今天介绍的是移动端UI界面设计的有关APP字体排版原则的内容。除了电脑端的网站UI设计，移动端的界面设计也是UI设计中的一个重要部分，毕竟我们每个人平时身上带着的肯定有手机。今天萧蕊冰就介绍一下关于移动端UI界面设计的app字体的排版相关内容，感兴趣的可以接着往下看。
从 BERT 开始，预训练模型(PLMs)+微调(finetune)已经成为了NLP领域的常规范式。通过引入额外的参数(新的网络层)和特定任务的目标函数，PLMs在该任务的数据集下经过finetune后，总能取得评价指标上的提升，甚至达到SOTA。
你好，我是姬小光。如果你订阅这个号比较早，可能会看过我的《像素眼是怎样炼成的》。那篇文章主要是教你如何“找茬”，即如何发现设计稿或者网页上的不足之处。那么何为不足呢？文中主要讲了对齐的问题。其实除了对齐之外，当你看到一个设计作品的时候，也都会有自己的审美判断。其中最直观的感受就是“好看”，“不好看”，“还行”，或者说感觉“哪里不对劲”。但是到底哪里不对劲呢，你又说不出来。
AI 研习社按：今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 在人工智能在线大会 AI WITH THE BEST（AIWTB）上的演讲，雷锋字幕组独家译制。本次演讲的主题为 Learning to Learn，主要讲解了深度神经网络中超参数优化的相关内容。视频后面我们还附带了对应的 Github 文档汉化版供读者参考，原地址见文末“阅读原文”。 如今神经网络非常流行，许多问题都可以用神经网络解决，但是，找出最有效和最合适的神经网络却没那么容易。人们习惯于依靠自己的经验，尝试出最佳参数。这个过程需要付出高额的
视觉设计师作为展示产品最终形态的执行层，产品上线前走查视觉与交互还原是必经环节，而留给设计师走查修改的时间其实非常少，有时候为了配合产品上线时间，通常只能牺牲一些细节，在下一次迭代进行优化，为了每一次上线的产品都能够得到更好的还原，这就需要设计师去了解开发到底是根据哪些规则还原我们的设计稿，以及在每一次制作和交付设计稿的时候，我们应如何设定好每一个细节的规则。 开发：这里已经完全对齐了， 视觉：看起来还没完全对齐，我的图也没有切错吧？ 开发：字体大小和间距都是按照视觉稿来的， 视觉：这里间距偏差这么大，为什
对于计算机视觉任务而言，图像分类是其中的主要任务之一，比如图像识别、目标检测等，这些任务都涉及到图像分类。而卷积神经网络（CNN）是计算机视觉任务中应用最为广泛且最为成功的网络之一。大多数深度学习研究者首先从CNN入门，上手的第一个项目应该是手写体MNIST数字图像识别，通过该项目能够大致掌握图像分类的基本操作流程，但由于该项目太成熟，按步骤操作一遍可能只知其然而不知其所以然。所以，当遇到其它图像分类任务时，研究者可能不知道如何开始，或者不知道选取怎样的预训练网络模型、或者不知道对已有的成熟模型进行怎样的调整、模型的层数怎样设计、如何提升精度等，这些问题都是会在选择使用卷积神经模型完成图像分类任务时应该考虑的问题。 当选择使用CNN进行图像分类任务时，需要优化3个主要指标：精度、仿真速度以及内存消耗。这些性能指标与设计的模型息息相关。不同的网络会对这些性能指标进行权衡，比如VGG、Inception以及ResNets等。常见的做法是对这些成熟的模型框架进行微调、比如通过增删一些层、使用扩展的其它层以及一些不同的网络训练技巧等完成相应的图像分类任务。 本文是关于使用CNN进行图像分类任务的优化设计指南，方便读者快速掌握图像分类模型设计中所遇到的问题及经验。全文集中在精度、速度和内存消耗这三个性能指标进行扩展，介绍不同的CNN分类方法，并探讨这些方法在这三个性能指标上的表现。此外，还可以看到对这些成熟的CNN方法进行各种修改以及修改后的性能表现。最后，将学习如何针对特定的图像分类任务优化设计一个CNN网络模型。
熟悉NLP的同学对Bert Finetune一定不陌生，基本啥任务上来都可以Bert Finetune试一把。可是模型微调一定比直接使用预训练模型效果好么？微调究竟对Bert的向量空间产生了哪些影响嘞？考虑到Bert的高维向量无法直接观测，下面这篇paper中，作者结合文本分类任务，和DirectProb这两种探测任务，直观展现了模型微调对Bert向量空间的影响
CSS 浮动属性一直是网站上排列元素的主要方法之一，但是当实现复杂布局时，这种方法不总是那么理想。幸运的是，在现代网页设计时代，使用 Flexbox 和 CSS Grid 来对齐元素，变得相对容易起来。
我了解设计一个既漂亮又实用的界面的过程 — 通常较长，而且需要反复修改。大多数设计师都有类似的经历。
这段代码虽然在细节上存在一些问题，却能够顺利通过部分样例测试。而它居然是 AI 写的！
2022年12月21日，IBM的Jerret Ross等人在Nature Machine Intelligence上发表文章Large-scale chemical language representations capture molecular structure and properties。作者提出了MolFormer：一个基于Transformer的大规模化学语言模型表征分子结构与性质。
如果说色彩和图片是人的外在，那么版式编排就是人的骨骼，从基础上决定了一个人的内在。今天就带着大家一起从以下5个方面来探究下UI设计中的版式编排。
📷 因为上一篇《设计提效-Figma插件篇》的不错反响，所以QQ团队的设计师们继续整理了一批超实用的提效秘籍,希望能助力大家一顿快捷操作猛如虎，早早打卡下班不辛苦。 一、快捷键面板｜宝典大全
最近一直在研究学习ReactiveCocoa，并且在给项目转型到MVVM模式打基础，所以博客也很久没有更新了。
在现实世界中开发机器学习（ML）模型的主要瓶颈之一是需要大量手动标记的训练数据。例如，Imagenet数据集由超过1400万手动标记的各种现实的图像组成。
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约束布局ConstraintLayout是Android Studio 2.2推出的新布局，并从Android Studio 2.3开始成为默认布局文件的根布局，由此可见Android官方对其寄予厚望，那么约束布局究竟具备哪些激动人心的特性呢？ 传统的布局如线性布局LinearLayout、相对布局RelativeLayout等等，若要描绘不规则的复杂界面，往往需要进行多重的布局嵌套，不但僵硬死板缺乏灵活性，并且嵌套过多拖慢页面渲染速度。约束布局正是为了解决这些问题应运而生，它兼顾灵活性和高效率，可以看作是相对布局的升级版，在很大程度上改善了Android的用户体验。开发者使用约束布局之时，有多种手段往该布局内添加和拖动控件，既能像原型设计软件AxureRP那样在画板上任意拖曳控件，也能像传统布局那样在XML文件中调整控件布局，还能在代码中动态修改控件对象的位置状态，下面分别介绍约束布局的这几种使用方式：
人工智能已成为近年来最受关注的话题之一，由于神经网络的发展，曾经被认为纯粹是科幻小说中的服务现在正在成为现实。从对话代理到媒体内容生成，人工智能正在改变我们与技术互动的方式。特别是机器学习 (ML) 模型在自然语言处理 (NLP) 领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理的Transformers架构，这使得之前主导该领域的几个关键问题得以解决。
摘要 Abstract 近年来，国家多部委联合发布政策，引导超大型数据中心集约化建设，减少土地资源的浪费。随着建筑集约化提升，园区规划设计迎来新的挑战，其中一项棘手的问题就是如何兼容园区内各设备的热排放。在实际项目中我们发现：大型数据中心园区内建筑间散热系统存在气流相互干扰的现象，尤其遇到特定的季风，干扰更加明显。如何在园区规划、选址和设计过程中，规避IDC建筑内、建筑间的气流组织影响，且看鹅厂“攻城狮”如何化风于无形。 腾讯第四代数据中心园区包含多栋建筑，每栋建筑配置多个T-block模块，而每个T-bl
自从 LED 取代 CFL 管成为 LCD 的主要背光以来，显示器行业几乎没有创新。然而，随着背光模块越来越多地采用Mini LED，这种情况正在发生变化，其对比度可与 OLED 媲美。
众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。
Alt+Shift+右键单击（Mac上Control + Option + Cmd +单击 ）可使用色彩选择器。编辑->常规下的光标选项
WordPress 6.0 版本今天发布了，新版有近1000多个功能增强和 bug 修复，在稳定性，易用性，性能效率等方面都得到了增强。
作者 | 李云飞 编辑 | 陈大鑫 用积木拼搭各种建筑应该是很多小朋友童年的一大乐趣。现在，聪明的机器人也能自己玩积木了，而且不用人告诉它成品长什么样，机器人可以自己设计、建造一并完成。 AI 科技评论今天介绍一篇来自清华大学和字节跳动的研究者发表在 IROS 2021 的论文： “Learning to Design and Construct Bridge without Blueprint” 论文链接：https://arxiv.org/abs/2108.02439 1 介绍 这篇论文提出了机器
本文[1]提供了有关如何构建用于深度学习的多 GPU 系统的指南，并希望为您节省一些研究时间和实验时间。
AI 研习社按：本文为专栏作者兔子老大为 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 在家用消费级GPU就能跑1760亿参数大模型，推理微调都很快。 还是用BT下载的方式实现。 这事儿可把AI爱好者们新鲜坏了。 这不，这个名为PETALS的项目刚开源没多久，GitHub标星数就达到了1.3k。 老司机们都知道，BT下载这玩意儿，下载同一个文件的人越多，这个文件的下载速度就越快，因为每个下载用户都会成为一个“资源节点”，互通有无。 PETALS道理差不多，就是把大家伙的GPU都利用起来，协同推理/微调同一个大模型。 用上它，你的GPU实际
AI 科技评论按：本文为专栏作者兔子老大为 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。
大模型调优（finetuning）不仅仅是参数的优化，同样会受到非功能性约束的挑战，例如：
虽然许多开发人员熟悉常用的CSS属性，但也有一些较为陌生的属性可能被忽视了。在本文中，我们将探讨10个你可能没有使用过的CSS属性。
当我遇到一个新产品时，我首先想到的是他们如何实现CSS。当我遇到Meta的Threads时也不例外。我很快就探索了移动应用程序，并注意到我可以在网页上预览公共帖子。
图表有对比才有分辨好坏的能力，从原生Excel默认图表到经过打磨后的图表，一眼就看出谁优谁劣，当然看以下海峰老师的图表制作，也可回头看下Excel催化剂一键生成的IBCS图表，对比看，喜欢哪一种风格。
【新智元导读】非监督式学习如何确定小说中动态的人物角色关系？本论文提出了一种新的神经网络架构的RMN，通过结合词典学习来对关系描述符进行学习，是深度循环自编码器的一种新的变体。与马尔可夫（HTMM）模型相比，RMN能够学习多种人际关系状态。 论文作者包括马里兰大学计算机科学系和高级计算机研究所Mohit Iyyer，Anupam Guha，SnigdhaChaturvedi，Hal Daume III；科纳罗拉大学计算机科学系Jordan Boyd-Graber。 摘要 理解两个角色之间不断变化的虚构关
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该方法可以搞定基本上所有浏览器。 这个方法，基本上可以解决大部分浏览器下inline-block元素之间的间距(IE7等浏览器有时候会有1像素的间距)。
金三银四找工作的旺季来了，在过去的一段时间里，我花了很多时间将之前的一些基础知识做了整理，希望这些内容能够帮助你在面试的时候，稍微顺利一些。因此，我将整理好的这 100 个 CSS 知识技巧分享给你，希望你会觉得太对你有用。
开发者们使用的多标记，通常都是用几个字符编码。对于人的大脑来说，像->、<=或:=这样的序列是单一的逻辑标记，即使它们在屏幕上显示两到三个字符。您的眼睛并非无消耗的来扫描、解析并将多个字符连接到一个逻辑字符中。理想情况下，所有编程语言都应该为操作符设计成熟的Unicode符号，但现在还不是这样。
https://ishadeed.com/article/spacing-in-css/
大型网站类目目录的数量很大，一般都无法进行手动标记，所以理解大型目录的内容对在线业务来说是一个重大挑战，并且这使得对于新产品发现就变得非常困难，但这个问题可以通过使用自监督神经网络模型来解决。
来源：Deephub Imba本文约4500字，建议阅读5分钟本文描述了一种通过在网站内部的用户搜索数据上使用自监督学习技术来训练高质量的可推广嵌入的方法。 大型网站类目目录的数量很大，一般都无法进行手动标记，所以理解大型目录的内容对在线业务来说是一个重大挑战，并且这使得对于新产品发现就变得非常困难，但这个问题可以通过使用自监督神经网络模型来解决。 在过去我们一直使用人工在系统中进行产品的标记，这样的确可以解决问题但是却耗费了很多人力的成本。如果能够创建一种机器学习为基础的通用的方式，在语义上自动的关联产品
如何搭建数据可视化系统，用丰富的设计语言清晰表达复杂和庞大数据，并形成鲜明的设计风格？我们把数据可视化的元素进行拆分并建立相应的规范体系。 图表设计 1. 图表基本类型 六种基本图表涵盖了大部分图表使用场景，也是做数据可视化最常用的图表类型： 柱状图 分类照片照片什么照片什么什么项目之间的比较; 饼图 构成即部分占总体的比例; 折线图 随时间变化的趋势; 条形图 分类照片照片什么照片什么什么项目之间的比较; 散点图 相关性或分布关系; 地图 区域之间的分类照片照片什么照片什么什么比较
---- 新智元报道 来源：CVHub 作者：派派星 编辑：好困 【新智元导读】众所周知，迁移学习对于基础模型适应下游任务很重要。然而，对于许多的私有基础模型，数据所有者必须与模型所有者分享他们的数据以微调模型，这是非常昂贵的，并容易引起隐私问题（双向的，一个怕泄露模型，一个怕泄露数据）。此外，对大型基础模型进行微调是一项计算密集型的任务，这对于大多数下游用户来说是不现实的。 本文中，韩松团队提出了一个能够保护隐私且高效的迁移学习框架——Offsite-Tuning，可以将数十亿级参数的基础模型
如果两个或多个元素很接近，那么用户就会认为它们以某种方式属于彼此。当对多个设计元素进行分组时，用户可以根据它们之间的空间大小来决定它们之间的关系。没有间距，用户将很难浏览页面并知道哪些内容相关而哪些内容无关。
在使用 Dagger 的项目中，您是否因为要弄清楚 Dagger 的依赖关系而产生疑惑？依赖项来自 @Inject 修饰的构造器、@Binds 还是 @Provides 修饰的方法？它有限定符吗？要搞清楚这个并非易事。
该文总结了技术社区在数据可视化方面的一些实践和思考。通过具体案例，介绍了数据可视化的概念、设计原则、图表类型、颜色和字体等方面的实践，并探讨了数据可视化的极限处理。
在Qualcomm Technologies，我们一直在积极研究1,2,3并开发AI解决方案，旨在使人工智能在设备，机器，车辆和事物之间无处不在。在过去的十年中，我们对功率效率的关注已导致每瓦特AI性能的显着改善，从而带来了从设备上虚拟助手，翻译到智能安全摄像头和以安全为中心的驾驶等各种增强体验。
今天为大家介绍的是来自Xutong Li, Xiaomin Luo和Mingyue Zheng团队的一篇论文。先导化合物优化是药物发现领域的一个关键挑战。目前，这一领域大部分还是依赖于假设和药物化学家的先前经验。作者为了应对这一挑战，提出了一种基于物理信息图注意力机制的配对结合比较网络（PBCNet），专门用于对同类配体的相对结合亲和力进行排名。通过在两个独立数据集上的基准测试， PBCNet在预测准确性和计算效率方面都显示出了显著的优势。
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