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: 细说HTML元素的IDName属性的区别

可以说几乎每个做过Web开发的人都问过,到底元素的IDName有什么区别阿?为什么有了ID还要有Name呢?!...而同样我们也可以得到最classical的答案:ID就像是一个人的身份证号码,而Name就像是他的名字,ID显然是唯一的,而Name是可以重复的。    ...第一段里对于IDName的解答说的太笼统了,当然那个解释对于ID来说是完全对的,它就是Client端HTML元素的Identity。...而Name其实要复杂的多,因为Name有很多种的用途,所以它并不能完全由ID来代替,从而将其取消掉。...显然这些用途都不是能简单的使用ID来代替掉的,所以HTML元素的IDName的却别并不是身份证号码和姓名这样的区别,它们更本就是不同作用的东西。

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LLM2Vec介绍和Llama 3换为嵌入模型代码示例

但是这篇论文LLM2Vec,可以任何的LLM转换为文本嵌入模型,这样我们就可以直接使用现有的大语言模型的信息进行RAG了。...嵌入模型和生成模型 嵌入模型主要用于文本数据转换为数值形式的向量表示,这些向量能够捕捉单词、短语或整个文档的语义信息。...在论文中对encoder-only和decoder-only模型的特点进行了讨论,特别是在解释为什么decoder-only的大型语言模型(LLM)转换为有效的文本编码器时。...LLM2Vec 在论文中提出了一种名为LLM2Vec的方法,用于仅解码器的大型语言模型(LLM)转换为强大的文本编码器。...利用LLM2VecLlama 3化为文本嵌入模型 首先我们安装依赖 pip install llm2vec pip install flash-attn --no-build-isolation

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python数字字符串固定位数_python-String转换为64位整数映射字符以自定…「建议收藏」

) ‘0000000011101110001000001001000101001100000000101001101111101110’ 这里不需要填充;只要您的输入序列为32个字母或更少,则结果整数适合无符号...8字节整数表示形式.在上面的输出示例中,我使用format()字符串分别将该整数值格式化为十六进制和二进制字符串,然后这些表示形式零填充到64位数字的正确位数....””\n… from __main__ import testvalues, {} as testfunction … tviter = iter(testvalues) … “”” >>> for name...__name__)) … print(f'{name:>15}: {res:8.5f}’) … Alex Hall (A): 2.17879 Alex Hall (B): 2.40771 Jonathan...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站立刻删除。

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Chroma: 引领AI本地向量数据库的新潮流,向量数据库看这篇足够了

非结构化的数据表示为向量存入向量数据库,向量检索通过计算查询向量与数据库中存储的向量的相似度来找到目标向量。 1....提高精度和相关性 通过使用深度学习模型数据转换为向量,向量数据库能够更准确地捕捉数据之间的细微差别和关联。这意味着它们可以提供更相关和精确的搜索结果,这对于需要高度精准数据匹配的应用至关重要。...examples/vector_databases/readme AnalyticDB Cassandra/Astra DB AzureSearch Chroma Elasticsearch Hologres Kusto...(name=collection_name, embedding_function=openai_ef) chunks_from_url = get_text_chunks_from_url('https...results['distances'][0][i]}") print(f"Metadata: {results['metadatas'][0][i]}") print(f"ID

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接口回的 Long 值,竟然被偷了

,不可能因为前端JS的精度问题,而不去使用,因此,为了避免精度丢失,针对这种比较大的数值类型,可以将其以文本的形式返回; SpringBoot的对象序列化默认采用的是Jackson,有以下三种方式来数值类型转换为文本串...@Data class User{ @JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class) Long id; String name;...": "1508733541883731970", "name": "zhangsan", "age": "10", "gender": 1 } 配置了@JsonSerialize的id和...age被转换成了文本 优点 灵活,针对对象的属性配置,想那个就那个,不会干扰到其他属性或者对象 缺点 每个需要转换的属性都需要配置,有点苦力活的意思 方式二:全局配置,数值类型转换为文本 如果需要将所有的数值类型全部转换成文本...配置完,所有的数值类型全部转换为文本,一劳永逸; 缺点 上面的优点,也是缺点的一部分,过于笼统,不够灵活; 方式三,单类型转换 可以自定义一个Jackson对象转换构造器,指定类型以特定的序列化方式进行转换

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【文件读取】文件太大怎么办?

dataframe data = reader.get_chunk(size) 修改列的类型 改变每一列的类型,从而减少存储量 对于label或者类型不多的列(如性别,0,1,2),默认是int64的,可以列的类型转换为...int8 对于浮点数,默认是float64,可以转换为float32 对于类别型的列,比如商品ID,可以将其编码为category import pandas as pd reader = pd.read_csv...(data[column_name], downcast='float', errors='coerce') data[column_name3] = data[column_name3].astype...GB print(data.memory_usage().sum()/(1024**3)) # float64变为float32 for i in range(6, 246): data[str...后:1.8263GB,float32后:0.9323GB,category后:0.9037GB 可以发现修改类型后,内存的消耗大幅缩减了 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/

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