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AR（增强现实）的相关知识
概 述 增强现实（Augmented Reality，简称AR），增强现实技术也被称为扩增现实，AR增强现实技术是促使真实世界信息和虚拟世界信息内容之间综合在一起的较新的技术内容，其将原本在现实世界的空间范围中比较难以进行体验的实体信息在电脑等科学技术的基础上 增强现实技术不仅能够有效体现出真实世界的内容，也能够促使虚拟的信息内容显示出来，这些细腻内容相互补充和叠加。 在视觉化的增强现实中，用户需要在头盔显示器的基础上，促使真实世界能够和电脑图形之间重合在一起，在重合之后可以充分看到真实的世界围绕着它。 增强现实技术中主要有多媒体和三维建模以及场景融合等新的技术和手段，增强现实所提供的信息内容和人类能够感知的信息内容之间存在着明显不同。 和AR的区别 区别一：定义 AR是Augmented Reality的字母缩写，中文名字是“增强现实”，是一种全新人机交互技术。
2.1K20发布于 2019-08-12 - 来自专栏全栈程序员必看
11条javascript知识
location.href; //等同 with(location) { var qs=search.subString(1); var hostName=hostname; var url=href; } 11
32310编辑于 2022-07-15 - 来自专栏CSDN小华
Unity引擎基础知识
Unity基础知识概要 1. 创建工程 在Unity中，首先需要通过Unity Hub创建一个新的项目。点击“New Project”按钮，然后为项目命名并选择保存路径即可完成创建。 2. 反射与特性：反射允许程序在运行时检查和操作类型信息，而特性（Attribute）则是一种元数据机制，用于增强代码的可读性和可维护性。 在Unity中实现高级UI设计和交互，需要掌握多个方面的知识和技能。 可以通过官方手册或相关教程来学习这些基础知识。 参考和应用实际的示例和源代码可以加深理解。 通过学习如何在Unity中实现对象交互，可以增强玩家的参与度和沉浸感。 观看相关的视频教程可以帮助快速上手并解决具体问题。例如，Bilibili上的基础UI教程可以让你了解如何叠加和排版UI元素。
1.5K10编辑于 2024-10-16 - 来自专栏前端干货和生活感悟
前端小知识11点
,'2019-02-01','month') //["2018-05", "2018-06", "2018-07", "2018-08", "2018-09", "2018-10", "2018-11 ", "2018-12", "2019-01", "2019-02"] 3、moment.js当日期为周日时，获取所在周的周日，出现的bug let date='2019-08-11' //获取该日期所在的周几 = moment(date) .week(+end_weeknumber) .isoWeekday(7) .format('YYYY-MM-DD') //'2019-08-11 ' 特别特别需要注意的就是，当所选日期是周日的时候，获取所在的周数是需要加 1 的 配合 前端小知识10点(2019.9.29) 的第一点使用： 完美版： let date='2019-08-11' window.setTimeout(()=>{ //do something //... },100) }, 这个知识在自己的项目里还是挺有用的
1.2K30发布于 2019-12-16 - 来自专栏Android 开发者
Apply Changes 在 Android 11 中的增强特性
在 Android 11 上，ART (Android 运行时) 扩展了 JVMTI API，引入了一个名为 Structural Class Redefinition (类的结构性重定义) 的新功能。 该功能使 Apply Changes 在 Android 11 设备上增加了一类新的应用场景。
1.2K10发布于 2021-01-29 - 来自专栏Android 开发者
Apply Changes 在 Android 11 中的增强特性
在 Android 11 上，ART (Android 运行时) 扩展了 JVMTI API，引入了一个名为 Structural Class Redefinition (类的结构性重定义) 的新功能。 该功能使 Apply Changes 在 Android 11 设备上增加了一类新的应用场景。
90530发布于 2021-01-29 - 来自专栏迁移内容
MySQL：引擎知识点盘点
本篇内容包括：MySQL 引擎简介、InnoDB与MyISAM存储引擎之间的比较以及其他常用引擎。 一、MySQL 引擎简介 存储引擎是数据库的核心，MySQL的存储引擎架构被设计为可插拔式架构模式，也就是在不影响任何业务逻辑的情况下，我们可以随时替换当前的存储引擎，以达到以存储和性能方面的需求。 MySQL的Server层与存储引擎层通过MySQL服务器提供统一的API接口与存储引擎进行交互,Server不关心底层存储引擎的实现细节，而不同的存储引擎对数据的存储与处理、查询都有自己的实现。 虽然mysql支持种类繁多的存储引擎，但是常用的就那么几种：MyISAM、InnoDB、MEMORY、ARCHIVE 查看存储引擎：MySQL支持多种存储引擎，如果我们想查看自己的MySQL服务器支持多少种存储引擎 Innodb存储引擎，如果中间有MyISAM存储引擎的数据表，如果进行事务回滚，MyISAM并不会回滚到之前的状态，因此MyISAM不支持事务。
38320编辑于 2022-12-01 知识图谱增强大模型应用架构
完善的系统管理为知识增强应用的稳定运行提供了保障。 四、增强方法的关键技术概要 当前增强大模型，为其提供知识的主要方法有知识图谱、向量检索、搜索引擎以及和为特定业务开发业务引擎。 对向量检索、搜索引擎以及大模型如何增强知识图谱的RAG和GraphRAG等技术，可参与即将出版的《知识增强大模型导论》一书。下面简要介绍这几种技术。 1. 搜索引擎 搜索引擎是知识增强大模型中的一个重要组件，主要负责实时获取互联网或特定领域的信息。 搜索引擎的引入极大地扩展了知识增强大模型的知识库，使得模型能够及时获取和利用最新的事实和数据。例如，用户提问关于当天新闻或特定领域最新进展的问题时，搜索引擎可以帮助大语言模型实时获取并提供答案。 业务引擎 业务引擎是知识增强大模型中面向具体行业或应用场景的一个模块，专门处理与特定业务相关的知识。
85110编辑于 2024-12-24- 来自专栏开源部署
MySQL存储引擎入门基础知识
两种：MyISAM: MyISAM是默认的存储引擎。 每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件，每一个文件的名字均以表的名字开始，扩展名指出文件类型。 InnoDB（MySQL5.7支持的版本）： 事务型数据库的首选引擎，支持ACID事务，支持行级锁定。InnoDB是为处理巨大数据量时的最大性能设计。 InnoDB存储引擎完全与MySQL服务器整合，InnoDB存储引擎为在主内存中缓存数据和 索 引而维持它自己的缓冲池。 查看表使用的存储引擎类型的方法： 1.show table status from 库名 where name = ‘表名’ 2.use 数据库； show create table 表名； 修改表使用的存储引擎类型的方法： 1.alter table table_name engine =引擎 2.vim /etc
61310编辑于 2022-08-16 - 来自专栏学习
MySQL【知识改变命运】11
⼦查询是把⼀个SELECT语句的结果当做别⼀个SELECT语句的条件，也叫嵌套查询
38610编辑于 2024-10-23 - 来自专栏DrugOne
NAACL 2025 | 知识增强下的智能体规划
为了解决这一问题，我们提出了KnowAgent，旨在通过利用外部动作知识来增强轨迹合成，缓解其中出现的规划幻觉问题。我们的方法包括几个关键步骤。 这一过程不仅增强了智能体的规划能力，也提升了其在复杂情境中的应用潜力。在HotpotQA和ALFWorld数据集的实验中，KnowAgent具有不错的性能表现。 二、方法 如图所示，我们的方法首先定义了动作知识这一概念。接着，我们让模型利用这些知识生成规划路径，并通过知识型自我学习机制不断优化这些路径，从而迭代地增强模型能力。 1. 结果也验证了动作知识本身的有效性。 对于实验结果，我们进行了以下分析： 1. 动作知识的增强作用：如图所示，在HotpotQA数据集上使用Llama系列模型进行的消融实验证明了动作知识的效果。 与以往研究相符，论证了迭代自学习能有效增强模型对训练数据的理解。这也反映了“温故而知新”的学习原则。
32210编辑于 2025-03-31 - 来自专栏JadePeng的技术博客
知识图谱增强的KG-RAG框架
我们找到一篇论文： https://arxiv.org/abs/2311.17330 ，论文的研究人员开发了一种名为知识图谱增强的提示生成（KG-RAG）框架（https://github.com/BaranziniLab /KG_RAG），该框架利用生物医学知识图谱SPOKE与大型语言模型相结合，有效的提升了LLM在医疗领域的问答效果。 KG-RAG框架介绍 KG-RAG框架，较好的结合了生物医学知识图谱SPOKE和LLM的优势。 SPOKE是一个开放知识图谱，提供数据下载和开放API，整合了超过40个公开可用的生物医学知识源，涵盖了基因、蛋白质、药物、化合物、疾病等概念和概念之间的关系，可以为LLM提供一个强大的医疗领域知识。 上下文提取：从SPOKE知识图谱中提取与疾病节点相关的上下文信息，并将其转换为自然语言。 提示组装：将提取的上下文与原始prompt结合。
2.4K10编辑于 2024-04-12 - 来自专栏全栈者
11 个 CSS 知识搭配 11 个 JS 特性 （实用合集）
前言 这篇文章我会介绍 11 在开发过程中经常遇到的 CSS 相关知识点，以及 11 个有趣亦实用的 JavaScript 特性。 这些都是我在日常开发中总结而来，想必于你也是有或多或少的帮助。 11 个常见的 CSS 知识点 声明，这里也包含了部分 CSS 预处理器知识，愿各位不要纠结于此。 两个选择器的区别 ~选择器：查找某个元素后面的所有兄弟元素 +选择器：查找某个元素后面紧邻的兄弟元素 11. 11 个有趣实用的 JS 特性 在日常开发中总是和各种 API 打交道，我们名为前端工程师实为 API 调用工程师。这里分享 11 个实用又有趣的 JS 特性，使用得当可以提高你应用的友好性。 1. obj.offsetParent; } if(direction === 'left'){ return offsetL; }else { return offsetT; }} 11
1.1K30发布于 2019-10-16 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【ERNIE】深度剖析知识增强语义表示模型——ERNIE
哈尔滨：sub-word 哈##尔##滨 Sub-word :预测可以通过word的 局部信息完成 模型缺乏全局建模信息的能力 针对BERT mask sub-word 任务存在的问题，百度提出基于知识增强的语义理解模型 ERNIE mask word & entity 强迫模型通过全局信息去预测mask掉的内容，学习序列里mask信息里蕴含的知识 ERNIE学到全局的信息，使它能学习到非常先验的结果，已经进行了大量的自然语言处理的分词模型
2.4K20发布于 2019-12-23 - 来自专栏CDA数据分析师
11款开放中文分词引擎大比拼
那么，目前常见的开放分词引擎，到底性能如何呢？为了进行测试，我们调研了11款网上常见的并且公开提供服务的分词系统，包括： ? 分词的客观量化测试离不开标注数据，即人工所准备的分词“标准答案”。 上图为参与比较的10款分词引擎在不同数据的分词准确度结果。可以看出，在所测试的四个数据集上，BosonNLP和哈工大语言云都取得了较高的分词准确率，尤其在新闻数据上。 当然，分析的层次越深，机器对知识库质量、规模等的依赖性就越强，所需要的时间、空间代价也就越大。 中文分词是其他中文信息处理的基础，并且在很多领域都有广泛的应用，包括搜索引擎、机器翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等。
3.2K91发布于 2018-02-24 - 来自专栏编程心路
语言小知识-MySQL数据库引擎
MySQL 数据库支持插拔式的存储引擎，可以很方便的更换不同的数据库引擎，相比较而言，赛车手更换引擎就没那么方便了。 查看MySQL包含的数据库引擎.png 下面我将一一介绍这些数据库引擎。 InnoDB 引擎： 自从 MySQL5.6 后，InnoDB 就是 MySQL 默认的存储引擎，在这之前是 MyISAM 引擎。 从上图中可以看到，社区版的 MySQL 并不支持 FEDERATED 引擎。 除了上面这些数据库引擎，你还可以使用自己开发的数据库引擎，MySQL 提供了很好的扩展性。 3、怎样选择 MySQL 数据库引擎？ 根据自己的需要使用数据库引擎，才能发挥出数据库的性能和满足实际的需要。在选择 MySQL 数据库引擎之前，你要考虑下面几个问题。 1、是否需要支持事务？
2K40发布于 2018-12-18 - 来自专栏DBA随笔
关于Memory存储引擎的知识点
关于Memory存储引擎的知识点 Memory存储引擎在日常的工作中使用的是比较少的，但是在MySQL的某些语法中，会用到memory引擎的内存表，它有以下几个特点： 1、内存表的建表语法是create 这种数据和索引分开存放的数据组织形式，我们称之为"堆组织表"，这点区别于Innodb 存储引擎的"索引组织表" Innodb和memory存储引擎的区别 1、Memory存储引擎的数据存储顺序和插入顺序相同 2、当数据文件有空洞的时候，innodb存储引擎插入数据需要在指定的位置插入，而memory存储引擎只要找到空隙就可以插入 3、当数据位置发生变化的时候，memory存储引擎需要修改所有的索引，而innodb 4、innodb存储引擎查询的时候有"回表"，而memory存储引擎不需要回表。 5、innodb存储引擎支持varchar，而memory存储引擎不支持，所有的varchar都当做char处理，除此之外，memory存储引擎还不支持blob和text字段。
1.3K10发布于 2020-06-28 - 来自专栏基础知识文章
C++11知识点总结（全面解析C++11经常考到的知识点）
C++11简介 相比于C++98/03，C++11则带来了数量可观的变化，其中包含了约140个新特性，以及对C++03标准中约600个缺陷的修正，这使得C++11更像是从C++98/03中孕育出的一种新语言 C++11中右值引用：只能引用右值，一般情况不能直接引用左值。 因此C++11中最简单的lambda函数为：[]{}; 该lambda函数不能做任何事情。 因此C++11中引入了原子操作。所谓原子操作：即不可被中断的一个或一系列操作，C++11引入的原子操作类型，使得线程间数据的同步变得非常高效。 ? 11.5.1 Mutex的种类 在C++11中，Mutex总共包了四个互斥量的种类： 1. std::mutex C++11提供的最基本的互斥量，该类的对象之间不能拷贝，也不能进行移动。
2.4K10发布于 2020-08-27 - 来自专栏我爱计算机视觉
做更好的“教练”，用对抗训练增强“知识追踪”
作者提出了ATKT，通过联合训练原始输入和相应的对抗样本来增强KT模型的泛化能力。为了更好地实现 AT，作者引入了一个高效的attentive-LSTM模型作为KT的主干。 因为这里的知识技能不像图像是连续的，直接对其进行对抗攻击无法生成对抗样本，因此这里采用了对特征表示加扰动来构造对抗样本。） 是知识技能的特征表示，是回答的特征表示，和是特征维度。 KHS Attention: 可以很容易知道由于不同的知识技能对为解决的题目影响不一样，因此本文使用了一个attention机制来自适应控制每个知识技能对解题的影响。 上图是预测学生在锻炼过程中每一步对各种知识技能的掌握情况，第一行记录学生在每个练习中的表现，每种颜色表示该练习包含的不同知识技能。 中间的热图是学生对一步步知识技能的掌握程度，颜色越深代表掌握程度越高。 上图展示了最初的和最终的知识技能掌握程度，通过这个图，学生可以知道自己掌握了多少知识技能然后进行有针对性的练习。
87520编辑于 2022-03-30 - 来自专栏Lcry个人博客
RAGFlow 开源检索增强 AI 知识库部署教程
使用过 dify 和 fastgpt 的产品大家都知道还有一款增强 RAG 平台 RAGFlow，博主早在 2023 年 AI 盛行的时候就调研过这款产品，现在已经 2025 年，截止目前最新版本已经来到了 介绍 RAGFlow 是一个领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，将前沿的 RAG 与代理能力融合，为大型语言模型创建了更优越的上下文层。它提供了一套精简的 RAG 工作流程，适用于任何规模的企业。 RAGFlow 依靠融合上下文引擎和预构建的代理模板，使开发者能够高效且精准地将复杂数据转化为高保真、生产准备的 AI 系统。 数据源也可以根据实际添加，可以使用 S3 协议自建 minio 或者 rustfs 初体验 知识库 创建一个知识库，上传一些文档试试。 聊天 创建一个聊天助手，配置引用知识库，然后进行问答。 搜索 搜索可以选择多个知识库进行检索，支持 AI 总结以及引用原文。
1.2K10编辑于 2026-01-09
腾讯云开发者
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