语义数据

数据本身不携带含义，其解读依赖于赋予它的语义。举例来说，数值“93”可以代表： 学生某门课程的成绩 某人的体重 计算机系 2003 级学生人数 (请同学补充...) 同样的数据，在不同的语义下表达着不同的信息。

用于Web数据库的语义Web服务，阐述了语义Web服务的概念，并详细说明了Web数据库的相关内容。对新手来说，这是了解语义Web服务和Web数据库的理想资料。

基于特征选择的模型弥合理论与实践之间的差距，利用硬件架构数据识别异常行为，提高安全检测效率。

Kafka 的消息语义讲得蛮清楚的，适合刚接触或准备优化投递策略的你。At most once、At least once、Exactly once三种语义啥意思，文档都解释得挺通俗。要说最理想的，是 Exactly once 啦，但实现起来门道也不少。从开发经验来看，Exactly once说起来简单，真落地其实挺绕的。里面讲到的细节，比如如何避免重复消费、怎么幂等操作，值得一看。配合日志系统或者数据库一致性策略，用起来就更稳了。另外文末还贴了篇保障 Kafka 一次语义的关键技术和方法，建议你一起看看。里面讲到了事务机制、幂等 Producer、Offset 管理这几个关键点，跟主文档配套

语义分析在数据库查询优化中扮演着至关重要的角色，其主要职责包括： 数据库对象名解析: 确保查询语句中引用的表、视图、列等数据库对象名称存在且合法。 合法性检查: 验证数据库操作的合法性，例如数据类型匹配、约束条件满足等。 内部ID转换: 将用户使用的外部名称转换为数据库系统内部使用的唯一标识符，提高查询效率。 权限检查: 确认用户对所访问的数据库对象拥有相应的操作权限。 语法树简化与预处理: 对语法分析生成的语法树进行简化和预处理，例如常量表达式求值、子查询优化等，为后续的查询优化步骤奠定基础。 DDL语句分解: 将数据定义语言（DDL）语句分解为对系统表的操作，以便数据库系统进行处理。 视

提供自选标注标签与命名功能的语义分割voc数据集制作工具。

TransportSemantics是有关Web数据挖掘和语义学的一个学校项目。

针对泛化和微聚合在匿名化混合微数据上的缺陷，提出了MAGE算法，该算法结合均值向量和泛化值作为聚类质心，使用TSCKA算法匿名化混合数据。实验结果表明，与Incognito和KACA算法相比，MAGE算法在混合微数据匿名化上更有效。

matlab 分时代码里，awesome_segmentation算是挺有料的一个。你要找语义分割的参考代码、想看看论文、甚至撸个模型上手跑跑，这套资源都能派上用场。实现是基于Caffe的，但还贴心地给了像PyTorch、TensorFlow这些流行框架的入口，迁移起来不难。 结构上是典型的U-Net 风格，收缩+扩张路径那套，专门为少样本图像分割场景优化过。重点是，它靠数据增强硬生生把小样本效果拉了上去。训练快，推理也快，512x512图像只要一秒内就搞定，部署上没太大压力。 实测在 ISBI 挑战赛上表现还挺能打，尤其是在神经元结构的分割任务中，准确率吊打老派的滑窗卷积方法。那套比赛训练集

这篇文章提供了关于机器学习中潜在语义分析（LSA）算法的详细资料。