文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在微调器中隐藏项目？我在微调器中设置了3个项目(Home、Work、Custom

在微调器中隐藏项目的方法有多种，以下是一种常见的做法：

  1. 打开微调器设置：长按桌面空白处，选择“微调器”或“小部件”，然后选择“微调器设置”。
  2. 选择要隐藏的项目：在微调器设置界面中，找到你想要隐藏的项目，比如“Home”、“Work”和“Custom”。
  3. 隐藏项目：长按要隐藏的项目，然后将其拖动到屏幕上的任意位置，直到一个“删除”图标出现在屏幕上方。
  4. 拖动项目到删除图标：将要隐藏的项目拖动到删除图标上，松开手指即可完成隐藏。

这样，你在微调器中设置的这三个项目就会被隐藏起来，不再显示在微调器中。如果你想要重新显示这些项目，可以按照相同的步骤进入微调器设置界面，然后将它们从“隐藏项目”中拖回到微调器中即可。

微调器是一种常用的桌面小部件，可以提供快速访问应用程序或执行特定操作的功能。通过隐藏不常用或不需要的项目，可以简化微调器的界面，使其更加整洁和易于使用。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

  • 腾讯云微调器：https://cloud.tencent.com/product/widget
  • 腾讯云桌面小部件服务：https://cloud.tencent.com/product/wid
  • 腾讯云移动应用开发服务：https://cloud.tencent.com/product/mad
相关搜索:Android -如何在一个活动中为多个微调器禁用特定项目Android:在“对话”模式微调器中对齐项目和标题/提示在android中不显示微调器中的选定项目？在Android中动态禁用微调器项目在Android中如何在没有ArrayList的情况下在微调器中设置字符串值？在DetailsList中单击项目时的微调器在微调器中单击项目时未获得吐司如何在android中动态添加项目到工具栏微调器如何在xamarin forms android中使用自定义渲染器在两行中设置选择器行项目长文本？如何在一个Kotlin活动中将共享首选项中的项目添加到两个微调器中
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

Flutter 旋转轮

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。...SDK中属性说明如下： **touchToRotate：**此属性用于确定触摸微调器是否将使其沿以前的平移方向旋转（默认为顺时针方向）。...**shutterPaint：**如果适用，此属性用于绘制用于绘制快门的设置。此外，它是可定制的。 **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。...**在此构建器中，我们将添加itemCount和itemBuilder。在itemBuilder中，我们将导航容器小部件。在小部件内，我们将添加一个边距，即容器的高度。...在此程序包中，我们将添加」size」表示将在其上绘制圆形微调器的正方形，「item」表示将在微调器上显示该大小。

8.7K20

在hadoop2.0上实现深度学习

我承认我又偷懒了，只是大概写了下提纲，和完成了第一章节的部分写作。不睡午觉的恶果啊，原本已经写好草稿，讲讲语言和信息的关系，结果，实在是回家后好困。...在接下来的日子我会不定时更新，大概会讲讲语言和信息，信息的度量，基于统计的自然语言处理，隐马尔科夫模型，矩阵分解，分类算法等等，至于会会讲哪些项目还没想好，不过工具会使用我比较喜欢的R语言。...在这里，我们讨论如何在一个Hadoop集群中实施和部署深度学习，一个顶尖的机器学习框架，而且提供了该算法如何在分布式系统中适应并运行的细节，并给出了在标准数据集上运行算法的结果。...方法 我们实现了Hinton的核心深度学习算法。由于我们的要求是分布可用于在多机器集群上运行的算法，所以我们针对这样的设置调整它们的算法。...在训练所有层之后，使用误差反向传播对深度网络进行微调。 下图描述了运行深度学习算法时的单个数据集迭代（步骤3-5）。

95120

谷歌终于开源BERT代码：3 亿参数量，机器之心全面解读

我非常喜欢 Jacob 的东西，他以前也是微软的优秀员工。」 BERT 官方预训练模型 在众多研究者的关注下，谷歌发布了 BERT 的实现代码与预训练模型。...如 Seq2Seq 一样，原版 Transformer 也采用了编码器-解码器框架，但它们会使用多个 Multi-Head Attention、前馈网络、层级归一化和残差连接等。...下图展示了 BERT 在 11 种任务中的微调方法，它们都只添加了一个额外的输出层。...4 官方模型详情 前面我们已经介绍过谷歌官方发布的 BERT 项目，这一部分主要会讨论如何在不同的 NLP 任务中微调预训练模型，以及怎样使用预训练 BERT 抽取文本的语义特征。...这里主要介绍如何在句子级的分类任务以及标准问答数据集（SQuAD）微调 BERT-Base 模型，其中微调过程主要使用一块 GPU。而 BERT-Large 模型的微调读者可以参考原项目。

2.4K20

谷歌终于开源BERT代码：3 亿参数量，机器之心全面解读

我非常喜欢 Jacob 的东西，他以前也是微软的优秀员工。」 BERT 官方预训练模型 在众多研究者的关注下，谷歌发布了 BERT 的实现代码与预训练模型。...如 Seq2Seq 一样，原版 Transformer 也采用了编码器-解码器框架，但它们会使用多个 Multi-Head Attention、前馈网络、层级归一化和残差连接等。...下图展示了 BERT 在 11 种任务中的微调方法，它们都只添加了一个额外的输出层。...4 官方模型详情 前面我们已经介绍过谷歌官方发布的 BERT 项目，这一部分主要会讨论如何在不同的 NLP 任务中微调预训练模型，以及怎样使用预训练 BERT 抽取文本的语义特征。...这里主要介绍如何在句子级的分类任务以及标准问答数据集（SQuAD）微调 BERT-Base 模型，其中微调过程主要使用一块 GPU。而 BERT-Large 模型的微调读者可以参考原项目。

97731

ubuntu上搭建ChatGLM2-6b环境及ptuing微调训练的坑

清华大学的chatGLM2-6B可以说是目前亚洲唯一能打的对中文支持不错的LLM大模型，网上已经有很多介绍如何在本机搭建环境的文章，就不再重复了，这里记录下最近踩的一些坑： 1、为啥要使用ubuntu...chatGLM2-6b项目里有很多.sh文件，在windows下正常运行通常要折腾一番，最后能不能全部通关，讲究1个“缘”字，还不如直接找个linux环境，能避免不少麻烦，如果不想安装双系统的同学们，也可以使用...后面发现，软件与更新里，点点鼠标就能完成的事儿 3.1 先把服务器源设置成中国或主服务器 强烈建议：先不要按网上说的，把源换成阿里云、清华 这些国内镜像站点，不是说它们不好，而是国内镜像站点或多或少，可能更新不及时...我在安装gcc/g++/make时就因为这个源的问题，折腾了好久，一直提示依赖项不满足 ，最后换成主服务器，就解决了。...在ChatGLM的微信交流群里问了下，发现不止我1个这样，原因可能是训练过拟合了，需要调整训练参数，重新训练不断尝试，以达到最佳效果。看来微调训练是一门艺术！

1.1K30

gRPC遇见.NET SDK和Visual Studio：构建时自动生成编码

我们将基本实现Greeter库的克隆，由C#Helloworld示例目录中的客户端和服务器项目共享。...这是有道理的，因为程序包只包含编译器、代码生成器和导入文件，这些在.proto文件编译的项目之外是不需要的。虽然，在这个简单的演练中并非严格要求，但始终应该是你的标准做法。...你可能想知道原型编译器和gRPC插件输出C#文件的位置。默认情况下，它们与其他生成的文件，放在同一目录中，例如对象（在.NET构建用语中称为“中间输出”目录），在obj/目录下。...，但是有很多方法可以在大型项目中，微调.proto编译过程。...该软件包还扩展了Visual Studio的“属性”窗口，因此你可以在Visual Studio界面中为每个文件设置一些选项。

1.9K20

ICCV 2023 SVDiff论文解读

此方法的目的是利用 SVD 在有限的样本中更有效地进行领域适应。 通过这两个基础概念，我们可以更好地理解作者如何在紧凑的参数空间中利用奇异值分解（SVD）技术对扩散模型进行微调和优化。...然而，与 Custom Diffusion 相比，SVDiff有更好的性能，后者在训练图像方面表现出欠拟合的倾向。...灵活性： 由于只微调部分参数，该方法在微调过程中提供了一定的灵活性。例如，可以选择微调不同的参数子集，以达到不同的微调效果。 效果： 该方法在多个实验中显示出良好的效果。...更多应用场景： 未来还可以探索该方法在更多应用场景中的效果，例如在更复杂、多样化的生成任务中的表现。 总结，该论文提出的光谱偏移方法在参数微调方面展示了一种新颖和有效的策略。...与其他微调方法相比，如LoRA，本方法在多主题生成中展现了相当甚至更优秀的性能，但在单图像编辑方面的表现仍有提升空间。

49330

几行代码，GPT-3变ChatGPT！吴恩达高徒、华人CEO震撼发布Lamini引擎

「我真的不知道该怎么充分利用数据，我已经用尽了所有从在线教程中能学到的prompt魔法了。」 这，就是研究者构建Lamini的原因：让每个开发者可以直接从GPT-3训练ChatGPT。...值得注意的是，这个库中的优化（optimization）远远超出了现在开发者可以使用的范围，从更具挑战性的优化（如RLHF）到更简单的优化（如减少幻觉）。 比如，你想从不同的角度生成一个广告文案。...在repo中，已经包含一个开源的70+k数据集。...项目地址：https://github.com/lamini-ai/lamini/ 在大型数据集上微调基础模型 除了数据生成器，研究者还发布了一个LLM，它使用Lamini对生成的数据进行了微调。...也可以把OpenAI的微调API作为起步。 在微调模型上进行RLHF 使用Lamini，就不再需要大型ML和人工标记团队来运行RLHF。 部署到云端 只需点击产品或功能中的API端点即可。

44220

使用 Docker 和 Alpaca LoRA 对 LLaMA 65B 大模型进行 Fine-Tune

这篇文章中，我们来聊聊如何使用两张显卡来进行 LLaMA 65B 大模型的微调工作，以及如何在一张普通的 4090 家用显卡上，只花几个小时，就能够完成 7B 模型的微调。...API，从 ChatGPT 获取了5万2千条数据，然后借助了一台搭载 4 颗 80G 显存的 A100 GPU 服务器完成了 7B 的 LLaMA 模型的微调，带来了令人惊艳的效果，达到类似 text-davinci...-003 的评估结果，验证了：小样本情况下，单机服务器是能够完成语言大模型的微调的，并且能够取得不错的效果，极大的振奋了社区。...项目地址：soulteary/llama-docker-playground图片关于模型文件的下载、完整性校验等问题，在第一篇文章中提到过就不再赘述了。...我们在项目目录中执行下面的命令，就能够构建出能够用于大模型 fine-tune 的 Docker 环境啦：docker build -t soulteary/llama:alpaca-lora-finetune

4.7K93

从LLaMA-Factory项目认识微调

其他经验 在资源允许的情况下，如只考虑领域任务效果，我会选择模式二； 在资源允许的情况下，如考虑模型综合能力，我会选择模式五； 在资源不允许的情况下，我会考虑模式六； 一般情况下，我们不用进行RLHF微调...如果模板指示需要替换 EOS（End of String）标记，且模板还指定了停用词，则取出第一个停用词在分词器中替换 EOS 标记。，并将剩余的停用词保存起来。...如果分词器中没有定义 PAD 标记，则将 PAD 标记设置为与 EOS 标记相同的值，并在日志中记录。...首先，函数会判断模板中是否设置了默认系统消息，如果有，则将该消息添加到 Jinja2 模板中。...在创建DatasetAttr对象时，根据配置文件中的不同字段，选择不同的数据集类型和属性，并设置相应的属性值。 如果配置文件中定义了列名，则将其添加到DatasetAttr对象的属性中。

49710

在React Native中构建启动屏

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。...将内容模式设置为“aspect fit”，如下所示： 更改iOS启动屏幕颜色 你可能会问的下一个问题是“我如何在 React Native 中更改启动屏幕的背景颜色？”...为了在 iOS 中为启动屏幕强制使用一致的背景，滚动到背景设置位置并从下拉菜单中选择 Custom。在弹出窗口中，选择启动屏幕的期望颜色。...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。...如果一切设置正确，你应该会看到类似于这样的结果： 在应用加载后隐藏启动屏幕 为了在应用加载时隐藏启动屏幕，我们将使用之前安装的 react-native-splash-screen 包。

26710

AI最佳应用篇——什么时候需要微调你的大模型（LLM）？

前言 在AI盛起的当下，各类AI应用不断地出现在人们的视野中，AI正在重塑着各行各业。...本文主要用于向大家讲解该如何微调你的大模型，建议大家点赞收藏。 什么时候需要微调你的大模型（LLM）？ 最近出现了一系列令人激动的开源LLM（语言模型），可以进行微调。...我经常收到这个问题：来自于LinkedIn上的人们询问我有关如何对开源模型（如LLaMA）进行微调的问题，公司们试图找出销售LLM托管和部署解决方案的商业案例，以及试图将人工智能和LLM应用于他们的产品的公司...Custom Data[2]：在自定义数据上微调Hugging Face RoBERTa QA模型并获得显著性能提升的教程。...•Transformer Models For Custom Text Classification Through Fine-Tuning[3]：通过微调DistilBERT模型构建垃圾邮件分类器（或任何其他分类器

83350

零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。

在浏览器打开http://localhost:8080/，输入用户名和密码登录，开始使用label-studio进行标注。...填写项目名称、描述数据上传，从本地上传txt格式文件，选择List of tasks，然后选择导入本项目设置任务，添加标签数据上传项目创建后，可在Project/文本分类任务中点击Import继续导入数据...metric_for_best_model macro_f1 \# --load_best_model_at_end True \# --save_total_limit 1 \# --save_plm该示例代码中由于设置了参数...learning_rate：训练最大学习率，UTC 推荐设置为 1e-5；默认值为3e-5。do_train:是否进行微调训练，设置该参数表示进行微调训练，默认不设置。...在不同的硬件上部署 UTC 模型，需要选择硬件所支持的推理引擎进行部署，下表展示如何在不同的硬件上选择可用的推理引擎部署 UTC 模型。

1.2K20

MTK Android平台开发流程

1.拷贝代码仓库从git@192.168.1.3:a89.git到work目录下： cbk@YCS:~/work$ll cbk@YCS:~/work$rm-rfa89/ cbk@YCS:~/work$cd.../mkmmpackage/app/sudoku 5.设置eclipse选择启动不同的AVD设置方式： eclipse中右击指定app文件夹、选择Runas- Runconfigrations，弹出界面选择...=gc0309_yuv#hi704_yuv 16.请教，android中如果修改了资源文件，如res/values/string.xml文件中的内容，那么如何编译生效？...我将该模块重新编译了一下如mmmpath/module-name,但是好像没有生效 删掉生成的jar包就OK了。具体在out／target／common／obj目录下 ....GCC是自由软件发展过程中的著名例子，由自由软件基金会以GPL协议发布。GCC是大多数类Unix操作系统（如Linux、BSD、MacOSX等）的标准的编译器，GCC同样适用于微软的Windows。

2.8K40

背诵不等于理解，深度解析大模型背后的知识储存与提取

这个显著的提升与模型的微调、大小或训练时间无关，而是与知识在预训练 (pretrain) 中的呈现方式有关，即知识如何被大模型 “背诵”。...在 P 探针中，我们输入传记条目到预训练模型，训练一个线性分类器预测六个目标属性（如大学、专业等）。我们想看模型是否能在早于属性的位置提取这些信息。...如果分类器在人名后立即显示对 “工作单位” 有高准确率，说明模型直接学习了 “Anya 的雇主是 Meta”。...总的来说，语言模型是否能回答 “知识提取” 问题，不仅取决于 “无损压缩”，还与 “如何在模型中压缩” 有关。...他们还发布了《Part 3.2：知识的操作》，进一步研究了模型如何在特定情况下操作知识。例如，如果大模型记住了《静夜思》，能否通过微调使其推理出《静夜思》的最后一句是 “低头思故乡”？

1.1K10

Git hooks与自动化部署

通过钩子可以自定义 Git 内部的相关（如 git push）行为，在开发周期中的关键点触发自定义的行为。Git 含有两种类型的钩子：客户端的和服务器端的。...在开发团队中为了保持团队所使用钩子一致，维护起来算是比较复杂的，因为 .git/hooks 目录不随你的项目一起拷贝，也不受版本控制影响。...简单的解决办法是把钩子文件存放在项目的实际目录中（在.git 外），这样就可以像其他文件一样进行版本控制，然后在.git/hooks中创建一个链接，或者简单地在更新后把它们复制到.git/hooks目录下...公司基本都用GitLab如果做公司的项目，还是自建GitLab服务器，下面将讲解如何在 GitLab 服务器中使用 Server-Side Hooks。.../bin/shDIR=/home/wwwroot/default #此次为nginx服务器站点代码git --work-tree=${DIR} clean -fd demo-brancdgit --work-tree

69830

解密 BERT

ULMFiT更进一步，在文档分类任务中，即使只有很少的数据（少于100），对该框架训练的语言模型进行微调就能够提供出色的结果。这意味着ULMFiT解决了NLP任务中的迁移学习问题。...BERT的作者还介绍了一些遮掩语言模型的注意事项： 为了防止模型过于关注特定位置或被遮掩的标记，研究人员随机遮掩15％的单词 被遮掩的单词并不总是[MASK]取代，在针对特定任务的微调阶段是不需要[MASK...，我详细介绍了如何在Python中实现遮掩语言模型：Introduction to PyTorch-Transformers: An Incredible Library for State-of-the-Art...它创建了一个BERT服务器，我们可以在notebook中编写ython代码进行访问。通过该方式，我们只需将句子以列表形式发送，服务器就会返回这些句子的BERT嵌入。...，应该是1x768 print(embedding.shape) IP地址是BERT服务器或云平台的IP; 如果是本机服务器的话不需要填写IP 由于该句被BERT架构中的768个隐藏单元表示，最终返回的嵌入形状是

3.4K41

每日论文速递 | 用于参数高效微调的小型集成LoRA

A：这篇论文试图解决的问题是如何在保持参数效率的同时，提高大型预训练语言模型（LLMs）在特定下游任务上的微调（fine-tuning）性能。...具体来说，它关注于如何在使用较少可训练参数的情况下，实现更高的模型性能，特别是在自然语言理解（NLP）任务和指令遵循任务中。...LoRAMoE: 使用多个LoRAs作为可适应的专家，并在前馈网络层中使用路由器来门控它们，以解决微调数据可能扰乱LLMs中存储的世界知识的问题。...实施细节：所有模型都在NVIDIA A800 GPU上进行微调。实验中使用了AdamW优化器，并在训练过程中应用了线性学习率调度。批大小设置为128，训练周期数与基线模型保持一致。...性能对比：在GLUE和INSTRUCTEVAL数据集上，MELoRA在多个任务上的性能与LoRA和其他变体进行了对比，展示了MELoRA在不同设置下的性能表现。

19010

BERT 论文 - 第一作者的 Reddit 解读说明翻译

像承诺的一样，谷歌公开了关于 BERT 模型的代码，感兴趣的可以在 Colab 上使用免费 TPU 微调 BERT，具体可以戳：这里。也可以看看谷歌官方项目地址。...最近几年，人们在将预训练 DNNs 模型作为一个语言模型并采用微调（fine-tuning）方法在一些下游 NLP 任务（如，问题回答，自然语言推断，情感分析等等）上已经取得了非常好的结果。...然而，可以取而代之的是一个非常简单的技巧，其被用于降噪自动编码器中（de-noise auto-encoders），即从输入中掩盖一定比例的单词并从上下文中重构这些单词。...但对我们来说，真正令人惊讶和意想不到的是，当我们从一个大型模型（12 个转换区块，768 个隐藏层，110M 参数）变成一个非常大的模型（24 个转换区块，1024 个隐藏层，340M 参数）时，我们得到了即使在非常小的数据集上也有巨大的改进...但实际的 TensorFlow 方面对于预训练和微调是 99％ 相同。 附上我对这篇论文的笔记：BERT - 用于语言理解的深度双向预训练转换器

79930

2023中国高校计算机大数据挑战赛：论文学科分类baseline|清华主办

2023中国高校计算机大数据挑战赛：论文学科分类baseline|清华主办 官方地址：https://www.heywhale.com/home/competition 项目码源见文末 1.比赛介绍...另一方面，在 2023 年 3 月 14 日，智谱 AI 与清华大学联合发布了 ChatGLM-6B 开源模型，并在不到一个月的时间内吸引了超过 100 万人下载安装。...该模型在 Hugging Face (HF) 全球大模型下载榜中连续 12 天位居第一名，在国内外的开源社区中产生了较大的影响。...metric_for_best_model macro_f1 \ --load_best_model_at_end True \ --save_total_limit 1 \ --save_plm 该示例代码中由于设置了参数...learning_rate：训练最大学习率，UTC 推荐设置为 1e-5；默认值为3e-5。 do_train:是否进行微调训练，设置该参数表示进行微调训练，默认不设置。

35400
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券