基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建
菜品作为到店餐饮各相关业务的基石,提供了更细粒度的视角理解餐饮供给,为到餐精细化运营提供了抓手。美团到店研发平台/数据智能平台部与天津大学刘安安教授团队展开了“基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建”的科研合作,利用多模态检索实现图文食材的识别,扩展了多模态菜品食材识别的范围,提升了食材识别的准确性。
菜品作为到店餐饮各相关业务的基石,提供了更细粒度的视角理解餐饮供给,为到餐精细化运营提供了抓手。美团到店研发平台/数据智能平台部与天津大学刘安安教授团队展开了“基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建”的科研合作,利用多模态检索实现图文食材的识别,扩展了多模态菜品食材识别的范围,提升了食材识别的准确性。
一个使用 Golang 构建的轻量级 CAN 管理服务:CAN-Bridge。作者把复杂的 CAN 配置、端口初始化、状态检测、报文收发封装成 HTTP API,不用再写脚本和记 SocketCAN 指令,还支持自动恢复、Prometheus 监控和容器化部署。适合机器人、工业控制、车载设备等场景做稳定化改造。
这篇文章讲解了如何通过 JavaScript 获取设备的内存、CPU、GPU 和电池等硬件信息,详细介绍了可用的 API、兼容性及实践场景。通过代码示例和性能分析,展示了如何在前端优化中合理利用这些数据。内容适合从事前端开发的工程师以及关注性能优化和用户体验提升的技术人员,提供了实用的开发参考。
如何用普通设备实现海量数据的毫秒级查询?文章分享了在 ThinkPad 上构建 Redis 系统的完整方案,详细解析了数据分片、查询优化和资源调配等关键技术,还提供了针对高效查询的实际案例。轻量化实现,高性能表现,为开发者提供了实用的参考思路,值得深入学习!
如何利用 LDAPS 和 JNDI 注入?本文详细讲解了构建恶意 LDAPS 服务器并利用 Java JNDI 漏洞的过程,还介绍了如何通过 TLS 代理和工具组合来实现漏洞利用。如果你对安全测试或漏洞利用感兴趣,这篇文章提供了全面的实战指南!
读研期间的一个工作是为实验室的 ChCore 操作系统重写了新的构建系统——ChBuild,主要包括各级 CMake 脚本、配置系统和构建入口脚本。目前构建系统已经跟随 第二版 ChCore Lab 开源,所以现在可以尝试分享一下思路。如果你不了解 ChCore Lab,也没有关系,这里主要是想粗浅地介绍一些 CMake 很有趣且有用的特性和技巧,可以只看关于这些的内容。
下面的讨论基于 ChCore Lab v2 的 lab5 分支,因为这里包含了比较完整的操作系统代码结构。在阅读之前,建议你首先理解 Modern CMake By Example 中的绝大部分内容。
本篇文章聊聊如何使用 GGML 机器学习张量库,构建让我们能够使用 CPU 来运行 Meta 新推出的 LLaMA2 大模型。
大量涌现的 AI 项目引发了如何有效管理和取用 API 密钥的问题。每次复制粘贴过于麻烦,明文写进配置文件也不安全。但通过合理利用内置功能或第三方工具,就能用加密存储代替明文密钥,达到兼顾安全和便捷的目的。