与#样式表#相关的内容第5页 - PmDaddy

全部分类数据库前端云计算

使用Vue3+elementPlus的Tree组件实现一个拖拽文件夹管理

目录1、前言2、分析3、实现4、踩坑4.1、拖拽辅助线的坑4.2、数据的坑4.3、限制拖拽4.4、样式调整 1、前言最近在做一个文件夹管理的功能，要实现一个树状的文件夹面板。里面包含两种元素，文件夹以及文件。交互要求如下：创建、删除，重命名文件夹和文件可以拖拽，拖拽文件到文件夹中，或着拖拽文

数据可视化分析之新技能——魔数图

数据可视化分析之新技能——魔数图大家在使用数据可视化工具进行数据设计的时候，有没有遇到过这些设计场景：部门人员的履历细信息、工厂各个产线的生产状态和生产信息、公司各个部门的KPI信息……这些数据都有一个共同的特点：数据结构相同，但是内容各有不同；布局相同，但展示的样式相同。在传统场景中我们要实现这

yolov5 筛选正样本流程代码多图详解

正样本全称是anchor正样本，正样本所指的对象是anchor box，即先验框。先验框：YOLO v2吸收了Faster RCNN的优点，设置了一定数量的预选框，使得模型不需要直接预测物体尺度与坐标，只需要预测先验框到真实物体的偏移，降低了预测难度。

yolov1-yolov5 网络结构&正负样本筛选&损失计算

学习yolo系列，最重要的，最核心的就是网络模型、正负样本匹配、损失函数等三个方面。本篇汇总了yolov1-yolov5等5个版本的相关知识点，主要看点是在yolo框架搭建。初学者可以通过相关篇章搭建自己的知识点框架，然后再深入各个知识点，就像攻克一个又一个山头。当大部分的知识点都了然于胸，yolo...

awk的简单样例

shell awk求和当第一列相同时，对应的第二列相加 awk'{sum[$1]+=$2}END{for(c in sum){print c,sum[c]}}'输入文件名在Shell中，我们可以用awk实现按列求和的功能，非常简单 1. 简单的按列求和 cat num.txt | awk '{s

解密prompt系列34. RLHF之训练另辟蹊径：循序渐进 & 青出于蓝

前几章我们讨论了RLHF的样本构建优化和训练策略优化，这一章我们讨论两种不同的RL训练方案，分别是基于过程训练，和使用弱Teacher来监督强Student 循序渐进：PRM & ORM 想要获得过程

[攻防世界][Web]ics-06

打开靶机对应的url，展开是一个网站的样子，其实啥也么有所有tab都点一遍，发现只有报表中心有内容，url为 http://61.147.171.105:49797/index.php?id=1 猜测这里是题眼，使用burpsuite的intruder直接爆id的值（0-10000）最后发现id

洛谷题解 | P1051 谁拿了最多奖学金

目录题目描述输入格式输出格式输入输出样例提示题目思路 AC代码题目描述某校的惯例是在每学期的期末考试之后发放奖学金。发放的奖学金共有五种，获取的条件各自不同： 1. 院士奖学金，每人 8000 元，期末平均成绩高于 80 分（>80），并且在本学期内发表1篇或1篇以上论文的学生均可

洛谷题解 | P5660 数字游戏

目录题目描述输入格式输出格式输入输出样例说明/提示题目简化题目思路 AC代码题目描述小 K 同学向小 P 同学发送了一个长度为 8 的 01 字符串来玩数字游戏，小 P 同学想要知道字符串中究竟有多少个 1。注意：01 字符串为每一个字符是 0 或者 1 的字符串，如“101

洛谷题解 | P1046 陶陶摘苹果

目录题目描述输入格式输出格式输入输出样例说明/提示题目思路 AC代码题目描述陶陶家的院子里有一棵苹果树，每到秋天树上就会结出 10 个苹果。苹果成熟的时候，陶陶就会跑去摘苹果。陶陶有个 30 厘米高的板凳，当她不能直接用手摘到苹果的时候，就会踩到板凳上再试试。现在已知 10 个

如何让Java编译器帮你写代码

本文结合京东监控埋点场景，对解决样板代码的技术选型方案进行分析，给出最终解决方案后，结合理论和实践进一步展开。通过关注文中的技术分析过程和技术场景，读者可收获一种样板代码思想过程和解决思路，并对Java编译器底层有初步了解。

洛谷题解 | AT_abc321_c Primes on Interval

目录题目翻译题目描述输入格式输出格式样例 #1样例输入 #1样例输出 #1样例 #2样例输入 #2样例输出 #2样例 #3样例输入 #3样例输出 #3题目简化题目思路AC代码题目翻译【题目描述】你决定用素数定理来做一个调查. 众所周知, 素数又被称为质数，其含义就是除了数字一和本身之外不能被其

ChatGPT这波热潮会不会让我失业？

世事变迁，管它高楼大厦节节新，人情世故还是老样子。读得书多，你也可以像 ChatGPT 那样博学！快来试一试吧。

10分钟掌握Python缓存

全文速览 python的不同缓存组件的使用场景和使用样例 cachetools的使用项目背景代码检查项目，需要存储每一步检查的中间结果，最终把结果汇总并写入文件中在中间结果的存储中可以使用context进行上下文的传递，但是整体对代码改动比较大，违背了开闭原则也可以利用缓存存储，处理完成之

揭秘In-Context Learning(ICL)：大型语言模型如何通过上下文学习实现少样本高效推理[示例设计、ICL机制详解]

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构建RAG应用-day05: 如何评估 LLM 应用评估并优化生成部分评估并优化检索部分

评估 LLM 应用 1.一般评估思路首先，你会在一到三个样本的小样本中调整 Prompt ，尝试使其在这些样本上起效。随后，当你对系统进行进一步测试时，可能会遇到一些棘手的例子，这些例子无法通过 Prompt 或者算法解决。最终，你会将足够多的这些例子添加到你逐步扩大的开发集中，以至于手动运行

《迷你世界》亿级玩家都在用的游戏场景推荐系统长啥样？

摘要：通过使用华为云企业级KV数据库GaussDB(for Redis)，《迷你世界》的推荐业务不仅成本降低了60%，而且提升了画像数据承载量，让玩家更容易、更快速找到自己喜欢的游戏场景。本文分享自华为云社区《《迷你世界》亿级玩家都在用的游戏场景推荐系统长啥样？》，作者：GaussDB数据库。提

解密Prompt系列17. LLM对齐方案再升级 WizardLM & BackTranslation & SELF-ALIGN

这一章介绍通过扩写，改写，以及回译等半监督样本挖掘方案对种子样本进行扩充，提高种子指令样本的多样性和复杂度，这里我们分别介绍Microsoft，Meta和IBM提出的三个方案。

解密Prompt系列16. LLM对齐经验之数据越少越好？LTD & LIMA & AlpaGasus

总结下指令微调、对齐样本筛选相关的方案包括LIMA，LTD等。论文都是以优化指令样本为核心，提出对齐阶段的数据质量优于数量，少量+多样+高质量的对齐数据，就能让你快速拥有效果杠杠的模型

CosyVoice多语言、音色和情感控制模型，one-shot零样本语音克隆模型本地部署(Win/Mac),通义实验室开源

近日，阿里通义实验室开源了CosyVoice语音模型，它支持自然语音生成，支持多语言、音色和情感控制，在多语言语音生成、零样本语音生成、跨语言声音合成和指令执行能力方面表现卓越。 CosyVoice采用了总共超15万小时的数据训练，支持中英日粤韩5种语言的合成，合成效果显著优于传统语音合成模型。 C

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