首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R闪亮对齐100 radioGroupButtons 10x10

是一个问题描述,但并不是一个具体的问题。根据描述,可以理解为需要在一个界面中展示100个10x10的radioGroupButtons,并且需要对齐。

在前端开发中,可以使用HTML和CSS来实现这个需求。以下是一个可能的实现方式:

HTML代码:

代码语言:txt
复制
<div class="radio-group">
  <div class="row">
    <input type="radio" name="radio" id="radio1" />
    <label for="radio1"></label>
    <!-- 其他radio buttons -->
  </div>
  <!-- 其他行 -->
</div>

CSS代码:

代码语言:txt
复制
.radio-group {
  display: flex;
  flex-wrap: wrap;
}

.row {
  display: flex;
}

input[type="radio"] {
  display: none;
}

label {
  width: 10px;
  height: 10px;
  border: 1px solid #000;
  margin: 2px;
}

input[type="radio"]:checked + label {
  background-color: #000;
}

上述代码中,使用了flex布局来实现对齐,并使用了input和label元素来创建radio buttons。通过CSS样式设置宽度、高度、边框等属性来实现10x10的大小,并使用margin属性来设置间距。选中的radio button通过:checked伪类选择器来设置背景颜色。

这只是一个简单的实现示例,具体的样式和布局可以根据实际需求进行调整。

关于R闪亮对齐100 radioGroupButtons 10x10的具体背景和用途,需要更多的上下文信息才能给出更详细的答案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

10行代码媲美RLHF!谷歌DeepMind用游戏数据让大模型更像人类

在实验中作者使用 10x10 的格点沙盒(一共100个社交体)进行社会仿真,且制定了一个社会规则(即所谓 Sandbox Rule):所有社交体必须通过使自己对于问题的回答更加 socially aligned...△使用不同模型在沙盒中的模拟人类社会 作者同时提出一种简便易行的对齐算法,称为 Stable Alignment (稳定对齐),用于从沙盒的历史数据中学习 对齐。...而未经对齐训练的模型,不仅需要更多的交互次数使回复达到整体最优,而且这种整体最优的上限显著低于对齐后的模型。 作者还对稳定对齐和 SFT,RLHF的差异进行了讨论。...作者还和当前主流对齐算法性能和训练稳定性进行了性能上的比较,证明稳定对齐不仅比 reward modeling 更稳定,而且在通用性能和对齐性能上都足以媲美 RLHF (由于 ChatGPT 使用未公开的模型...性能上方面,团队在训练过程中一共使用了8块A100显卡,总训练时长约为10小时。 此外,作者通过消融实验证明这种大量自带渐进式 (step-by-step)改进的数据是稳定训练的关键。

16330
  • 如何使用R的sweep函数对表达矩阵进行标准化

    如下图所示 除了中位数标准化之外,我们还可以使用z-score的方法来对表达谱数据进行标准化: z-score=(表达量-均值)/标准差 那么下面小编就给大家演示一下如何使用前面讲到的☞R中的sweep...函数,使用z-score的方法来对表达谱矩阵进行标准化 #为了保证随机数保持一致,这里设置一下种子序列 set.seed(123) #随机生成100个数,构造一个10X10的矩阵 data=matrix...(runif(100,1,10),nrow=10) #设置行名是gene1到gene10 rownames(data)=paste0("gene",1:10) #设置列明是sample1到sample10...每一行基因表达值减去这一行的均值 data1=sweep(data,1,rowmean) #每一行基因表达值除以这一行的标准差 data2=sweep(data1,1,rowsd,'/') data2 得到的结果如下 如果对R里面

    1.2K10

    无需手动训练模型价值观,达特茅斯学院华人领衔发布全新对齐算法:「AI社会」是最好的老师

    非常小的模型也能提供令人满意的对齐性能 对没有对齐和有对齐训练模型的对比结果表明,对齐训练主要增强了模型以较少的交互实现较高对齐度的能力,在现实世界的应用中也是至关重要的考虑因素,因为用户期望立即得到社会性的对齐反应...实验中构建了三个不同的虚拟社会,每个社会都有100个智能体,排列在一个10x10的网格世界中,按照Back-Scatter协议进行互动。...稳定对齐可以进一步优化对齐的潜力,并且不会明显降低模型的通用能力。...可以看到,经过对齐训练(即TRLX、Chain-of-Hindsight、RRHF和稳定对齐)后,所有模型在价值对齐基准(HHH和HHH-adversarial)中表现出更强的性能,但只有RRHF和稳定对齐提高了通用功能...(即在Vicuna测试中,RRHF取得了6.81分,稳定对齐取得了7.40分--都超过了SFT的基线6.32分),表明稳定对齐在提升对齐能力的同时保留了通用能力。

    21010

    交通灯控制逻辑电路设计实验报告_交通灯控制电路的设计报告

    交通灯控制逻辑电路设计   这是一个数电实验,交通灯,如果使用FPGA或者单片机来完成的话,会简单很多,这里采用的是使用常规的计数器,触发器,门电路等基本器件搭建,扩展部分可以完成总通行时间在100s内任意设置...,红、黄、绿灯亮的时间长短之和在100s内任意设置,其实想要超过100s只需要扩展相应的计数器,以及门电路即可,限制功能的往往是资源; 一、选题背景 1.1、应用背景   为了确保十字路口的车辆顺利、畅通地通过...其中红灯(R)亮表示该条道路禁止通行;黄灯(Y)亮表示停车;绿灯(G)亮表示允许通行。...1 + 2 ∗ R 2 ) C = 1.43 ∗ 1 0 6 ( 1000 + 2 ∗ 1000 ) ∗ 470 ) = 1.014 H Z f=\frac{1.43}{(R_1+2*R_2)C} =\...frac{1.43*10^6}{(1000+2*1000)*470)} =1.014HZ f=(R1​+2∗R2​)C1.43​=(1000+2∗1000)∗470)1.43∗106​=1.014HZ

    1.9K10

    Go-Excelize API源码阅读(十九)——SetHeaderFooter

    不管你是开源萌新,还是希望更深度参与开源贡献的老兵,跟随“开源摘星计划”开启你的开源之旅,从一篇学习笔记、到一段代码的提交,不断挖掘自己的潜能,最终成长为开源社区的“闪亮之星”。...页眉和页脚包含如下字段: 字段 描述 AlignWithMargins 设定页眉页脚页边距与页边距对齐 DifferentFirst 设定第一页页眉和页脚 DifferentOddEven 设定奇数和偶数页页眉和页脚...// | // &R | 右侧部分 // |...OddHeader: "&R&P"代表奇数页的页眉右侧部分为当前十进制的页码。 OddFooter: "&C&F"代表奇数页的页脚中心部分为当前工作簿的文件名。...EvenFooter: "&L&D&R&T"代表偶数页页脚的左侧部分为当前日期,右侧部分为当前时间。

    1.2K30

    通过编写扫雷游戏提高你的 Bash 技巧

    这个 Bash 版本的扫雷使用 10x10 的矩阵,实际逻辑则由一个简单的 Bash 数组来完成。 首先,我先生成了一些随机数字。这将是地雷在雷区里的位置。...接下来,我会用列(0-9)和行(a-j)显示出游戏界面,并且使用一个 10x10 矩阵作为雷区。(M[10][10] 是一个索引从 0-99,有 100 个值的数组。)...随着 r 的增加,遍历所有单元格,并随机部署地雷。...for col in $(seq 0 9); do ((r+=1)) # 循环完一列行数加一 is_null_field $r # 假设这里有个函数,它会检查单元格是否为空,为真,...printf '%s \e[33m%s\e[0m ' "|" "${room[$r]}" # 最后显示分隔符,注意,${room[$r]} 的第一个值为 '.',等于其初始值。

    1.2K20
    领券