静电说:Figma新的组件属性已经发布一段时间了,只能说,确实很好用。 但是还有很多同学会有疑问,今天静电为大家翻译了一篇Figma新组件属性的完全指南,非常全面,各位小伙伴一起来学习吧!先收藏再看哦~
文章索引 4.3 控件 4.3.1 活动指示器 4.3.2 添加联系人按钮 4.3.3 日期时间选择器 4.3.4 详情展开按钮 4.3.5 信息按钮 4.3.6 标签 4.3.7 网络活动指示器 4.3.8 页面控件 4.3.9 选择器 4.3.10 进度视图 4.3.11 刷新控件 4.3.12圆角矩形按钮 4.3.13 分段控件 4.3.14 滑块 4.3.15 步进器 4.3.16 开关按钮 4.3.17 系统按钮 4.3.18文本框 4.4.1 警告框 4.4.2 操作列表 4.4.3模态视图
stylecloud 是一个 Python 包,它基于流行的 word_cloud 包,并添加了一些有用的功能,从而创建出独特的词云。stylecloud 具备以下特点:
在本文中,我们将讨论一个linux命令,该命令在Linux中进行搜索非常有用。那就是“ grep”命令。我们可以使用grep搜索文件中的文本模式,另一方面,可以使用find命令在linux OS中搜索文件。除此之外,我们还可以使用grep命令过滤搜索结果以捕获特定的文本字符串、单词或数字。这个命令对于Linux操作系统中的日常任务非常有用。
CSS 删除线是一个 CSS 属性,它使文本看起来像是被删除线一样,就像这样。在网络开发和写作中,这经常用于表示文本已被删除或不再相关。但它也可以用于不同的事情。
介绍 Vim (Vi IMproved) 是用于 Unix 或 Linux 系统的开源文本编辑器。 Vim被称为编辑器之神,所以我们必须要掌握. 使用 Vim 模式 当 Vim 启动时,文件默认以命令模式打开。这意味着你可以四处移动和编辑文件,但不能插入新文本。 此模式下的所有字母数字键都等于命令,按下它们不会在屏幕上显示它们的值。例如,按字母w会将光标向前移动一个单词。 要键入文本,你必须处于插入模式。要切换到插入模式,请按i键。现在你可以在文件中键入文本。 要切换回命令模式,请按ESC按钮。 Vim 保
指定启动目录可以减少很多切换目录的麻烦操作,呆鸟以前写过一篇《1 分钟修改 Jupyter 启动文件夹》,已经介绍过,不在此赘述了。
以往我们写提示词的语法,高质量的提示词方式层出不穷,但当微调画面时,除了测试以外,我们可以测试提示词的交替采样方式对画面的影响,但是除此之外,有没有更简洁的方式微调画面呢?
理解序列数据 —— 如语言、音乐或视频 —— 是一项具有挑战性的任务,特别是当它依赖于大量的周围环境时。例如,如果一个人或一个物体在视频中消失,很久以后又重新出现,许多模型就会忘记它的样子。在语言领域,长短时记忆(LSTM)神经网络覆盖了足够的上下文来逐句翻译。在这种情况下,上下文窗口(在翻译过程中需要考虑的数据范围),从几十个词到大约 100 个词不等。最新的 Transformer 模型不仅改进了逐句翻译的性能,还可以通过多文档摘要生成整个 Wikipedia 的文章。这是可能的,因为 Transformer 使用的上下文窗口可以扩展到数千个单词。有了这样一个大的上下文窗口,Transformer 可以用于文本以外的应用,包括像素或音符,使其能够用于生成音乐和图像。
如果你是一名系统管理员或者开发者,当你在终端工作时有时会需要编辑一个文件。在Linux系统中有几种文件编辑器,你可以根据需求选择合适的文件编辑器。在这里,我想推荐Vim编辑器。
///UILabel 显示的文本只读,无法编辑,可以根据文字个数自动换行; ///UITextField 可编辑本文,但是无法换行,只能在一行显示;当点击键盘上的return时会收到一个事件做一些事情。 ////UITextView 可编辑文本,提供换行功能。
在线编辑文本文档从此不再受限制:100%享受查看,转换,打印和分页保真度,处理任何大小和复杂程度的文件,直接在浏览器上使用加强版的格式化工具集,ONLYOFFICE文档编辑器支持所有的流行格式
嵌入(embedding)是机器学习中最迷人的想法之一。 如果你曾经使用Siri、Google Assistant、Alexa、Google翻译,甚至智能手机键盘进行下一词预测,那么你很有可能从这个已经成为自然语言处理模型核心的想法中受益。
游戏开发并不需要局限于使用 Unity 或 Unreal Engine4 的用户。JavaScript 游戏开发已经有一段时间了。实际上,最流行的浏览器(例如Chrome,Firefox和Edge)的最新版本提供了对高级图形渲染(例如WebGL【https://get.webgl.org/】)的支持,从而带来了非常有趣的游戏开发机会。
在CSS的世界中,选择器是驱动我们在网页上看到的美丽且响应式设计的工作的马。它们允许开发者根据元素的属性、位置和关系来选择和样式化HTML元素。
注:Mac(17, pro) 快捷键盘不太一样,mac 对应的 Ctrl 要换成 command
命名一直是个让我头痛的问题,特别是那些看上去差不多的模块,所以就得想办法啦,我总结了下面的方法,虽然还在试验中。希望对大家有帮助。欢迎大家提出改进的意见。具体如下:
在面试时,当面试官询问你是否会熟练使用Linux中的vim时,你是否会自信地回答:当然了,小菜一碟!不就是打开vim编辑器,进入编辑模式(i),退出编辑模式(esc),最后保存文件并退出(wq)嘛!这谁不会?,然后你得意洋洋地等待面试官的下一轮提问,然而,面试官却在沉默片刻后突然问道:那你知道如何在vim中进行查找、替换、复制、粘贴吗?此时,你是不是愣住了,心想:咋还有这玩意呢,没听说过啊?于是你在内心默默流泪,却只能支支吾吾地回答:嗯……这个……然后面试官就笑了笑……
Google DeepMind最近在自己的视频博客上上传了一段视频,「简单明了地」演示了大语言模型的工作原理,引发了网友的激烈讨论。
请将 Ctrl 对应要换成 Command,而 Alt 对应换成 Option 再试一下。
今天做的这个案例,用到的是新的工具,新的经验不可多得,再次写一篇文章,更深层次的了解这个软件里面的其他工具
描述:以shell命令的形式执行参数。将ARGs组合成一个字符串,将结果作为shell的输入,并执行生成的命令。
上一篇文章中,我们初步结识了如何使用查找模式,也能够通过n和 N进行查找。这篇将会介绍搜索中更高级的用法。另外在写上一篇文章的时候我发现介绍查找相关内容的时候不能用动图来演示,主要是因为输入的内容太多了,剪成动图的话太大了,不一定能上传。第二个就是开启了匹配高亮的选项,比起动图来能更直观的看到匹配的结果。所以这篇文章就不采用动图了。
【导读】这篇博文介绍了如何在深度学习框架Keras上实现文本摘要问题,探讨了如何使用编码器-解码器递归神经网络体系结构来解决文本摘要问题,如何实现文本摘要问题的不同的编码器和解码器,博文通俗易懂,专知内容组整理出来,希望大家喜欢。 Encoder-DecoderModels for Text Summarization in Keras 用Keras实现基于Encoder-Decoder的文本自动摘要 作者:Jason Brownlee 译者:专知内容组 ▌文本摘要概述 ---- 文本摘要是从一个源文档中
做为前端开发者来说,大都数都用过 VSCode,并且也有很多是经常用的。但 VSCode 的一些快捷键可能我们不知道,也比较少用,毕竟这很好,因此本文就列出一些快捷键方便大家学习与记忆。
了解NLP的读者应该对Hugging Face这个名字非常熟悉了。他们制作了Transformers(GitHub超1.5万星)、neuralcoref、pytorch-pretrained-BigGAN等非常流行的模型。
例如,在excel中输入单位的人员信息后,如果需要在原出生年份的数字前再加两位数字,即在每个人的出生年份前再加两位数字19,如果逐个修改太麻烦,那么我们可以使用以下方法来节省时间和精力:
这是创建您的第一个Flutter应用程序的指南。 如果您熟悉面向对象的代码和基本编程概念(如变量,循环和条件),则可以完成本教程。 您不需要以前使用Dart或移动编程的经验。
本文构建了一个能同时完成四个任务的的深度神经网络: 生成图像描述、生成相似单词、以图搜图和根据描述搜图。传统上这些任务分别需要一个模型,但我们现在要用一个模型来完成所有这些任务。
相信大家也都通过各种渠道了解了老干妈与鹅厂的爱恨纠缠,当然其中还混入了迷惑行为的“骗子”、吃瓜吃得飞起的“阿里系”以及连称此事与我无关的“某搜索引擎”。
群里偶然发现大家好多人对office操作有些生疏,因此搜集整理了一下常用到的一些技巧,希望能帮助到各位!近两天由于号主事比较多,所以没有更新,还请大家不要见怪。
vim的学习曲线相当的大(参看各种文本编辑器的学习曲线),所以,如果你一开始看到的是一大堆VIM的命令分类,你一定会对这个编辑器失去兴趣的。下面的文章翻译自《Learn Vim Progressively》,我觉得这是给新手最好的VIM的升级教程了,没有列举所有的命令,只是列举了那些最有用的命令。非常不错。
样式属性 此命令允许您设置显示样式的格式设置属性。 有关样式如何工作的更多信息,请参见语法格式和样式。 格式化属性 每种样式都有许多格式设置属性。 由于样式存在于层次结构中,因此每种格式设置属性都与父样式结合在一起以产生最终结果。 例如,如果粗体=“ ON”,则添加粗体格式。 如果粗体=“ OFF”,则从父样式属性中减去粗体格式。 此对话框中的许多格式设置控件都显示以下值之一: 开–该属性将添加到父样式格式。 关–从父样式格式中删除该属性。 一个数字-该值替换父样式属性。 =(等于)-该属性无效,并且它继承与父样式完全相同的值。样式名称列表 列出所有语法格式样式。在此列表中选择一种样式时,其属性将加载到右侧的控件中。样例框中也会显示该样式的样例。该列表描述了样式层次结构。每个样式都有一个父样式,并从父样式继承其属性。 父母风格 这是样式层次结构中的父样式。当前样式从父样式继承其格式。样式列表描述了样式层次结构。除“等于”(表示“相同”)以外的任何属性都将与父样式格式组合。 添加样式 单击此按钮添加新的用户定义样式。 删除样式 单击此按钮删除用户定义的样式。标准内置样式无法删除。 加载… 单击此按钮可以从配置文件中加载新的样式表。 保存 单击此按钮可将当前样式表设置保存到新的样式配置文件。该文件将仅包含样式属性,并且不包含可以存储在配置文件中的其他元素。如果加载此配置文件,则仅加载样式属性。 重启… 单击此按钮可将所有样式重置为出厂默认设置。自安装Source Insight以来,这将丢失您的所有更改。 字体选项 字体名称 指示当前选择的字体。 尺寸 选择字体大小,特别是作为磅值。您可能会发现relative Scale属性更有用,因为它是相对的,并且不管父样式的更改如何都可以很好地工作。 规模 指定字体大小缩放比例,以父样式的字体大小的百分比表示。例如,如果缩放比例为50%,则它将是父样式字体尺寸的一半。 胆大 选择样式的粗体属性(如果有)。 斜体 选择样式的斜体属性(如果有)。 强调 选择样式的下划线属性(如果有)。 所有大写 选择样式的全部大写(大写)属性。 罢工 选择当前样式的Strike-Thru属性。 颜色选项 前景 选择当前样式的前景色。 背景 选择当前样式的背景色。 阴影 选择当前样式的阴影的颜色。 逆 选择当前样式的“反向”属性。反转表示前景和背景颜色反转。 间距选项 线以上 这将选择要添加到行上方的垂直间距的百分比。 线下 这将选择要添加到该行下方的垂直间距的百分比。 展开式 这将选择要添加到字符的水平间距的百分比。 固定空白 仅当您选择了按比例隔开的字体时,此选项才适用。固定间距字体(例如Courier New)不受影响。如果启用,Source Insight将尝试对空格和制表符使用固定宽度,以便制表符以与固定间距字体相同的方式排列。如果您使用的是比例字体,则通常在打开该程序的情况下看起来更好。请参阅:字符间距选项。 与下一行一起打印 如果启用,Source Insight将在打印时尝试将文本与下一行保持在同一页面上。我把文档翻译了一下,可以将就的看
Microsoft office是一款广泛使用的办公软件套装,它包含了多种不同的应用程序,如Word、Excel、PowerPoint、Outlook等。这些应用程序可以帮助用户进行各种任务,例如创建文档、制作表格、创建演示文稿、管理电子邮件等。
python和python解释器是一种东西,我们说的打开python就是打开python解释器。 python解释器是一个应用程序,在cmd中输入python3 test.txt,他的意思实际上是使用python3解释器这个应用程序打开test.txt这个文件,然后读取文件中的内容。
对话式AI是当前AI领域最火热的细分领域之一,其中自然语言处理(NLP)是最为困难的问题之一。
当我们听说卷积神经网络(CNN)时,我们通常会想到计算机视觉。从Facebook的自动标记照片到自驾车,CNN使图像分类领域发生重大突破,它是当今大多数计算机视觉系统的核心。
本文演示如何在Python中创建词云。词云是一种文本数据可视化,词云图中有些词更大、更粗,而另一些词则更小。通常,数据文本中提到的特定单词越多,这些单词在可视化中显示就越大。
这篇文章介绍了WaveNet,一种原始音频波形的深度生成模型。我们展示了WaveNets能够生成模仿任何人类语音的语音,并且听起来比现有的最佳文本语音系统更自然,与人类表现的差距缩小了50%以上。
文 / Peggy Chi,高级研究员,Irfan Essa,高级工程师,Google研究院
VSCode 为我们提供了一个小颜色框作为参考,但它还不够大,无法判断相似颜色之间的差异。Color Highlight 通过用颜色包装每个十六进制代码为我们提供了更大的预览。
桑基图是展现数据流动的很好工具,是一种特定类型的流量图。在这个图中,指示箭头的宽度与流量大小成比例。
作者:Pramod Kaushik Mudrakarta等 机器之心编译 参与:李诗萌、刘晓坤 来自芝加哥大学和谷歌的研究者通过归因方法分析了三种深度学习问答模型的内在过程,包括了对图像、图表和文本段落的问答。结果表明这些深度网络常常会忽略问题中重要的词,导致错误归因(把无关词当成决定答案的重要线索),从而可以轻易地构造对抗样本实现攻击。例如,最强的攻击可以将图像问答模型的准确率从 61.1% 降低到 19%,将图表问答模型的准确率从 33.5% 降低到 3.3%。 引言 近期,各种问答任务都应用了深度学
虽然已经合理的按照我的要求把文字加进去了,但是我们可以发现对于一张贺卡来说,这种图还是太过于复杂,内容过多。
不论是各处霸榜的谷歌BERT、OpenAI最近的强大NLP模型GPT-2,还是DeepMind击败星际2顶尖职业玩家的AlphaStar,背后都有 Transformer的身影。
VIM 的学习曲线相当的大,所以如果你一开始看到的是一大堆 VIM 的命令分类,你一定会对这个编辑器失去兴趣的。下面的文章翻译自「Learn Vim Progressively」,我觉得这是给新手最好的 VIM 升级教程了,没有列举所有的命令,只是列举了那些最有用的命令,非常不错。
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