它显示了如何在flutter应用程序中使用「flutter_spinwheel」软件包运行「旋转轮」，并显示了当您点击该项目时，旋转器将移动。同样，您将沿顺时针/逆时针的任何方向移动微调器。...**onChanged：**此 属性用于在每次更改选择时从微调器菜单返回所选值的回调。 「select」：此 属性用于选择（突出显示）圆的扇区。范围是0（项目大小）。想象它就像一个数组。...选择编号从0开始。...=true android.useAndroidX=true android.enableJetifier=true 在libs目录下创建 「spinwheel_demo.dart」 文件，我们将创建一个由名称给定的字符串的两个列表...项「以外的所有选项，应当绘制边框」指令**确定是否应绘制边框，「onChanged」表示每次更改选择时从微调器菜单返回所选值的回调。
现代互联网运行在开源基础之上绝非偶然，开源社区有着很多我们无法复制的显著优势。 相较于开源需要我们，我们更需要开源。 我们的技术机密只靠一项脆弱的协议来维持。...看看人们在图像生成空间中创建的模型，就会发现从动漫生成器到 HDR 景观，大家的创意简直源源不断。这些模型出自那些长期浸淫于特定流派和风格当中的人们，体现出了我们无法企及的知识深度和内心共鸣。...人工智能将无缝集成到日常软件中：在 Office/Google 文档中、在操作系统级别 (Android)、在图形编辑器 (Adobe) 中，在主要网络平台上，如搜索、图像搜索、Youtube 等。...对 LLMs 的担忧是开源（和学术界）无法做大公司正在做的事情，因为他们无法获得足够的计算资源。“这篇文章在讨论（我猜开源 ML 组正在展示）企业不需要用那些计算资源来铺平道路。...它们是免费的，但不是源代码；它们更接近可自由分发的编译二进制文件，其中编译器和原始输入尚未发布。一个真正的开源 AI 模型需要指定训练数据和从训练数据到模型的代码。
导航编辑器 新的导航编辑器与Android Jetpack的导航组件集成，为创建应用的导航结构提供图形视图。导航编辑器简化了应用内目的地之间导航的设计和实现。...重要提示：在当前的Android Studio 3.2 Canary版本中，存在一个已知问题，导致在android.useAndroidX使用“ 创建新项目”向导时不设置标志。...添加视图时， 在“Design”窗口中的视图下方会出现一个设置按钮 。点击此按钮设置设计时视图属性。您可以从各种样本数据模板中进行选择，并指定用于填充视图的样本项目数。...改进现有的lint检查 Android Studio 3.2包含对现有lint检查的许多改进。例如，资源循环检查现在适用于其他资源类型，并且翻译检测器现在可以在编辑器中即时查找缺失的翻译。...这意味着，如果您有使用V1编译的库依赖项，则可以将它们与使用Data Binding V2的项目一起使用。但是请注意，使用V1的项目无法使用通过V2编译的依赖项。
首先，又可以从编辑器选项卡为文件添加书签了。只需右键点击选项卡调用上下文菜单，然后选择 Bookmarks（书签）。此外，您可以将所有打开的选项卡中的所有文件添加到 Bookmarks（书签）。...现在，如果在没有选择代码的情况下复制 (⌘C) 或剪切 (⌘X) 一行，粘贴操作会将剪贴板的内容添加到当前行上方，而不是像旧版本一样添加到文本光标处。...特征构造函数中的命名实参已得到正确处理，您可以使用一项操作快速创建一个 Scala 3 枚举文件或仅为顶层定义创建一个空 Scala 文件。...它还提高了编译器和 IDE 的性能。 从用法创建形参 如果在方法中有一个未解析的符号，新增的快速修复可以将这个符号添加到方法的形参列表。...从 IDE 构建镜像时，这些文件会被纳入考量。
样式映射器将预设样式应用于它接收到的照片。在最近的一项研究中，来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员将JoJoGAN介绍为一种从单个样式样本中学习样式映射器的简单方法。...通过修改鉴别器，可以使用小样本学习方法微调 StyleGAN。这些方法无法生成漂亮的照片，因为它们缺乏对像素级损失的全面监控，而且它们经常无法捕捉到特定风格的细微差别和变化。...另一方面，JoJoGAN 使用 GAN 反转和 StyleGAN 的样式混合属性从参考图片（或图像——一张图像就足够了）创建配对数据集。...StyleGAN 使用这个配对数据集和独特的直接像素级损失进行了微调。基础很简单：可以在不到一分钟的时间内从一张参考照片中创建映射器（以及因此大量风格化的肖像）。...当对批次进行平均时，已知鉴别器特征可以稳定 GAN 训练。对于激活，研究人员选择在每个图像的特定层使用鉴别器激活的差异。
从历史上看，BM25 和学习检索模型之间的比较一直基于有限的数据集，甚至仅基于这些密集模型的训练数据集：MSMARCO，这可能无法准确表示模型在数据上的性能。...图片在我们的基准测试中，我们选择不包含 MSMARCO，只是为了强调在不熟悉的环境中的性能。当用例数据的性质未知或资源限制阻止专门调整模型时，在不同于训练数据的设置中评估模型很有价值。...微调密集模型前面的描述中对密集模型的描述并不是全貌。通过使用代表该用例的一些标记数据针对特定用例进行微调，可以提高它们的性能。...这些初始基准表明，如果没有适当的域内训练，当前的 SOTA 密集检索就无法有效使用。调整模型的过程需要标记工作，这对于资源有限的用户来说可能不可行。 ...在我们的下一篇博客中，我们将讨论不需要创建标记数据集的高效检索系统的替代方法。这些解决方案将基于混合检索方法。
如果编译器不支持 C99 或无法选择 C 标准，则此选项无效。默认情况下，使用编译器默认值。 c11：启用 C11 支持。如果编译器不支持 C11 或无法选择 C 标准，则此选项无效。...如果编译器不支持 C++11 或无法选择 C++ 标准，则此选项无效。默认情况下，支持处于启用状态。 c++14：启用 C++14 支持。...如果编译器不支持 C++14 或无法选择 C++ 标准，则此选项无效。默认情况下，支持处于启用状态。 c++17：启用 C++17 支持。...如果编译器不支持 C++17 或无法选择 C++ 标准，则此选项无效。默认情况下，支持处于启用状态。 c++20：启用 C++20 支持。...如果编译器不支持 C++20 或无法选择 C++ 标准，则此选项无效。默认情况下，支持处于禁用状态。 c++latest：启用对编译器支持的最新 C++ 语言标准的支持。
有三种自然选择可以教授 LLM 指导其答案所需的上下文领域知识： 提示工程 检索增强生成 (RAG) 微调 我们的目标是帮助客户，因此，让用户执行提示工程不是一个选择：由于用户甚至可能不知道如何表述提示...当用户的问题与文档中的内容没有直接关系时，尤其如此。 考虑一种情况，用户询问他们应该监控的前五项指标。在实践中，每个指标可能都有特定的文档，但可能没有直接对指标进行排名的单一文档。...RAG 和微调的比较：RAG（左）无法检索适当的文档来回答问题。但是，微调（右）可以帮助从所有文档中提取知识来回答问题。 微调更擅长从所有可用文档中提取知识来回答问题。...然而，我们发现微调并非没有自己的问题。在某些情况下，微调在处理非常详细的信息时不如 RAG 准确。虽然这可以归因于我们的训练数据集，但创建一个正确的训练数据集来仅通过微调来克服这是一个实际问题。...其次，微调在根据最新可用内容刷新信息方面很弱。最后但并非最不重要的一点是，微调非常耗费资源。它本质上是一个训练过程，因此需要大量的机器资源。对于没有足够 GPU 的公司来说，这可能会成为阻碍。
在Monster API，我们了解开发人员在微调模型时面临的挑战，特别是当涉及复杂设置、内存限制、高GPU成本以及缺乏标准化实践时。...01 概要简介 微调预训练模型是自然语言处理（NLP）领域的一项重要实践，可以优化它们在特定任务中的性能。...微调使模型更加准确、上下文感知，并与目标应用程序保持一致。 微调不是从头开始训练语言模型，这需要大量的数据和计算资源，而是利用预先训练的模型的现有知识，并将其调整为专门的任务。...您有多种流行的开源语言模型可供选择，例如Llama 7B、GPT-J 6B或StableLM 7B 第二部选择或创建任务：接下来，定义用于微调LLM的任务。...使用Monster API，您可以灵活地从预定义任务中选择，如“指令精细调整”或“文本分类”。如果您的任务是唯一的，您甚至可以选择“其他”选项来创建自定义任务。
判别式 AI 对于希望更有效地运营并追求额外收入流的企业来说仍然是一项重要的举措。这些不同类型的 AI 有很多共同点，但在构建 AI 数据基础设施时必须考虑重大差异。...但是，如果训练集很大且无法放入内存，则必须在训练之前加载对象列表，并在 epoch 循环中处理每个批次时检索实际对象。如果你没有使用高速网络和高速磁盘驱动器构建数据湖，这可能会给你的数据湖带来压力。...如果你正在使用无法放入内存的数据训练模型，那么我们强烈建议使用 100 GB 网络和非易失性存储器 (NVMe) 驱动器构建数据湖。...缺点 微调需要计算资源。 无法解释。 随着语料库的发展，您需要定期使用新数据再次进行微调。 幻觉是一个问题。 文档级安全性是不可能的。 优点 LLM 通过微调从您的自定义语料库中获取知识。...您需要 LLM 来创建包含来自自定义语料库信息的文本。 这比微调复杂。但是，由于在推理时从向量数据库中选择了文档（或文档片段），因此可以实现用户授权。文档中的信息永远不会成为模型参数参数的一部分。
to the nearest power of 2. */ public int inSampleSize; 需要特别注意的是，inSampleSize 只能是 2的幂，如果传入的值不满足条件，解码器会选择一个和传入值最节俭的...加载多图片 有时需要在应用中同时显示多张图片，例如使用ListView,GridView和ViewPager时，可能会需要在每一项都显示一个图片，这时情况就会变得复杂些，因为可以通过滑动改变控件的可见项...为了避免这种情况的内存溢出问题，就需要对不可见项对应的图片资源进行回收，即当前项被滑出屏幕的显示区域时考虑回收相关的图片，这时回收策略对整个应用的性能有较大影响。...立即回收：在当前项被滑出屏幕时立即回收图片资源，但如果被滑出的项很快又被滑入屏幕，就需要重新加载图片，这无疑会导致性能的下降。...如果缓存内存太小，无法真正发挥缓存的效果，仍然需要频繁的加载和回收资源；如果缓存内存太大，可能导致内存溢出的发生。
在本章中，我们将深入研究微调、处理词汇外单词、领域适应，甚至从 BERT 中提取知识的策略。 微调策略：掌握适应 微调 BERT 需要仔细考虑。您不仅可以微调最终分类层，还可以微调中间层。...处理词汇外 (OOV) 单词：驯服未知的单词 BERT 的词汇量不是无限的，因此它可能会遇到它无法识别的单词。处理 OOV 单词时，您可以使用 WordPiece 标记化将它们拆分为子单词。...平衡 OOV 策略是一项可以通过练习提高的技能。 使用 BERT 进行领域适应：让 BERT 成为您的 BERT 虽然强大，但可能无法在每个领域都表现最佳。...当在资源受限的设备上部署 BERT 时，这种方法特别有用。...在本章中，我们将深入探讨您在使用 BERT 时可能遇到的一些常见问题，并提供克服这些问题的策略。从处理长文本到管理计算资源，我们都能满足您的需求。
通过有监督微调（SFT）的训练方式，这些模型拥有强大的上下文学习能力，在各种任务中都展现了超凡的表现。然而，它们也有一个不小的问题——庞大的存储空间和高昂的计算资源成本。...但现在，研究人员们为我们带来了一项新的解决方案——SortedNet。它允许我们在一个大型模型内创建多个“子模型”，每一个都有自己专门的任务责任区。...这意味着我们可以根据自己的需求和可用资源来选择适合的子模型，从而大幅度减少存储空间和计算资源的需求。 而这一切的背后，是一项名为Sorted Fine-Tuning（SoFT）的新训练技术。...在这种情况下，只对网络的最后一层进行微调。排序微调（SoFT）下，计算从第12层到第40层（最后一层）的多个输出的损失，分为四个间隔，并同时训练多个模型，就像在前面的部分中解释的那样。...总结 这项工作提出了Sorted LLaMA，它是一种基于Sorted Fine-Tuning而不是监督微调获得的多合一LLaMA模型，用于动态推理。
在网络应用中，我们使用预加载器为用户提供动画娱乐，同时服务器操作正在处理中。尽管这听起来很直接，但它是构建和保留用户群的关键工具。 在React Native中创建启动屏有很多好处。...例如，考虑一个从API加载数据的场景。在用户等待时显示加载器是一种良好的用户体验。...同样的情况也适用于启动屏，因为在应用程序启动时立即显示加载器可以帮助你在用户等待应用程序准备就绪时，向他们展示一个有组织的，设计良好的显示界面。...在我们的例子中，我们选择了白色： 为了确认你的应用可以成功运行，请从Xcode运行一个构建。...通常，某些配置和资源（如字体和检查更新）会在应用准备就绪时立即实施。启动屏幕有助于在这些资源加载期间让用户忙碌，而不是延迟会损害用户体验的情况。
当离开该activity时它会是不可兼得，此时activity是否可以从堆栈中移除和finishi()。...它不会留在任务的活动堆栈,因此用户将无法返回。 android:parentActivityName 逻辑父类的名字。 系统读取这个属性,以确定哪些活动时应開始使用按下button在操作栏。...android:taskAffinity 活动有关联的任务栈。 android:theme 总体风格的资源引用定义一个主题活动。 这个自己主动设置活动的上下文使用这一主题。...在动作条显示操作项，当约束的水平空间。而不是少数出如今屏幕上方操作栏中的行动项目。操作栏被分成顶部导航部分和操作项的底部栏。这保证了空间的合理量可供不仅为行动项目，同一时候也为在顶部导航和标题元素。...“stateHidden” 软键盘是隐藏的,当用户选择activity时。 “stateAlwaysHidden” 总是隐藏的。
设计编辑器中的缩放和平移控件已移至编辑器窗口右下角的浮动面板。 2.拾色器资源选项卡 为了在使用 XML 或设计工具中的颜色选择器时可以快速更新应用程序中的颜色资源值，IDE现在会填充颜色资源值。...3.资源管理 资源管理器包含以下更新： 资源管理器现在支持大多数资源类型。 搜索资源时，资源管理器现在将显示所有项目模块的结果（以前，搜索仅从所选模块返回结果）。...五、在APK分析器中反混淆类和方法字节码 使用APK Analyzer检查DEX文件时，可以按以下步骤对类和方法字节码进行模糊处理： 1.从菜单栏中选择 Build > Analyze APK。...要创建和保存路线，请执行以下操作： 1.在地图视图中，使用文本字段搜索路线中的第一个目的地。 2.从搜索结果中选择位置。 3.选择 Navigate 按钮 ? 4.从地图上选择路线的起点。 5....适用于Android Automotive OS的新虚拟设备和项目模板 使用 Android Studio 创建新项目时，现在可以从 Create New Project 向导的 Automotive
此外，要微调设备上的音频播放功能，请点按并设置以下选项： 蓝牙音频编解码器：选择以下某个编解码器来调整设备的音质（编解码器）： SBC：将数据传输到蓝牙音频输出设备，如头戴式耳机和音响设备。...启用可选编解码器和停用可选编解码器：如果您已经安装了其他编解码器实现，可以使用这两个选项启用和停用这些实现。 蓝牙音频采样范围：通过选择音频编解码器采样率来调整每秒音频样本数量。...其实我们也能在开发者选项中的「待机应用」一项中手动为应用进行分组，分配四档资源等级，比如将偶尔使用的外卖应用、购票应用等设置为 RARE，节省不必要的资源浪费。...不保留活动 打开这个选项，当你从某个应用返回到桌面时，后台会自动清理应用的进程，当你再次打开这个应用时需要重新加载。...比如，你在QQ和朋友聊天，直接从聊天页面按home键返回到桌面，这时后台就会清理QQ的进程，当你再点击QQ图标时，进去看到的不再是退出时的和朋友聊天的页面。
3 数据方面的实用指南 本节将介绍在为下游任务选择合适模型时数据的关键性作用。数据对模型有效性的影响从预训练阶段就开始了，并会一直持续到训练和推理阶段。...（2）当已标注数据有限时，LLM 优于微调模型；当有丰富的已标注数据时，两者都是合理选择，这取决于具体的任务需求。 （3）建议选择预训练使用的数据域与下游任务数据域相似的模型。...当面对某个任务时，可基于该流程进行快速决策。 图 2：用户为 NLP 应用选择 LLM 或微调模型时的决策流程。...不适用 LLM：在大多数有丰富资源的翻译任务和资源很少的翻译任务上，微调模型的表现更佳，比如 DeltaLM+Zcode。对于有丰富资源的机器翻译，微调模型稍微优于 LLM。...真实世界的输入来自真实世界的人，他们大都不是专家。他们并不了解如何与模型适当交互，甚至都可能无法流畅地使用文本。
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