表单是信息添加、录入的通用形式，合理的表单设计能减轻用户负担。这里码匠提供了一些表单设计的简单技巧。
2.段落标签： 标签：用于包裹段落文本，当p标签包含多行文本时，浏览器会自动忽略源代码中的空格和换行，多行文本间保留一个空格，p标签也可以使用align属性，设置段落对齐方式，如下图:
我们在使用条码标签打印软件设计制作标签时，会使用到很多元素，比如文字、图形、条形码、二维码等等。我们在输入这些元素的时候会出现参差不齐的现象，为了美观，需要按照一定的方式将这些元素快速对齐。下面就详细介绍操作方法。
由于B端产品的复杂性，表单往往呈现出字段多类型杂等特点；但是一个糟糕的表单会极大影响用户信息的录入，从而影响整个产品的体验。
在标签打印软件中制作标签的时候，有的时候标签内容比较多，文字长短不一，如果不好好排版的话，会感觉很乱，为了标签的美观，在标签打印软件中添加完需要的文字之后，可以选择我们想要排版的文字，点击软件中的对齐按钮，使标签内容迅速对齐。具体操作如下：
1.标题写法一：一级标签(# 一级标签)二级标签(## 二级标签)三级标签(### 三级标签)四级标签(#### 四级标签)五级标签(##### 五级标签)六级标签(###### 六级标签)注意#和文字之间要有空格写法二：只能用于一级和二级标签一级标签(文字下加===号)二级标签(文字下加---)2.下划线---(3个横线极其以上，但是要注意区别开二级标签的下划线)----***/---/___(3个符号极其以上)----3、列表有序列表123123123无序列表123 (* 123)123123123(
本文分享论文『Align and Prompt: Video-and-Language Pre-training with Entity Prompts』，由 Salesforce&ANU 提出ALPRO，进行细粒度的视频文本对齐！代码已开源！
机器之心专栏 复旦大学数据智能与社会计算实验室 复旦大学数据智能与社会计算实验室（Fudan DISC）推出大规模跨视觉语言模态预训练模型：MVPTR。 本文介绍了 Fudan DISC 实验室提出的一种基于多层次语义对齐的多阶段视觉 - 语言预训练模型 MVPTR，MVPTR 是一个多阶段的视觉 - 语言表征模型和预训练方法，通过显式地学习表示不同层级的，来自图片和文本信息的语义，并且在不同的阶段对齐不同层次的语义，在大规模图片 - 文本对语料库上预训练的 MVPTR 模型在下游视觉 - 语言任务上取得了
2021年9月15日，Chemical Engineering Journal杂志发表了兰州大学姚小军课题组和腾讯量子实验室谢昌谕博士等人合作的研究文章，该文章提出一种基于Transformer模型的新方法RetroPrime，用于同时解决基于Transformer模型的方法在逆合成预测中反应多样性不足和化学上不合理输出的问题。
大语言模型（LLMs）虽展现出了强大的能力，但也可能产生不可预测和有害的输出，例如冒犯性回应、虚假信息和泄露隐私数据，给用户和社会造成伤害。确保这些模型的行为与人类意图和价值观相对齐，是一个紧迫的挑战。
在这个网页中用户类别与用户性别与其他几项有很明显的区别——没有对齐，但我们所需要的又是要各项都对齐的网页。如：
无线端用户使用移动应用程序或网站都有一个特定的目标。通常情况下，站在用户和他的目标之间都会有一个交互形式 – 。实际情况中，表单被认为是用户使用链路中达到目标的最后一步，这就是为什么它是如此重要。所以
条码标签软件可以制作各种行业的标签，今天我们就来制作一款中药标签，这种标签上一般包含有品名、产地、规格和数量等信息，制作完成的标签可以粘贴在外包装上，方便辨识。下面我们就看看具体的操作方法。
Tkinter是python自带的gui界面工具，作为非常强大的内置库tkinter，利用它可以很轻松做出一些简易的UI界面，Tkinter中给我们提供了15种控件供大家使用。
我们在服装、家纺产品上都能见到一种水洗标签，这些水洗标签通常包含面料的成分、洗涤标志和说明。其实制作水洗标签可以分为两个部分，一部分是文字，另一部分就是水洗图。下面就给大家介绍如何设计制作水洗标签。
根据人类反馈的强化学习（RLHF）是一种对齐语言模型与人类偏好的有效技术，而且其被认为是 ChatGPT 和 Bard 等现代对话语言模型的成功的关键驱动因素之一。通过使用强化学习（RL）进行训练，语言模型可以优化用于复杂的序列级目标 —— 使用传统的监督式微调时，这些目标不是轻易可微的。
任意方向的目标广泛出现在自然场景、航拍照片、遥感图像等，任意方向的目标检测受到了广泛的关注。目前许多旋转检测器使用大量不同方向的锚点来实现与ground truth框的空间对齐。然后应用交叉-联合(IoU)方法对正面和负面的候选样本进行训练。但是我们观察到，选择的正锚点回归后并不能总是保证准确的检测，而一些阴性样本可以实现准确的定位。这说明通过IoU对锚的质量进行评估是不恰当的，进而导致分类置信度与定位精度不一致。本文提出了一种动态锚学习(DAL)方法，利用新定义的匹配度综合评价锚的定位潜力，进行更有效的标签分配过程。这样，检测器可以动态选择高质量的锚点，实现对目标的准确检测，缓解分类与回归的分歧。在新引入的DAL中，我们只需要少量的水平锚点就可以实现对任意方向目标的优越检测性能。在三个遥感数据集HRSC2016、DOTA、UCAS-AOD以及一个场景文本数据集ICDAR 2015上的实验结果表明，与基线模型相比，我们的方法取得了实质性的改进。此外，我们的方法对于使用水平边界盒的目标检测也是通用的。
本文介绍了使用Sentieon®工具处理下一代测序数据的方法，同时利用分子条码信息（也称为唯一分子索引或UMI）。分子条码可以在测序之前在模板DNA分子的末端引入唯一标签，从而大大减少PCR重复和测序错误对变异调用过程的影响。
用于语义分割的实域自适应仿真已被积极研究用于自动驾驶等各种应用。现有的方法主要集中在单个源设置上，无法轻松处理具有不同分布的多个源的更实际的场景。在本文中，我们建议研究用于语义分割的多源域自适应。具体来说，我们设计了一个新的框架，称为多源对抗域聚合网络（MADAN），它可以以端到端的方式进行训练。首先，我们为每个源生成一个具有动态语义一致性的自适应域，同时在像素级循环上一致地对准目标。其次，我们提出了子域聚合鉴别器和跨域循环鉴别器，以使不同的适应域更紧密地聚合。最后，在训练分割网络的同时，在聚合域和目标域之间进行特征级对齐。从合成的GTA和SYNTHIA到真实的城市景观和BDDS数据集的大量实验表明，所提出的MADAN模型优于最先进的方法。
本文分享论文『KD-VLP: Improving End-to-End Vision-and-Language Pretraining with Object Knowledge Distillation』，由上科大&Intel&MSRA联合提出基于知识蒸馏的端到端多模态预训练模型《KD-VLP》。
上次的一篇文章说了下DenseNet，这一篇文章来说一下CRNN+CTC的识别原理以及实现过程。这篇文章原理部分主要参考于白裳老师的“一文读懂CRNN+CTC文字识别”，其中的CTC原理的讲解部分是我见过最清晰易懂的，值得好好读一下。
html标签是由<>包围的关键词 html标签是成对出现的 有部分标签是没有结束标签的，叫单标签， 页面中所有的内容，都是要放在HTML标签中的
ICLR2021投稿的3篇值得关注的图相关论文： 1.图-图相似网络——将图分类问题转化为一个经典的节点分类问题 2.如何找到你的友好邻里：自监督的图注意设计——提出了一种改进的噪声图的图注意模型——
加入oninput事件oninput = "value=value.replace(/[^\d]/g,'')" 代码示例：
多模态学习旨在理解和分析来自多种模态的信息，近年来在监督机制方面取得了实质性进展。
在 html 中设置 meta 视口标签 , 设置宽度等于设备宽度 , 初始比例为 1.0 , 用户不可缩放 , 最大缩放比例和最小缩放比例都设置为 1.0 ;
每个块级元素通常都会独占一行或者是多行，可以对其单独设置高度,宽度以及对齐等属性。
<head> </head> 指定html文档的一些属性，例如页面标题，字符集和关键字等-
---- 新智元报道 来源：专知 【新智元导读】在这份综述中，作者对SSML的最新进展进行了全面回顾，并沿着三个正交轴进行分类：目标函数、数据对齐和模型架构。 多模态学习旨在理解和分析来自多种模态的信息，近年来在监督机制方面取得了实质性进展。 然而，对数据的严重依赖加上昂贵的人工标注阻碍了模型的扩展。与此同时，考虑到现实世界中大规模的未标注数据的可用性，自监督学习已经成为缓解标注瓶颈的一种有吸引力的策略。 基于这两个方向，自监督多模态学习(SSML)提供了从原始多模态数据中利用监督的方法。 论文
近年来，行人重识别（Person Re-Identification，简称ReID）在计算机视觉领域可谓火遍了“大江南北”。脱胎于行人重识别，行人搜索（Person Search）问题在2017年的CVPR会议上被首次提出。与ReID的单一识别任务不同，行人搜索结合了行人检测和ReID两个任务，因此也更贴近实际应用场景。本文主要介绍阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）与牛津大学的科学家们刚刚被CVPR 2021接收的一篇论文：《Anchor-Free Person Search》。该工作开创性地提出了一个简洁有效的无需锚框（Anchor-Free）的行人搜索框架，其搜索精度全面超越以往基于二阶段检测器的框架，并且在保证性能的前提下达到了更快的运行速度。
机器之心专栏 QQ 浏览器搜索技术中心、腾讯 PCG ARC Lab 近年来，互联网短小视频内容的爆发式增长，对视频 - 文本检索（Video-Text Retrieval）的能力提出了更高的要求。在 QQ 浏览器搜索中，视频通常包含标题、封面图、视频帧、音频等多种模态信息，因此视频检索模型引入了多模态特征，以刻画 query 与视频在多个模态上的相关程度，并进行综合排序，提升视频搜索结果的整体满意度。此外，QQ 浏览器还能根据用户正在观看的视频内容，推荐用户可能感兴趣的搜索词，推词的挖掘、排序同样需要模型
我相信有很多小伙伴没有听说过Markdown语言。的确，对于一般人来说，有word足够了。但是有这么一群人，受够了word那糟糕的排版方式，需要一种新型的、能让人专注于输入而非格式的东西。网站小编、码农、排版编辑高呼：“要有光！” 于是乎Markdown诞生了。
声明：本文为原创，作者为 对弈，转载时请保留本声明及附带文章链接：http://www.duiyi.xyz/c%e5%ae%9e%e7%8e%b0%e9%9b%b7%e9%9c%86%e6%88%98%e6%9c%ba-71/
领域自适应是迁移学习重点研究的课题之一。以往，基于域不变表征的领域自适应方法由于对域偏移（domain shift）不敏感、能为目标任务获取丰富信息受到了极大关注。然而，在 ICML 2019 上，来自卡内基梅隆大学的研究人员指出，当标签分布不同时，对源任务的过度训练确实会对目标域的泛化起到负作用，并且用严谨的数学证明和丰富的实验说明了：为了提升领域自适应算法的性能，我们不仅需要对齐源域和目标域的数据分布、最小化源域中的误差，还应该对齐源域和目标域的标注函数。
html 一.html介绍: 全称为HyperText Markup Language,译为超文本标记语言，它不是一种编程语言，是一种描述性的标记语言，用于描述超文本中内容的显示方式.比如字体什么颜色
1.表格
作者：Aayush Bansal、Shugao Ma、Deva Ramanan、Yaser Sheikh
<meta> 元素可提供有关页面的元信息（meta-information），比如针对搜索引擎和更新频度的描述和关键词（重要）。
预测语义分割等结构化输出依赖于昂贵的每像素注释来学习卷积神经网络等监督模型。然而，在没有模型调整注释的情况下，在一个数据域上训练的模型可能无法很好地推广到其他域。为了避免注释的劳动密集型过程，我们开发了一种域自适应方法，将源数据自适应到未标记的目标域。我们建议通过构建聚类空间来发现逐片输出分布的多种模式，从而学习源域中补丁的判别特征表示。以这种表示为指导，我们使用对抗性学习方案来推动聚类空间中目标补丁的特征表示更接近源补丁的分布。此外，我们还表明，我们的框架是对现有领域自适应技术的补充，并在语义分割方面实现了一致的改进。广泛的消融和结果在各种设置的众多基准数据集上进行了演示，例如合成到真实和跨城市场景。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI CV大佬朱俊彦的新论文，让设计师们感觉危了。 事情是这样的： 量子位在微博上搬运了朱俊彦团队的新成果，一个能将2D草图一键变成3D模型的新算法，却意外引发设计圈盆友们的热烈转发讨论。 配文全是“沃日”、“？？？”…… 简单来说，这个模型能让非常粗糙的简笔画，一键变成逼真3D模型。 还支持实时编辑，不满意的地方擦掉重画，立马生成一个新的： 要知道之前的“图转图”模型，基本都是停留在2D层面，这回直接变3D真是一个突破。 也确实是生产力利器。 但没想到
视觉误差会对UI造成什么样的影响，业界内流行的解决方案又有哪些，本文将以超过五十个例子为你讲解。希望学习UI的朋友通过这篇文章可以解决这个问题。 俗话说眼见为实，但其实我们的眼睛经常欺骗我们。眼睛通过光的反射接收信息，然后经过一次「脑补」最终形成我们所谓「看见」的图像。脑补这个过程会因为各种原因的影响导致我们对于「看见」的事物的理解产生偏差。这一点对图形化操作界面的设计非常影响。既然无法绕过，设计师就要学会如何去「适配」人类的视觉惯性画出“正确”的界面。
本文分享论文VadCLIP: Adapting Vision-Language Models for Weakly Supervised Video Anomaly Detection,该论文已被 AAAI 2024 接收，代码和相关CLIP特征已开源。
3.Swing包括了图形用户界面(GUI)器件如：文本框，按钮，分隔窗格和表 4个器件
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 17 个在语音识别任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：NNLM、RNNLM、LSTM-RNNLM、Bi-lstm、Bi-RN
1. HTML简介 HTML由标签和属性构成的 1.1. HTML文档基本结构 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>网页标题</title> </head> <body> 网页显示内容 </body> </html> 2. 标签 学习html语言就是学习标签的用法 2.1. 标签语法 长在尖号后面第一个单词就是标签（标记，元素） 一组告诉浏览器如何处理一些内容的标签，通过关键字来识别， <body>, <title>, <m
办公文档是各行各业最基础也是最重要的信息载体，不管是金融、政务、制造业、零售行业等等，各种类型的文档都是业务流转过程中必不可少的数字资料。以银行信贷为例，一笔信贷业务在贷前贷中到贷后全流程中，需要涉及财报、银行流水、贸易合同、发票、尽职调查报告、审批意见书、会议纪要等等材料，材料的格式和内容均差异很大，但都是针对同一笔信贷业务、从不同角色视角、不同业务角度的情况描述。每一种材料都承载了重要的业务数据，对这些材料进行全面而准确的价值提取，并汇集所有材料实现全流程数据穿透，是前述信贷业务目前急需解决的问题。如何提取海量历史文档中的关键要素和数据，构建数据资产，也是当前各个行业做数字化智能化转型的重要课题。
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