但如果要把网页整个截取下来的话，你可以试试Chrome自带的截屏功能。步骤如下： 在键盘上摁下 F12，打开开发者模式，然后摁下 Ctrl+Shift+P ?...在弹出的窗口中，输入screenshot 然后回车，即可看到如下四个截屏命令：其中，第一个是区域截屏；第二个是自动截取全部网页；第三个是截取当前节点；第四个是截取当前屏幕。
为了安全起见，你还可以在 Google 的 账号安全 页面中添加一个用于找回的电子邮件地址。...在账号安全页面中，点击“ 两步验证(2-step Verification)”开始设置 2FA，设置过程中需要用到一部手机。...在 Google 生成密码之后，将其替换 .offlineimaprc 配置文件中的 %your-gmail-API-password% 值。...在 Gmail 网站页面中，点击右上角的“cog”图标，选择“ 查看所有设置(See all settings)”。...在 Gmail 设置页面中，点击“POP/IMAP”标签页，并选中“ 启用 IMAP(enable IMAP)”，然后保存设置。 现在就可以在浏览器以外访问你的 Gmail 电子邮件了。
近期有多个小伙伴问我如何快速查询项目代码行数，于是写下本文，既供小伙伴们参考也防止我哪天给忘了~ 本文呢介绍的是我平常在IDEA中如何快速查看代码java、xml等类型程序的行数及总行数的一种方法，...有其他方法的欢迎留言哈~ Step1：打开IDEA Step2：选择File -> Settings -> Plugins 在搜索框中输入 Statistic ，在搜索出来的资源中选择下方第一个并点击右侧的...Installed进行安装 安装完成后选择重启IDEA Step3：重启后在面板左下角会出现一个Statistic，点击它并点击Resfresh，如下图所示 Step4：即可看到当前项目每种类型具体的代码行数了
如下图显示的内容，可以在输入框中输入文本，然后在主题中可以根据你输入的文本重新生成字符串： ph-01844×332 21.9 KB 效果演示 请在下面的输入框中输入文本，然后观察输出的变化 ZNAME...在弹出的对话框中输入 Git 的仓库地址。...GitHub - ossez-com/discourse-placeholder-theme-component: discourse-placeholder-theme-component 在这个仓库中在...需要注意的是，在配置的界面中，需要将主题选择上。 如果你不选择主题的话，那么你的这个插件就没有办法使用。...根据 Discourse 的设计逻辑，主题下面是组件，我们现在安装的是组件，在组件安装完成后需要和主题进行关联。
王秋：渐进增强在移动开发中应用 在2012年6月召开的百度开发者大会西安站上，来自ThoughtWorks的前端工程师王秋（@Sheldon-秋 ），进行了题为《移动Web开发中的渐进增强》的演讲。...，像Gmail移动web版本一样。...如果是测试Mobile上的手势功能，也可以通过在Chrome或者Firefox上进行测试，因为在Mobile中的Touch增强，实质上是绑定了touchstart、touchmove、touchend事件...InfoQ：在百度开发者大会上，您与开发者讨论的过程中，开发者比较关注哪方面的话题？...整个过程很有趣，我和他们交流中也学到很多东西。 InfoQ：是否有学习的资源推荐（文章、项目或书籍等）？
DM在对话系统中的作用是维护对话状态并根据当前对话状态选择下一步合适的动作。 在贝壳找房APP中，客户和经纪人的对话过程可以看作是一个时间序列。...1.问题背景 1.1 何为对话管理 对话管理是对话系统中的一个关键环节，它在整个对话系统中的位置如下图所示： ?...；语音合成模块将语言生成结果转化成语音反馈给用户这样就完成了对话系统的整个流程。...在现实中，有些对话完成了转委托，有些对话则无果而终，简单来看如下图所示： ?...在多轮对话中解决动作决策的方法比较多，下面将详细讲解HMM模型在对话管理中的应用。
1.简介 对话系统在大量游戏都会出现，如何实现一个简易的对话系统呢？本教程将会逐步实现。 1.1 功能 1. 对话面板由左侧说话人头像和右侧对话内容组成。 2. 点击“D”键开始对话，显示对话面板。...点击“N”键显示下一句对话，对话会逐字输出，当前对话未输出完，再点击“N”键即可快速显示当前对话。 4. 对话完成后，对话面板自动隐藏。 1.2 知识点 1. UGUI：Unity游戏界面制作。...MonoBehaviour { [Header("UI组件")] public Image faceImage;//头像图片 public Text dialogueText;//对话文本...，对话会逐字输出，当前对话未输出完，再点击“N”键即可快速显示当前对话。...，按下D键则显示对话面板 if(!
在详细信息窗格中，双击“BTS_BACKUP_USERS”。 4. 在“数据库角色属性 - BTS_BACKUP_USERS”对话框中，单击“添加”。 5....在“DTA 清除和存档(BizTalkDTADb)属性”对话框中，单击“步骤”选项卡，单击“存档和清除”，然后单击“编辑”。 5....在“DTA 清除和存档(BizTalkDTADb)属性”对话框中，单击“步骤”选项卡，单击“存档和清除”，然后单击“编辑”。 5....在“连接到 SQL Server”对话框中，从列表中单击相应的服务器，或单击省略号 (…) 按钮以浏览到可在其中通过对还原进程执行测试来验证存档的 SQL 服务器，然后单击“确定”。 ...在“链接服务器属性 - 新建链接服务器”对话框的“链接服务器”中，输入要链接到的服务器的名称。
Full GC Full GC 基本都是整个堆空间及持久代发生了垃圾回收，所采用的是标记-清除算法。 现实的生活中，老年代的人通常会比新生代的人 “早死”。...堆内存中的老年代(Old)不同于这个，老年代里面的对象几乎个个都是在 Survivor 区域中熬过来的，它们是不会那么容易就 “死掉” 了的。...在Math中, 我们看栈中main方法的局部变量表中的math变量. 方法区中的user变量. 他们都是GC Root根对象. 他们指向的是一块堆内存空间....new ArrayList(): 是放在堆中的一个对象 new User(): 在堆中构建一个新的User对象, 并将这个对象添加到new ArrayList()中....老年区的对象越来越多, 当老年代对象满了以后, 会触发full GC, full GC回收的是整个堆以及方法区的内容.
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯腾讯云开发者社区开发者大会”在北京举行。...近年，人们开始尝试，用对话系统真正去解决现实中的问题，主要体现在智能硬件和智能客服上的应用。...意图分类大意上是短文本分类，做自然语言的很熟悉，左边Pasttext，中间是RNN，神经循环网络，通过神经网络计算整个句式的语义，用最后的状态表达基本语义，这是双向的RNN，然后来预测意图的结果。...围绕这个数据，我们也试了一些非常流行的深度模型， 特别是比较了记忆神经网络和H-LSTM， 发现记忆神经网络在利用上下文和知识理解对话方面， 可以有不错的效果。...期待与展望 我们还希望小微能够持续打通各种硬件中断和软件终端，持续提供更加精准的对话理解的服务，可以更好的利用内容资源。 谢谢大家。 牛成：机器学习在人机对话系统中的应用.pdf
咬人猫 背景： 在的onChange方法中使用setState来保存value的话，会导致输入卡顿，原因是用户在输入时，一直在setState，导致整个页面一直重新渲染 主页面：...targetValue.length}/100 );} 解决方法： 将组件单独封装成一个组件（component），这样就只会触发自身重新渲染而不是整个页面
这种样本的相关性不符合独立同分布的假设，深度学习模型也很容易学习到这种相关性，为了消除这种相关性，建立一个experience replay pool，在模型训练的时候随机的从pool中sample样本来进行模型训练...下图为模型训练过程中每轮对话平均reward的变化图： 下图为模型训练过程中对话片段成功率的变化图： 这里稍微提一下，每轮对话的平均reward和对话片段的成功率不一定是单调递增的，因为epsilon-greedy...算法在不断的探测。...在实验过程中，我们也发现，强化学习模型的学习过程，依赖深度学习模型的拟合能力，实验过程中经历过一次DNN模型的调优，大大加速了强化学习模型的收敛速度。...同时，我们在实验过程中也发现强化学习的探索效率也是有待提高的，本质上，强化学习就是不断探测，得到各种state下各种action的正负反馈，而且如果探测不够充分，学出的模型会决策出一些错误甚至是危险的行为
图 | 蓦然认知联合创始人兼市场总监龚思颖 践行“对话即应用” 打造一站式对话服务平台 在创立之初，蓦然认知就将“对话即应用”作为自身定位，提供“信号处理+语音识别+ 语义理解+服务自动对接”的一站式智能交互解决方案...，立志在应用场景中实现“对话”的真正落地。...在蓦然认知的落地场景中，在搭载了智能交互引擎Mor的一站式对话服务平台的终端硬件，用户只需注册一个硬件账号或是蓦然认知的账号，即可基于语音交互来享受那些已经接入平台的服务，譬如订外卖、购票等等。...“我们的目标是将对话打造成一套应用程序，去解决日常生活中的需求。”然而，在享受服务的过程中，多数用户的想法总是实时多变的。“如果交互环境中缺少一个屏幕，其实难有很好的交互体验。”龚思颖称。...从亚马逊到京东、再到百度，在已有智能音箱推出的前提下，都推出了升级版的、带有一块显示屏的新一代智能音箱。 由此来看，在以家居为表达的应用场景中，单纯的语音交互已然不能满足用户更为多样的需求。
结合在线标签学习和代理学习预测的标签以及代理学习，作者提出了在线零样本迁移方法（OnZeta），在Imagenet上达到了78.94%的准确率，而不需要访问整个数据集，同时在对其他13个具有不同视觉编码器的下游任务上的大量实验中...为了研究在线学习中迭代的影響，作者在表4中报告了在一个epoch中不同迭代的累积准确性。...在作者的方法中，不同视觉编码器共享相同的参数。表6总结了比较，其中InMaP的结果以灰色表示，因为它在每个迭代中都利用了整个未标注数据集。...此外，OnZeta在大模型中获得了更高的改进，显示出其在大模型中的潜力。...此外，与可以访问整个未标注集的InMaP相比，OnZeta仅在使用不同视觉编码器时差约1%。正如消融研究中分析的那样，只访问一次每个示例的在线学习比在整个集上多次迭代的全离线方法更具挑战性。
摘要DeepSeek 作为一款强大的自然语言处理（NLP）模型，能够在文本摘要、情感分析、对话生成等任务中提供出色的表现。...引言随着大语言模型（LLM）的发展，越来越多的企业和开发者希望将其应用于具体业务场景中。然而，由于缺乏明确的使用示例和最佳实践，许多开发者在落地过程中遇到困难。...DeepSeek 作为一个高性能的 NLP 模型，在文本处理领域具有广泛的应用潜力。本文将通过多个案例分析和代码示例，展示如何利用 DeepSeek 进行文本摘要、情感分析和对话生成。...Q2: DeepSeek 在实际应用中如何提高准确性？A2: 可以通过微调模型、结合领域知识、数据清洗等方式提高准确性。...总结本文介绍了 DeepSeek 在文本摘要、情感分析和对话生成中的应用，并提供了相应的代码示例。希望这些示例能帮助开发者更好地理解 DeepSeek 的实际应用。
在激活 Multiple Inboxes 这个功能之后，你可以通过 Setting => Multiple Inboxes 中进行设置，其中 Inbox 中未读邮件的搜索语法是："label:inbox...Right-side chat 在 Google 在 Gmail 加入语音和视频聊天功能之后，我基本放弃了软件版 Gtalk，因为我相信 Gmail 中的聊天工具会给我更多惊喜，并且我的电脑已经足够慢了...另外为了加强在 Gmail 中聊天工具的体验，可以使用 Pictures in chat 这个功能，它能在聊天的对话框中显示双方的头像。...相关的 Send & Archive 功能对我来说，也是能够提高了一定的工作效率，发送出去的邮件，如果不是很重要，一般都会存档了，所以也把 Send 和 Archive 两个动作改进成了一个动作。...成为你的互联网的起点，如你就可以使用 TwitterGadget 这个 Gadget 在 Gmail 中更新 Gmail。
智能对话交互技术，可以为服务的各环节提供了人性化、低成本、大规模的对话沟通、对话分析能力，在美团和业界其他企业，都得到了广泛的应用。...本次技术沙龙，我们将和京东的算法专家一起，与大家分享对话交互算法技术的发展和遇到的挑战，以及在客服智能化多个具体场景大规模应用实践。...而在客服的实际业务中，如何有效利用大规模人人对话数据，构建拟人化的智能机器人，以降低客服人力成本，也是各大公司面临的重要挑战。...本次分享将介绍美团托管机器人的整体技术架构、端到端对话模型和Taskflow自动挖掘等技术路线的探索、以及落地过程中遇到的问题和解决方案。...议题分享：《NLP技术辅助人工客服高效服务的探索和实践》 随着NLP技术的发展，在客服领域涌现出了大量的智能应用，其中除了面向用户的智能机器人，还包括面向人工客服的各种辅助产品，帮助客服高效完成用户服务
使用 GPT-4 和苏格拉底推理框架进行试点研究，以解决理论计算机科学中的 P 与 NP 问题。...而该框架整体设计思路也是这样的，这是一种通用的问题解决框架，允许 LLM 在广泛的解决方案空间中导航并有效地得出答案。...在较小的问题（atomic problem）上，LLM 能够直接给出推理结果，这时采用演绎模式（例如提示语为让我们一步一步思考……）来指导 LLM 直接得出结论。...激励 LLM 通过一系列对话递归地继续上述过程，直到解决目标问题。 在这项工作中，「苏格拉底推理」为具有挑战性的问题提供了系统的提示框架。 下图为「苏格拉底推理」中用于解决 P vs....NP 问题的对话示例。案例研究中使用了 GPT-4 API，此外，本文还根据轮次索引对流程进行排序。 探索过程中，本文引入了五个不同的角色（例如，精通概率论的数学家）作为辅助证明者。
对于旧仓库，我将废弃，将来所有的精力都将在开源版本的仓库中；而对于开源版本的新仓库，由于此前没有人克隆过，所以也不会因为历史的修改产生问题。所以，我可以很放心地更改全部的 git 仓库历史。...---- 我打算将整个 Git 仓库历史中的名称和邮箱。 第一步：打开 Git Bash 进入本地的 Git 仓库目录，然后打开 Git Bash。...请先复制以下命令到你的临时编辑器中，然后修改这段多行命令中的几个变量的值。...） CORRECT_NAME 修改为你的新名称 CORRECT_EMAIL 修改为你的新邮箱 对我来说，新名称也就是我在 GitHub 上的名称 walterlv，新邮箱也就是我在 GitHub 上公开使用的提交邮箱...将以上修改后的命令粘贴到 Git Bash 中，然后按下回车键执行命令： 等待命令执行结束，你就能看到你的仓库中所有的分支（Branches）、所有的标签（Tags）中的旧作者信息全部被替换为了新作者信息了
作者在对话生成和总结任务等多个数据集上进行了实验。 实验结果表明，作者的 LLMR 方法在不同的任务和数据集上，始终优于传统的 KD 方法。...这样，作者提出的LLMR蒸馏方法允许学生模型在强化学习中以自主方式进行探索，从而减轻了暴露偏差问题。 作者在两种文本生成任务上进行了实验：对话生成和文本摘要。...相反，在作者的LLMR方法中，老师只对一个学生采样的序列进行评分，这使得KD过程在更多探索的机会。...在验证和测试阶段，地面真相用于标准评估指标：BLEU（对话生成）Papineni等人（2002）、ROUGE（综合理解生成）Lin（2004）。 主要结果....对话生成和文本摘要实验表明，作者的方法在各种指标上超过了先前的KD方法。
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