3.7 配置时钟 此处会自动从时间服务器上读取时间并应用于本地 ? 3.8 磁盘分区 跟随安装程序来对磁盘进行分区，分区方法我们选择"向导-使用整个磁盘“ ?...选择要分区的磁盘，默认只有一块，我们选中点击继续 ? 选择要分的磁盘分区，分区方案选择"将所有文件放在同一个分区中（推荐新手使用），并点击“继续”。 ?...分区完毕以后，选择"结束分区设定并修改写入磁盘” 并点击“继续” 进行下一步 ? 将磁盘改动写入磁盘中，并点击“继续” ? 3.9 安装基本系统 ? ?...3.10 将GRUB安装至硬盘中 是否将Grub启动引导安装到主引导程序记录（MBR）上？我们选择"是”，并点击下一步。 ?...输入我们要安装的启动引导器设备，我们直接选择/dev/sda 并点击继续… ? 正在结束安装进程… ? 已安装完毕… ?
1、介绍 图像到图像（i2i）翻译网络学习域之间的翻译，将从数据集学习的目标外观应用于源图像的上下文。这实现了神经照片编辑等应用，以及面向机器人的任务，如一天中的时间或天气选择、领域自适应等。...尽管如此，[23]使用简单的模型来学习基本的图像变换（旋转、亮度等）。 纠缠的表示 解纠缠通常用于通过分离图像内容和样式来获得对生成的控制。...为此，我们在先前的实例规范化（IN）的基础上进行构建，该规范化允许携带与样式相关的信息。它为输入 写入， 其中， 和 是输入特征统计， 和 学习了仿射变换的参数。...假设一个输入图像 ，映射到 。如图2所示，我们对 和 进行随机采样，并将M（.）应用于 ，得到偶 。我们使用CNN（φ-Net）进行领域相似性发现。...混乱的维度 由于MUNIT在设计上是多模态的，因此评估CoMo MUNIT将 与MUNIT的风格维度正确地分开是很重要的。我们通过采样 和样式来实现这一点。
本文旨在介绍如何从使用ChatGPT开始，逐步深入探索提示工程（Prompt Engineering），为想要将聊天型AI应用于实际场景的读者提供一个进阶的指南。 1....它可以理解人类语言输入并生成有逻辑、有趣甚至有创造性的回复。在探索提示工程之前，了解ChatGPT的基本原理和用法是必要的。 2....提示工程的概念 提示工程是指通过在模型输入中使用适当的提示（prompt）或指令，来引导模型生成特定类型的回复。这可以帮助模型更好地满足用户的需求，减少生成不相关或不合适的回答。...引导方式： 可以使用不同的引导方式，如问答形式、命令式指令、故事开头等，根据任务类型和需要选择合适的方式。 4....高级提示工程技巧 一旦掌握了基本的提示工程技巧，你可以尝试更高级的方法： 温度和顶点： 调整生成回复的温度和顶点参数，以控制回复的多样性和准确性。
最近的:has()选择器允许您对父元素和其他祖先应用样式，本文将向您展示如何在Web应用程序开发中使用它。 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。...它在CSS中是一个重要的解决方案，不仅仅是一个简单的“父级”选择器。 使用 :has() 选择器，您可以将样式应用于父元素或祖先HTML元素。...它是一个强大的CSS工具，您可以用于以下目的： 为子元素的父元素设置样式：如果一个 元素包含一个 元素，你可以使用 :has() 选择器来为它设置样式。...导航菜单示例 这将引导我们进入我们项目的下一部分，它看起来是这样的： 在这里，我们将鼠标移到位置上，您可以看到当我们将鼠标悬停在位置上时，我们拥有的不同位置。...输入验证示例 我们的最后一个例子将引导我们进入项目的这一部分，看起来像这样： 上面的图像显示了包含文本“名称”和文本输入的 label 。现在，我们要选择相反的东西。
逆合成是确定合成特定目标分子所需的最佳步骤序列的任务，其出发点是从容易获得的基本构建块开始。...与之前使用语言模型预测化学反应的方法相比，作者首次引入了在逆合成推断任务中用人类或机器输入引导化学预测的概念（图1）。作者引入了指定断裂位点的提示，以将深度学习算法与领域知识和经验相结合。...当应用于逆合成时，分子的SMILES字符串被用作输入，模型生成一组前体（反应物和试剂）作为翻译的结果。...基线模型不是直接用于基于提示的学习，也不能在其输入中接受引导提示。...为了比较断裂意识模型和基线模型，作者利用断裂信息选择了与选定断裂位点匹配的基线模型生成的前体。使用引导提示的结果是准确性增加了39%（即，在39%的情况下，基线模型无法产生与断裂位点匹配的合适前体）。
hi(0)是初始输入xi，其中xi∈Rd，d是输入特征维度。 2.2 注意引导层 AGGCN模型由M个相同的块组成。每个块由三种类型的层组成：注意引导层、密集连接层和线性组合层。...在注意引导层中，通过构造注意引导邻接矩阵Ã，将原始依赖树转换为完全连通加权图。Ãi对应于完全连通图Gi，每个Ãij是从节点i到节点j的边的权重。...最后该研究将句子表示和实体表示连接起来以获得最终的分类表示。首先，需要获取句子表示形式。计算式为： ? 其中hmask表示被掩蔽的集体隐藏表示。掩蔽表示我们仅选择句子中的关系标记而不是实体标记。...我们将前馈神经网络（FFNN）应用于关系推理中的级联表示： ? 其中hfinal作为逻辑回归分类器的输入，进行预测。 03 ?...3.2 设置 作者在注意引导层选择N个头部（N∈{1,2,3,4}），M个块（M∈{1,2,3}）；在密集连接层选择L个子层（L∈{2,3,4}）。
Tutorial Master的使用，主要描述如何将引导添加到游戏中使用。...具体使用哪一个Module用于引导完全看自己的需要自行选择，这个没有限制，且Tutorial Master提供的四个Module我们也可以自定义个性化的样式显示。...这里也是与第一段添加Module时同样的步骤，给这个Stage添加两个Module用于显示引导样式。...接下来需要来到 Tutorial List面板，找到First Tutorial，在Events下找到 On Tutorial End 事件，点击+添加一个事件方法，方法内容如下： 此处输入的...---- 总结 本文通过使用Tutorial Master插件结合一个小游戏完成了一个简单的游戏新手引导制作。 制作步骤其实很简单，都是些重复的操作，基本上不用改原有程序的代码。
官方首页逻辑解析 官方的首页其实就是起到一个引导的作用，通过大的图片来引导用户点击 然后我们切换到组件视图来分析一下首页都使用了哪些组件 它的布局组件使用了节点组件，节点组件就相当于我们html里的...那么我们按照分析的第一层结构先添加一下自己的布局 实现布局 节点组件是在通用分类里，增加的方式是点击一下组件的名称 但是添加进去发现页面没有变化，需要把预览的效果关闭了 这样就可以看到效果了 然后切换到组件视图，我们选择节点组件的插槽...一般是设置父容器的布局 首先是设置父容器的宽度，我们设置成1040PX 内边距的上边距设置38PX，只能输入数字，所以需要使用样式的编辑器手动改一下字 外边距的话左边和右边都是auto 然后就是设置文本组件的样式...快捷功能引导区功能实现 我们也按照官方的思路，在节点组件里添加四个组件 我们需要在栅格组件上设置样式，布局设置成flex，主轴对齐是两端对齐 外边距的话，上下是86PX，左右是auto 宽度设置成...样式设置好后我们就需要给图片增加一个点击事件，选择平台方法里的导航即可 这样设置就都完成了 总结 总体上PC端设置要比移动端复杂不少，尤其对组件概念的理解上，好些属性都需要手输入代码，不能完全在视图上设置
帮助用户做出选择 滑块虽然可以帮助用户查看各个选择项，但在某些情况下，直接引导用户找到他们想要的结果也很重要。换句话说，好的用户界面可以帮助和指导用户。 滑块可以引导用户做出明智的选择。...Airbnb将价格范围选择的滑块与直方图进行了配对，在直方图上显示了价格分布和每晚平均价格。此图表可以很好的引导用户在预期的价格区间里做出选择。...无独有偶，在Trulia网站上你会可以看到滑块引导用户做出选择的优秀案例。...Trulia的房屋购买力承受计算器采用了色彩值变化的滑块设计，该滑块能够通过色彩变化和形状大小变化很直观的告知用户相关的债务收入情况，以此来引导用户做出正确选择，规避风险。 ? 3....滑块的设计 滑块的设计其实已经不是难事，尤其是现在很多的设计工具已经有了很多封装好的组件，拖拽即可使用，比如在Mockplus中，就有三种滑块样式可供选择：滑块、水平滑块和垂直滑块。
从基本的项目设置到复杂的应用逻辑开发，本文将一步步引导开发者了解 Taro 在鸿蒙应用开发中的实际应用，快速掌握跨平台开发的技巧。...步骤 2：创建 Harmony 主项目 1.创建新项目，选择需要开发的设备，然后 Mode 选择 Stage 模型，Compile SDK 选择 4.0.0(API 10)，按照引导操作后一个新的项目就被创建出来了...与小程序的差异 当下，虽然 Taro 适配鸿蒙 ArkTS 的工作已经基本完成，但在适配过程中，我们也发现了一些暂时无法解决或者计划后续解决的遗留问题。...样式解析存在一定的限制 由于在 ArkTS 中，会使用声明式 UI 来对 UI 的样式进行描述，因此不存在 sass 和 css 等样式文件，因此 Taro 在适配鸿蒙 ArkTS 时，会在编译时去解析这些样式文件...另外，由于样式的解析是基于组件文件的纬度的，因此样式文件只能应用于被其引用的组件文件中，而不能跨文件应用，并且样式文件也只支持类选择器。
计算主要来自高分辨率输入的Transformer架构。 在今天分享中，研究者为这项基本任务提出了一种性能相当的加速替代方法。...还将其应用于多个下游分割任务，以显示其泛化性能。...该方法由两个阶段组成，即所有实例分割和提示引导选择。前一阶段是基础，第二阶段本质上是面向任务的后处理。...然后选择与文本提示的图像嵌入具有最高相似性得分的掩码。 通过仔细实施这些提示引导选择技术，FastSAM可以从分割图像中可靠地选择感兴趣的特定对象。...一种更有效的即时引导选择技术留给了未来的探索。 04 实验及可视化 Segmentation Results of FastSAM SAM和Fast-SAM比较 在上图中显示了定性结果。
容错性最初应用于计算机领域，它的存在能保证系统在故障存在的情况下不失效，仍然正常工作。产品容错性设计能使产品与人的交流或人与人借助产品的交流更加流畅。...有的网站直接把不能操作的部分灰置，比如携程网的时间选择控件的设计，将已经过去的日期灰置，以免用户误选。...Google搜索中，当有单词或词语输入错误时，Google搜索就会根据匹配度给用户可能正确的单词或词语供用户选择，避免二次输入，很人性化的做好了纠错。...（4）减少不必要的操作步骤 携程网的注册页面，输入邮箱时下方会相应出现各种邮箱后缀供用户快速选择，减少用户的输入操作次数。...最后，将所有提到的一二级原则统一整理成架构图方便大家查看。
[在这里插入图片描述] 官方首页逻辑解析 官方的首页其实就是起到一个引导的作用，通过大的图片来引导用户点击 [在这里插入图片描述] 然后我们切换到组件视图来分析一下首页都使用了哪些组件 [在这里插入图片描述...一般是设置父容器的布局 首先是设置父容器的宽度，我们设置成1040PX [在这里插入图片描述] 内边距的上边距设置38PX，只能输入数字，所以需要使用样式的编辑器手动改一下字 [在这里插入图片描述] [...布局上是一行四列，所以模板里放置了四个组件 [在这里插入图片描述] 快捷功能引导区功能实现 我们也按照官方的思路，在节点组件里添加四个组件 [在这里插入图片描述] 我们需要在栅格组件上设置样式，布局设置成...[在这里插入图片描述] 样式设置好后我们就需要给图片增加一个点击事件，选择平台方法里的导航即可 [在这里插入图片描述] 这样设置就都完成了 总结 总体上PC端设置要比移动端复杂不少，尤其对组件概念的理解上...，好些属性都需要手输入代码，不能完全在视图上设置，还是有待优化的空间的。
作者 | 蒋宝尚 编辑 | 丛 末 图像翻译目的是用模型将源域图像转换到目标域图像，通常涉及标签图到场景图的转换、图像风格、人脸的属性变换、标签图到场景图的转换。...1 思想简介 图注：方法概述如上，上图说明了模型转换猫品种的过程：1.使用引导网络的估计域训练多任务鉴别器；2.引导网络为生成器提供参考图像（ reference image ）的样式代码。...2 主要方法 前面也提到，引导网络有两个作用，其一是将风格代码（style code）提供给生成器，其二是将伪域标签提供给鉴别器来指导翻译。...然后仅利用估计输入图像的域的损失来计算其梯度。...在训练策略效果实验中，作者选择了AnimalFaces 10数据集，并验证了引入引导网络中的对抗损失能够提高模型的整体翻译性能。
需求分析 这个问卷一共是分成了两个页面，首页是个功能引导页，点击开始问卷可以跳转到具体的问卷提交页，当用户填完各种选项的时候可以点击提交按钮。 题目一共是20道，分为单选、多选、问答题。...[在这里插入图片描述] 输入数据源的名称和标识，点击开始新建按钮 [在这里插入图片描述] 找到数据源字段部分，点击添加字段按钮 [在这里插入图片描述] 首先输入性别字段，考虑到性别需要单选，所以我们选择枚举...[在这里插入图片描述] 输入应用名称和标识，点击确定 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 首页的制作 我们分析一下首页的功能，一共是三部分，一个引导图片，一个标题，再加一个按钮。...引导图片我们从百度里下载一张就可以，下载好之后我们点击资源管理菜单 [在这里插入图片描述] 点击添加素材，把我们下载好的图片上传上去 [在这里插入图片描述] 基础工作做好了之后我们就需要开始制作页面了，...] 为了点击按钮能调整到问卷填写页面，我们切回到页面管理视图，点击创建新页面按钮 [在这里插入图片描述] 输入页面名称和标识 [在这里插入图片描述] 页面创建成功后给按钮增加一个事件，选择平台的导航方法
在本文中，我们将深入探讨 Bootstrap 的全局 CSS 样式，适合初学者，帮助他们更好地理解和应用这些样式。 什么是全局 CSS 样式？...全局 CSS 样式是应用于整个网站或应用程序的样式，它们定义了基本的排版、颜色、间距、字体和其他外观特征。...接下来，我们将深入了解这些样式的细节。 排版 排版是网页设计中的一个重要方面，Bootstrap 提供了一组排版样式，用于设置文本的字体、字号、行高和颜色。...以下是一些常用的排版类： h1 到 h6：用于定义标题的样式，字号逐渐减小。 lead：用于设置引导文本的样式，通常用于突出重要信息。...，同时提供了不同样式的选择。
通过取该梯度的负值，我们可以将训练过程中的损失降到最低。对于梯度上升，取而代之的是类分数相对于输入像素的梯度，并告诉我们哪些输入像素对图像分类最重要。...一旦将Grad-CAM用作过滤器，引导式Grad-CAM便会生成高分辨率，区分类别的热图。...最后，我们将热图与引导反向传播逐点相乘，得到高分辨率和概念特定的Guided Grad-CAM可视化。...这个想法很简单：作者指出，如果输入图像首先受到噪声干扰，则可以为每个版本的干扰输入计算一次梯度，然后将灵敏度图平均化。尽管运行时间更长，但这会得到更清晰的结果。...以下是引导式反向传播和平滑梯度图像的对比： ? 杜宾犬图像上的标准制引导反向传播（左）与平滑梯度（右）。这里的模型是InceptionNet。 当您面对所有的方法时，会选择哪一种？
虽然UI比win10好看不少 诶~举例俩最大槽点 槽点一 win11重装进入引导过程时必须先连接网络 （美其名曰 : 为了检查系统中必要的更新） 选择用户名后必须登录微软账户来进行引导！...然后进入系统后运行命令行窗口你就会发现你的窗口格式为 :C:\Users\你微软登录主账号的前五位数英文> 教程开始 我们由启动盘引导完成后进入系统你将会看到这个界面 键盘输入快捷键win + X找到终端管理员这个选项并点击...用户 此时切换到管理员用户是相当于开启了一个新用户，所以会提示引导用户进入桌面 进入administrator桌面后 重新操作一遍第一步也就是（使用管理员权限打开命令行） 在终端中写入netplwiz...会出现这个的一个界面 注意：正常状态下为两个账户一个用户名为：微软登录账号前五位英文 、另一个为administrator 我们将鼠标移动到我们要改的更改的用户名上然后右击更改成自己想要设置的用户名...这个时候我们是以临时管理员账户登录的，所以Windows桌面是默认的样式，也没什么内容。
在这项工作中，我们利用传统软件工程中的一种技术——覆盖引导模糊测试（coverage guided fuzzing，CGF），并将其应用于神经网络的测试。...覆盖引导模糊测试（Coverage-guided fuzzing） 在实际的软件测试中，覆盖引导模糊测试（Coverage-guided fuzzing）被用来查找许多严重的bug。...在这种度量下，如果一个新的输入导致代码在if语句中以不同于先前的方式分支，那么覆盖率就会增加。 CGF在识别传统软件中的缺陷方面非常成功，因此我们很自然地会问，CGF是否可以应用于神经网络？...在这项工作中，我们选择使用快速近似最近邻算法来确定两组神经网络的“激活”是否有意义上的不同。...然后，将所有权重和激活截断为16-bits，我们在MNIST测试集上比较了32-bit和16-bit模型的预测精度，没有发现不一致。
「除了多步推理，基本提示仍然被广泛地运用在文本生成任务中，比如机器翻译和摘要」，其中先前的先进方法，例如思维链式推理，在这些任务中已经被证明是无效的。...DTG不是直接从给定的输入文本生成结果，而是首先根据输入文本和预定义错误类型，从而引导模型做出思考判断的决策，最终输出结果。这个思考判断过程构成了DTG方法的基石。...此外，还可以提供一些演示，让LLM了解预期输出（以蓝色突出显示）和测试输入（以红色标记）。 「DTG是一种通用的提示方法，只需对提示进行最少的修改即可轻松应用于任何文本生成任务」。...可能的候选文本包括一个随机抽样的句子，或者更极端是一个空字符串，即：将“[SYS]”设置为“”。这两种选择都成功地促进了模型思考判断能力，并改善了多个文本生成任务的结果。...通用：它可以毫不费力地应用于范围广泛的文本生成任务，只需对提示进行最少的调整。
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