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下拉式终端Tilda

简介 无意中发现一款非常好用的下拉式终端,很多人肯定会问,下拉式终端?什么叫下拉式终端?和linux自带的终端有什么区别呢?...,显示器,鼠标,别的外围交互设备。...tty1的输出还是会输出给模拟器,模拟器里会有每个tty的缓存,不过由于模拟器的缓存空间有限,所以下次切回tty1的时候,只能看到最新的输出,以前的输出已经不在了。...Tilda 那么卖了这么久的关子了,到底什么叫下拉式终端呢,顾名思义,往下拉的终端。...功能 除了终端程序本来所应有的特性之外,下拉式终端还具有其特色功能。在我看来,这些特色功能真的让用惯 xfce-terminal 的人眼前一亮。 热键控制。这能够让你若用即显,不用则隐,非常方便。

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生成式AI无敌了: 大神微调Stable Diffusion,打造神奇宝贝新世界

有了这样一个微调后的模型,无论你给它什么提示,它都会生成神奇宝贝。所以不必再煞费苦心地想提示语了。...但是,对神奇宝贝进行微调时,模型实际上很快就会开始过度拟合,如果只是以一种简单的方式从中采样,模型就会为新的提示生成胡言乱语式的神奇宝贝,也就是说,它已经灾难性地遗忘了它所训练的原始数据)。...此外,你还可以通过直接将新模型与初始模型的权重进行平均来微调效果,以控制生成神奇宝贝的数量。微调和对模型进行平均的操作可以将原始内容与微调后的风格有效混合。...图注:左边是完全微调的模型,右边是只微调注意力层的模型。...另外,你也可以冻结模型的不同部分来进行微调,比如上图是两种微调方式的生成效果,可以看到,只微调了注意力层的模型可以生成更正常的 Yoda,但并不太擅长制作神奇宝贝。

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    从零训练一个多模态LLM:预训练+指令微调+对齐+融合多模态+链接外部系统

    包括模型结构选择、数据预处理、模型预训练、指令微调、对齐、融合多模态以及链接外部系统等环节。...微调后可以显著提高在各种模型类(PaLM、T5、U-PaLM)、各种学习样例设置(Zero-Shot、Few-Shot、CoT)和各种未见评估基准(MMLU、BBH、TyDiQA、MGSM、开放式生成、...1.3 评测 评测的主要目的确保在对齐指令上微调后,SFT模型在预训练阶段获得的通用能力以及上下文学习能力没有大幅下降。...在训练时,冻结视觉编码器和LLM的参数,只改变投影层的参数,训练的目标是使得视觉编码器提取到的视觉特征和LLM嵌入层得到的文本嵌入对齐。...然后将改造成用户代理聊天式对话,如下图: 微调 执行标准的指令微调。

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    UEditor 编辑器遮挡下拉列表等控件

    ☃ 背景 今天在使用后台的 UEditor编辑器时,发现:因为上面的下拉选择框数据较多,而被编辑器遮挡,影响控件的使用 ?...当然这只是发现的一种情况,不排除会有其他控件受影响(比如:日期选择器) ♨ 查找原因 通过查看源码文件 ueditor.config.js,可以注意到下面这条注释掉的信息 ?...可以理解为,默认的源码设计,设置了z-index 为 900 其中有篇文章 -【SELECT 下拉列表被遮挡 - Fly社区】中提到 只需打开这条注释即可,但是个人测试发现,不管打开还是设置其他数值...(1000、-100)等依然无效 ♨ 可行方案 测试发现,可以在实例化编辑器时,补充一句:zIndex: "0" //加上这句设置层级关系 ?...附录: 可参考以前整理的UEditor使用文章: Laravel 框架集成 UEditor 编辑器的方法

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    LLM前言:推理加速、模型微调对齐、开源LLM、Agent、多模态

    LLM前言:推理加速、模型微调/对齐、开源LLM、Agent、多模态 推理加速 推理加速是AI技术中的关键环节,能让AI模型在实际应用中更智能、更高效。推理加速技术主要通过算法优化和硬件加速来实现。...硬件加速:利用GPU、FPGA、ASIC等专门的硬件加速器来加速AI推理的过程。这些硬件加速器针对AI推理的特点进行设计和优化,从而提高推理速度和效率。...模型微调/对齐 模型微调:在已有的预训练模型基础上,通过针对特定任务或行业需求做局部调整,以提升模型在特定领域或任务中的适用性和完成度。微调方法包括全参数微调(FFT)、参数高效微调(PeFT)等。...其中,LoRA微调是参数高效微调的一种流行方法,能提升参数调整效度,高效切换任务、减少推理延迟,并降低微调成本。 模型对齐:确保模型的行为、输出与人类的期望、目标和价值观保持一致的过程。...模型对齐的主要目标是避免模型做出对人类有害或不符合道德标准的行为。实现模型对齐的方法包括清理和去偏训练数据、引入特定的目标函数、对模型输出进行调整以及引入人类反馈等。

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    水平对齐与响应式设计基础指南

    本教程将详细讲解如何利用Column组件的水平对齐能力(alignItems)和条件渲染技术,实现根据屏幕尺寸自动调整的响应式卡片布局。...案例分析:响应式卡片的结构 3.1 组件结构概述 我们的案例实现了一个响应式卡片组件,它能够根据屏幕宽度自动调整其宽度和内容对齐方式。.... */ } } } } } 这个结构中: @Component装饰器:标识这是一个自定义组件 @State MockMediaQuery:定义了一个状态变量...响应式宽度设置 5.1 条件宽度的实现 除了对齐方式,卡片的宽度也会根据屏幕尺寸动态调整: .width(this.MockMediaQuery.width > 720 ?...总结 在本教程的第一部分,我们详细介绍了响应式设计的基本概念、Column组件的水平对齐能力以及如何通过条件渲染实现响应式宽度设置。

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    使用Wasserstein距离鉴别器的无监督图对齐

    来源:专知 本文为论文,建议阅读5分钟 图对齐的目的是识别跨多个图的节点对应,这在各个领域具有重要意义。 图对齐的目的是识别跨多个图的节点对应,这在各个领域具有重要意义。...由于图卷积网络(GCNs)成功地融合了网络和节点属性用于各种学习任务,我们的目标是在GCNs的基础上解决图对齐问题。然而,由于多方面的挑战,直接将GCNs嫁接到图对齐上往往是不可行的。...为了解决这一问题,我们提出了一种新的无监督图对齐框架WAlign。我们首先开发了一个轻量级的GCN架构来捕获本地和全局图模式以及它们与节点属性的内在关联。...然后证明在嵌入空间中,获得最优对齐结果等价于最小化不同图中节点嵌入之间的Wasserstein距离。为此,我们提出了一种新的Wasserstein距离鉴别器来识别候选节点对应对,用于更新节点嵌入。...整个过程就像一个两人博弈,最后我们得到了适合于对齐任务的鉴别嵌入。在合成和真实数据集上的大量实验验证了所提出框架WAlign的有效性和效率。

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    水平对齐与响应式设计基础指南

    本教程将详细讲解如何利用Column组件的水平对齐能力(alignItems)和条件渲染技术,实现根据屏幕尺寸自动调整的响应式卡片布局。...案例分析:响应式卡片的结构3.1 组件结构概述我们的案例实现了一个响应式卡片组件,它能够根据屏幕宽度自动调整其宽度和内容对齐方式。.... */ } } } }}这个结构中:@Component装饰器:标识这是一个自定义组件@State MockMediaQuery:定义了一个状态变量,用于模拟不同的屏幕尺寸外层...响应式宽度设置5.1 条件宽度的实现除了对齐方式,卡片的宽度也会根据屏幕尺寸动态调整:.width(this.MockMediaQuery.width > 720 ?...总结在本教程的第一部分,我们详细介绍了响应式设计的基本概念、Column组件的水平对齐能力以及如何通过条件渲染实现响应式宽度设置。

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    相对模式下容量调度器的FAIR策略的微调

    此博客列出了升级到 CDP 后需要微调的容量调度器的某些配置,以模仿升级前的一些公平调度器行为。此微调可让您将 CDP 容量调度器设置与之前在公平调度器中设置的阈值相匹配。...(CS 的相对模式下) 升级到 CDP 后,我们可以使用上面建议的计算以及之前在 CDH 公平调度器中提供的配置来微调 CDP 容量调度器。...这种微调工作模拟了 CDP 容量调度器中的一些以前的 CDH 公平调度器设置。如果您的环境和用例不需要此类模拟,请放弃此微调练习。...下面提供了上面示例中使用的 CDH 公平调度器和微调 CDP 容量调度器的并排比较。...在本博客中,我们介绍了一些计算,可用作手动微调的起点,以将相对模式下的 CDP 容量调度器设置与之前在公平调度器中设置的阈值相匹配。后续博客文章将介绍权重模式下 CDP 容量调度器的类似微调。

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    北大 && 微软 | 提出新方法RAIN:大模型无需微调,即可实现对齐!!

    引言  大型语言模型(LLM)与人类偏好的对齐,目前主要有两种方式:1)收集精心制作人类偏好数据集,使用强化学习或者指令微调对预训练模型进行调优;2)无需收集制作数据集,直接对LLMs模型进行调整。...为了使预训练的LLMs更加安全友好,人们提出了多种对齐方法,例如 RLHF 、RLAIF、RRHF、RAFT和 DPO。然而,这些方法需要对预训练LLMs进行微调,并需要大量精心标注的数据和计算资源。...以 RLHF 为例,该方法包含三个主要阶段:监督微调(SFT)、奖励建模(RM)和强化学习(RL);四个独立模型(策略、价值、奖励和参考),其中每个模型至少有数十亿个参数。  ...因此,固定预训练LLMs参数对其进行微调是一个比较好的选择。  本篇文章的研究表明,固定的LLMs可以采用一种新型的方法进行调整。...然而,当我们要求模型在没有外部监督的情况下自行对齐,LLM对齐的问题变得更具挑战性。面对该问题,作者通过整合评估和倒带机制,让LLMs可以直接产生了符合人类价值观的回答,实现了模型的对齐。

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    C++17中具有显式对齐的分配函数:入门指南

    在传统的 C++ 编程模式中,内存对齐工作大多由编译器自动完成。编译器会依据目标平台的特性,合理安排变量和数据结构在内存中的位置。...因此,在使用显式对齐分配函数时,程序员必须充分考虑目标平台的硬件和编译器的实际情况,确保所设定的对齐要求合理可行。这就需要程序员对目标平台有一定的了解,并在开发过程中进行必要的测试与验证。3....4.3 编译器支持尽管 C++17 标准明确引入了显式对齐的分配函数,但不同的编译器在实现这些功能时,可能存在一定的差异。...因此,在使用这些功能时,程序员首先需要确保所使用的编译器支持 C++17 标准,并且正确实现了显式对齐分配函数的相关功能。...要充分考虑对齐要求的合理性,确保在释放内存时使用与分配时一致的对齐参数,同时关注编译器对该功能的支持情况。只有这样,才能在实际编程中充分发挥显式对齐分配函数的优势,编写出高效、稳定的 C++ 程序。

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    Qt编写项目作品35-数据库综合应用组件

    集成自定义委托类,支持复选框、文本框、下拉框、日期框、微调框、进度条等。 同时支持Qt4-Qt6,亲测Qt4.6到Qt6.1任意版本,任意系统和编译器。...普通测试情况,sqlite数据库,数据库发生器每秒钟插入1000条记录约0.003秒钟,同时自动清理数据类每秒钟删除1000条记录约0.13秒,不同线程互不干扰。...可设置所有列或者某一列对齐样式例如居中或者右对齐。 可增加列用于标识该条记录,设定列的位置、标题、宽度。 提供函数直接执行第一页、上一页、下一页、末一页。 提供函数直接跳转到指定页。...可设置导航位置居中对齐、左对齐、右对齐。 可设置是否显示提示标签控件。 自动计算总页码数显示隐藏多余按钮。 自动计算切换页码导航。 和分页导航功能类无缝对接完美融合。...(五)自定义委托全家桶 可设置多种委托类型,例如复选框、文本框、下拉框、日期框、微调框、进度条等。 可设置是否密文显示,一般用于文本框。 可设置是否允许编辑,一般用于下拉框。

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