list-style-type ： 属性指定列表项标记的类型(实心圆、空心圆、方框等)。 list-style-position ： 设置列表中标记项的相对位置。...list-style-type的属性值： none：无标记。 disc：标记实心圆。不设置的时候默认disc。 circle：空心圆。 square：实心方块。 decimal：标记是数字。...lower-roman：小写罗马数字(i,ii,iii,iv……) lower-latin：小写拉丁字母(a,b,c,d……)…… 还有一些比较见得少的，此处不添加，需要了可自行到w3c中查看。...list-style-position的属性值 inside：列表项目标记放置在文本以内，且环绕文本根据标记对齐。 outside：默认值，保持标记位于文本的左侧。...inherit：从父级继承list-style-position属性值。
*/ white-space: nowrap;/*属性设置如何处理元素内的空白 */ /*nowrap 文本不会换行，文本会在在同一行上继续，直到遇到 标签为止。...inherit 规定应该从父元素继承边框样式。...标记是实心圆。 circle 标记是空心圆。 square 标记是实心方块。 decimal 标记是数字。...而不是向左移动2px,向上移动2px....inherit 规定应该从父元素继承 overflow 属性的值。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...第一个模型将输入模态转换为翻译文本，而第二个模型从翻译文本生成称为“单元标记”的语音标记。 每种模态都有自己专用的编码器，具有独特的架构。...pad_token_id (int, optional, defaults to 0) — 填充文本标记的 id。仅适用于文本解码器模型。...bos_token_id (int, optional, defaults to 2) — 流的开头文本标记的 id。仅适用于文本解码器模型。...eos_token_id (int, optional, defaults to 3) — 流的结尾文本标记的 id。仅适用于文本解码器模型。
本文提供了一份详细指南，教你如何微调常用语言模型，还会通过在twitter情感检测数据集上微调来比较其性能。 文本生成是一项有趣的NLP任务：输入提示→生成文本。 ?...现在有一个问题，如何将情感检测任务转换成文本生成任务？ 答案很简单，创建一个直观的提示符(带数据的模板) ，它可以反映出类似的表示如何在网络上发生。 即把一条推文作为输入，想要产生情感输出。...另外，添加特殊标记是为了让模型学习提示的开始和结束。这有助于稍后的测试阶段，因为我们不希望模型继续写下一个单词，但模型应该知道什么时候停止书写。...最后，标记测试提示。 第17行：接受测试提示并预测下一组单词。这个函数中有很多参数，定义了如何预测下一个词。 第20-30行：从解码预测文本开始，即，将预测的标记id重新转换为文本。...微调T5 T5的架构与GPT不同，T5保持原始的Transformer架构，而GPT仅保留解码器部分。
这种绑定始终是单向的，这意味着数据可以从父组件流到子组件，而绝不会反过来。 8. Vue.js 中的指令是什么？...因此过滤器提供了一种非常优雅的方式来处理文本。 15. 如何动态地在元素上切换 CSS 类？ Vue 允许我们绑定到 class 属性。...如何确保在单文件组件中定义的 CSS 样式仅应用于该组件，而不被用于其他组件？ 这可以通过样式标签上的 scoped 属性来实现。...如何将数据从父组件传递到子组件？ 可以用作为组件中单向入口的 prop 把数据向下传递到子组件。...如何从子组件发出自定义事件？ 可以用 $emit('event-name', eventPayload)发出自定义事件。然后可以像其他事件一样，用 v-on 指令在父组件上拦截。 25.
pachFlag（diff算法增加了一个静态标记，只对比有标记的dom元素）、事件增加缓存、静态提升（对不参与更新的元素，会做静态提升，只会被创建一次，之后会在每次渲染时候被不停的复用）等，可以有效跳过大量...Vue 3x : 对不参与更新的元素，会做静态提升，只会被创建一次，之后会在每次渲染时候被不停的复用。...这样会 防止从子组件意外改变父级组件的状态 ，从而导致你的应用的数据流向难以理解注意 ：在子组件直接用 v-model 绑定父组件传过来的 prop 这样是不规范的写法 开发环境会报警告如果实在要改变父组件的...这样会防止从子组件意外变更父级组件的状态，从而导致你的应用的数据流向难以理解。另外，每次父级组件发生变更时，子组件中所有的 prop 都将会刷新为最新的值。...，同时更新元素属性更新子节点时又分了几种情况新的子节点是文本，老的子节点是数组则清空，并设置文本；新的子节点是文本，老的子节点是文本则直接更新文本；新的子节点是数组，老的子节点是文本则清空文本，并创建新子节点数组中的子元素
利用Bert进行语言生成 与传统的从左到右的单向语言模型不同，BERT家族使用的条件独立分解捕捉了训练中标记之间更复杂的依赖关系。这种复杂性在从头开始生成可靠文本时带来了挑战。...本节描述了如何将BERT模型视为马尔可夫随机场语言模型，利用基于图的表示来管理标记之间的依赖关系，这影响了文本生成过程。...然后，这个模型在训练过程中尝试恢复这些掩码标记，并获取每个解码器层 l 的目标表示 H_l^{tgt} ： \hat{H}_l^{tgt} = \text{Mixed Attention}(H_L...然而，混合注意力机制首先需要获取最后一层的源表示。我们必须在训练期间通过模型两次，导致训练效率降低。为此，我们引入动态混合注意力，允许模型在同一遍中获取源表示并学习预测掩码标记。...任务和数据集 遵循之前的工作，评估了模型在三个不包含在微调指令数据中的保留任务上的任务泛化能力：会议决议、句子完成和自然语言推理（NLI）。
其实它是一个简写属性，包含了所有列表属性，具体包含list-style-type、list-style-position、list-style-image list-style-type：设置列表项标记的类型...值有【none,disc(默认标记实心圆)，square，decimal…】 list-style-position:设置在何处放置列表项标记.即标记相对于列表项内容的位置。...值有【inside、outside（默认，文本左侧）、inherit（从父元素继承list-style-position的值）】 list-style-image ：设置使用自定义图像来替换列表项的标记... list-style-image ：none； } 所以：{ list-style:目录样式类型|目录样式位置|url } 可以不设置其中的某个值
这里有一个简短的例子来说明事件是如何工作的。...通常，我们希望从父组件访问子组件中的值，或者从子组件访问父组件中的值。Vue阻止我们直接这样做，这是一件好事。 它使我们的组件更加具有封装性，并提高了它们的可重用性。...从父类获取值 如果希望子组件访问父组件的方法，那么将方法直接作为 prop 传递似乎简单明了。 在父组件中我们会这样做： <!...在其他情况下，我们可能想要从子元素中获取一个值到父元素中，我们为此使用了函数。 例如，你可能正在这样做。父函数接受子函数的值并对其进行处理： <!...如果你想了解更多关于作用域插槽是如何工作的，可以先看看官方文档，或者我们下回讲解。
那么今天咱们就针对这个需求来看下，如何进行角色。...html-docx-js 仅支持内联的 base64 图像（通过 DATA URI 获取）。但动态转换常规图像（来自静态文件夹）很容易，开发者可以自行完成。...例如，Mammoth 将任何具有标题 1 样式的段落转换为 h1 元素，而不是尝试精确复制标题的样式（字体、文本大小、颜色等）。....docx 使用的结构与 HTML 的结构之间存在很大的不匹配，这意味着对于更复杂的文档来说，转换不太可能完美。如果开发者仅使用样式来对文档进行语义标记，那么 Mammoth 效果最佳。...脚注和尾注、图片、粗体、斜体、下划线、删除线、上标和下标、链接、Line、Line breaks 文本框：文本框的内容被视为出现在包含文本框的段落之后的单独段落。
「随着当前社交平台中文本-图像对的普遍存在，多模态方法通过获取文本和视觉模态之间的一致性信息，使得讽刺预测变得更加有效」。 ...然而，大多数现有的多模态技术仅考虑每个token和image-patch之间的一致性，而忽略了多粒度（例如对象等粒度和对象之间的关系）对齐的重要性，如跨模态检索和图像-句子匹配。...因此，如何选择和利用外部知识进行讽刺检测也值得研究。 模型介绍 为了解决上述限制，在这项工作中，我们提出了一种新的用于讽刺检测的分层框架，如下图所示。...本文模型连接了原子级和组合级的一致性特征，其中共同考虑了不同级别的文本和图像之间的语义不匹配。 其中本文所使用的术语:一致性是指图像与文本之间的语义一致性。...如果图像和文本对的意义是矛盾的，那么这对图像和文本对的一致性就会降低。原子介于标记和图像补丁之间，组合介于一组标记(短语)和一组补丁(可视对象)之间。
第一个模型将输入模态转换为翻译文本，而第二个模型从翻译文本生成语音单元标记，称为“单元标记”。 每种模态都有自己独特的架构的专用编码器。...使用因果深度卷积而不是非因果卷积。 生成过程 生成过程如下： 输入文本或语音通过其特定编码器处理。 解码器以所需语言创建文本标记。...仅适用于文本解码器。 max_new_tokens (int, optional, defaults to 256) — 要生成的文本标记的最大数量，忽略提示中的标记数量。...bos_token_id (int, optional, defaults to 2) — 流开始 文本标记的 id。仅适用于文本解码器模型。...eos_token_id (int, optional, defaults to 3) — 流结束 文本标记的 id。仅适用于文本解码器模型。
而潜在标记帮助捕获的相关视觉细节。唯一作者训练的预训练权重是特殊标记的输出权重。这样，模型可以通过可学习的标记获取新的个性化知识，同时保留其原始权重中的所有先前知识。...作者首先在3.1节详细说明如何将_主题_表示为LLaVA的可学习概念。...然而，仅用正例（或者说，只有的图片）进行训练可能导致不希望出现的捷径，即模型学会对关于主体的任何问题都回答“是”，而不管实际上照片中是否有该主体；而不是学习识别主体的必要视觉属性。...对于仅文本的部分，作者关注关于内在视觉特征的问题（例如，“是狗还是猫？”）。所有问题都采用多选选项的形式（A或B）。总共作者创建了571个问题；其中171/400为视觉/仅文本问题。...如图5（第一行）所示，仅训练此标记在识别个性化主体时的准确度为24%。总体而言，当潜在标记的数量增加到以上时，模型识别个性化目标的能力通常会提高，对于正例和负例都是如此。
前面我们已经从HTML字符串转换成的HtmlElement对象，接下来我们就探讨该如何操作这个的HtmlElement对象。 ?...如果你依然在编程的世界里迷茫，不知道自己的未来规划，可以加入我们的Python学习扣qun：784758214，看看前辈们是如何学习的！交流经验！...，而它后面的文本（尾文）合并到前面一个节点或父节点。...getprevious（）方法 获取后一个或前一个节点，如果没有则返回无。...iterdescendants（）方法 前者遍历前辈（从父亲节点开始），后者遍历后辈（从子辈开始），都跳过该节点。
如果您希望更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，则这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...将索引设置为-100的标记将被忽略（masked），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记。...将索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
如果你还没有遇到过这种情况，那么字符数组和字符串可以用来存储文本数据，但是选择一个而不是另一个很难。...由于任何有权访问内存转储的人都可以以明文形式找到密码，这是另一个原因，你应该始终使用加密密码而不是纯文本。...应遵循 Java 团队的建议, 坚持标准而不是反对它。 3)使用 String 时，总是存在在日志文件或控制台中打印纯文本的风险，但如果使用 Array，则不会打印数组的内容而是打印其内存位置。...虽然仅使用char[]还不够，还你需要擦除内容才能更安全。 6.如何使用双重检查锁定在 Java 中创建线程安全的单例？ ---- 这个 Java 问题也常被问: 什么是线程安全的单例，你怎么创建它。...他们不知道如何在 Java 中序列化对象, 或者他们不熟悉任何 Java 示例来解释序列化, 忘记了诸如序列化在 Java 中如何工作, 什么是标记接口, 标记接口的目的是什么, 瞬态变量和可变变量之间的差异
而意图词则表达了抽象的概念和想法，通常有多种表达方式。在这项工作中，我们提出了一个简单而有效的文本语义匹配的训练策略，通过分治的方式将关键词从意图中分离出来。...对于文本语义匹配任务，通常通过增加 来连接 ，并作为 PLM 编码器的输入序列。 是每个序列前面的一个特殊标记，这个标记对应的最终隐藏状态作为整个序列的表示。...我们通过引入外部知识库中的实体, 来提取原始文本中的实体提及来自动生成关键词标签。所有提取的实体被标记为关键词，句子中的剩余单词被标记为意图。...例如，在三类场景中，y ∈ {2，1，0}分别表示完全匹配、部分匹配和不匹配，Q(y = 0)即至少有一个子问题被推断为不匹配的概率。...未来将依靠 AI、搜索、大数据、推荐算法的技术研究，提升信息与服务的获取效率，革新用户与世界的交互方式，成为探索下一代信息与服务获取方式和交互方式的研究平台。
LLM，即大型语言模型，是一种设计用于理解、生成和回应类似人类文本的神经网络。这些模型是在大量文本数据上训练的深度神经网络，有时包括互联网上整个可公开获取文本的大部分内容。...根据上述去标记化文本与原始输入文本的比较，我们知道埃迪斯·沃顿（Edith Wharton）的短篇小说The Verdict训练数据集中不包含单词“Hello”和“palace”。...请注意，用于 GPT 模型的分词器不需要上述提到的任何这些标记，而仅使用标记简化。类似于上述的[EOS]标记。...return self.input_ids[idx], self.target_ids[idx] 图 2.5 中的GPTDatasetV1类基于 PyTorch 的Dataset类，定义了如何从数据集中获取单独的行...例如，标记 ID 5 的嵌入向量是嵌入层权重矩阵的第六行（它是第六行而不是第五行，因为 Python 从 0 开始计数）。 本节介绍了如何从标记 ID 创建嵌入向量。
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