全二叉树存在空间浪费。实际应用中，链式法更通用，数组法则适用于结构固定的完全二叉树场景（如二叉堆）。两种方法分别体现了用线性内存表达非线性结构的不同思路。
计算机基础速通--数据结构·图的基础应用一（概念与简单图搜索）
永远怀着至诚之心拥抱世界
08-14 747
本文分享了图数据结构的学习心得，重点总结了图的定义、分类、存储结构和遍历算法。主要内容包括：1）图的基本概念，如无向图/有向图、简单图/多重图；2）顶点与边的度量方式；3）图的四种存储结构（邻接矩阵、邻接表、十字链表、邻接多重表）及其适用场景；4）BFS和DFS遍历算法的实现要点、时间复杂度和应用差异。文章通过代码示例详细说明了各种图操作的实现方法，并分析了常见易错点。最后强调了图的连通性判断在面试中的重要性，以及不同存储结构对算法性能的影响。
各种排序算法(一)
2301_80127108的博客
08-13 1125
本文初步介绍了排序算法
第二章：核心数据结构与面向对象思想之方法与接收者
柳絮飘扬
08-12 637
方法本质上是带有接收者的函数。接收者可以是值或指针，影响方法能否修改对象、以及性能。值接收者适用于小对象、只读逻辑；指针接收者适用于修改接收者、大对象。Go 调用方法时会自动进行取地址或解引用转换，减少调用复杂度。方法可以绑定到任何用户自定义类型，不只限于结构体。
C++ 开发者应掌握的数据结构和算法
ZachLi的博客
08-15 851
在 C++ 中，掌握常用的数据结构和算法是提升编程能力、优化代码性能和解决复杂问题的关键。以下是。
语义层数据融合
03-25
### 语义层数据融合的技术、方法与工具 #### 技术概述 语义层数据融合是一种高级的数据整合方式，其核心在于通过赋予数据更深层次的意义来实现跨域的互操作性和一致性。这种方法不仅关注于结构化数据的简单组合，还注重理解不同数据源之间的关系及其潜在含义[^3]。 #### 关键技术 1. **知识表示** 使用本体论（Ontology）、语义网络（Semantic Network）以及 RDF/OWL 等标准描述数据间的复杂关联性。这些技术能够帮助定义实体间的关系，并提供统一的语言框架用于表达异构数据的内容和上下文环境。 2. **自然语言处理 (NLP)** 对非结构化文本进行解析提取有用的信息片段，再将其转化为具有明确意义的形式化表述以便后续分析利用。这一步骤通常涉及分词、命名实体识别、句法树构建等多个子任务[^4]。 3. **机器学习算法支持下的模式发现** 基于历史积累的大规模样本集训练预测模型或者分类器，从而自动挖掘隐藏规律并应用于新到来未知实例判断之中；此外还可以借助深度神经网络架构进一步增强特征捕捉能力以应对更加复杂的场景需求[^1]。 #### 主要方法 - 利用现有的开源项目如 Apache Jena 或 Sesame 构建三元组存储系统作为基础支撑平台； - 结合 SPARQL 查询语言检索所需特定条件匹配的结果集合； - 部署专门设计好的推理引擎来进行动态演绎推导得出结论； - 整合外部权威字典资源扩充本地词汇表覆盖范围进而改善整体性能表现[^2]。 #### 应用场景举例说明 1. **智慧城市管理** 将来自交通监控摄像头视频流、空气质量传感器数值变化趋势记录以及其他公共服务设施运行状态报告等多种类型的感知信息经过加工提炼之后形成全局态势概览视图供决策者参考使用。 2. **医疗健康领域** 跨医院之间电子病历共享交换过程中遇到的标准不一致问题可以通过引入标准化医学术语体系SNOMED CT加以缓解解决，同时配合临床路径指南推荐方案制定个性化治疗计划。 3. **电子商务推荐服务优化** 综合考虑顾客浏览行为轨迹偏好标签标注情况商品属性维度相似度计算等因素综合评估最终呈现最有可能引起兴趣的商品列表给定用户查看选购。 ```python from rdflib import Graph, URIRef, Literal, Namespace import owlready2 as ow # 创建一个新的RDF图形对象用来保存即将产生的三元组数据 g = Graph() # 定义命名空间便于书写简洁明了的URI地址形式 exNs = Namespace("http://example.org/ns#") # 添加简单的声明示例 subject = exNs.PersonA predicate = exNs.knows object_ = exNs.PersonB g.add((subject, predicate, object_)) print(g.serialize(format='turtle').decode('utf-8')) ```
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