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前端HTML血书总结,来看看你入门了吗?

我们平时称为五浏览器。 ?     可能你最熟悉的是 IE浏览器,但是他的相应速度实在是太慢了。 ?     ...他有两阵营: Android手机而言,使用率最高的就是Webkit内核,大部分国产浏览器宣称的自己的内核,基本上也是属于webkit二次开发。...这种单身狗标签非常少,一共没多少,我们记忆就好。 2.5、HTML标签关系     主要针对于双标签 的相互关系分为两种: 嵌套关系 并列关系 2.5.1、嵌套关系 类似于父子关系。...4.4、案例一 我们说了这么,光说不练是不行滴,下面我们来做一个简单的案例来巩固一下。 ?...在HTML中,一个完整的表单通常由表单控件(也称为表单元素)、提示信息和表单域3个部分构成。 ? 表单控件: ​ 包含了具体的表单功能项,如单行文本输入框、密码输入框、复选框、提交按钮、重置按钮等。

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    html选框选中与未选中触发事件的方法

    今天,当制作一个不需要from表单的复选框来提交数据的小函数时,需要在复选框被选中或未选中的情况下修改一些后台数据。我想到了用js代码来监控复选框的状态,并将实时数据发送到后台。...复选框选择和取消选择触发事件的方法。 Jq代码_ _点击复选框触发事件我是复选框。 $('#isbox ')。单击(函数(){ 如果($(这个)。...; } }); 本机JS代码_ _单击复选框触发事件。 例如:我是复选框。...功能检查(e) 如果(已检查){ console . log(“checked”); }否则{ Console.log('未选中'); } } 例如:我是复选框。...function(){ if(this.checked){ console . log(“checked”); }否则{ Console.log('未选中'); } }; PS:上面两个原生JS检测复选框选中状态的代码原理是一样的

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    模型到底能有”?

    量变引起质变,模型的“” 深度学习的历史可以追溯到上世纪50年代,但真正的爆发是在过去的十年里,特别是随着计算能力的提升和数据量的增加。...模型到底可以做多大? 我们不禁要问这样一个问题:模型到底可以做多大?有哪些限制了模型的规模?...超越参数规模,不仅仅是而已 尽管参数规模的增加带来了一系列令人瞩目的进步,但研究和实践均表明,算法与结构的创新、模态与跨领域学习的融合,以及元学习和自适应学习的应用,创新的数据获取、处理能力等,对于推动智能系统的发展至关重要...模态与跨领域学习 随着人工智能应用的深入,单一模态的数据处理已无法满足复杂任务的需求。模态学习通过整合来自文本、图像、音频等不同模态的数据,能够提供更丰富的信息,从而提升模型的理解和推理能力。...通过算法与结构创新、跨领域和模态学习的融合,以及元学习和自适应学习的应用,我们不仅能够构建更高效、更智能的系统,还能够以更灵活、更可持续的方式解决数据限制等挑战。

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    图 | UML 入门指南

    (如果捕捉在不同的时间,该值会变化) 6.2.1.4 包图 在实际的项目中,建模过程获得的元素可能是非常的,如果将这些元素的关系都绘制出来,看上去就会特别乱,特别复杂,也难以识别。...包图就起到了这么一个作用,通过包这个容器,可以从到小、从粗到细地将建模元素组织起来,便于我们的分析,交流和细化。 下图是网上购物的领域包图,它表达了关键业务领域及其依赖关系。...常用于分布式应用环境和设备应用环境。 上图是一个简单的部署图,表达了客户端比如浏览器这个节点,会请求到 Web 服务器节点,最后通过数据库服务器节点返回数据。...如果涉及分布式环境,就要考虑多个 Web Server,多个 Database Server,甚至考虑机房,异地等物理层面的部署方式。 6.2.2 行为视图 结构视图介绍完,我们讲讲行为视图。

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    图 | UML 入门指南

    6.2.1.4 包图 在实际的项目中,建模过程获得的元素可能是非常的,如果将这些元素的关系都绘制出来,看上去就会特别乱,特别复杂,也难以识别。...包图就起到了这么一个作用,通过包这个容器,可以从到小、从粗到细地将建模元素组织起来,便于我们的分析,交流和细化。 下图是网上购物的领域包图,它表达了关键业务领域及其依赖关系。 ?...常用于分布式应用环境和设备应用环境。 ? 上图是一个简单的部署图,表达了客户端比如浏览器这个节点,会请求到 Web 服务器节点,最后通过数据库服务器节点返回数据。...如果涉及分布式环境,就要考虑多个 Web Server,多个 Database Server,甚至考虑机房,异地等物理层面的部署方式。 6.2.2 行为视图 结构视图介绍完,我们讲讲行为视图。

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    模态模型篇

    因为有一段的词向量,如果我们只是把它们的每个词向量简单的丢入到神经网络中,可能我们什么都得不到。 因为对于一个句子来说,我们可能更多关心的是每个词之间的位置关系以及词与词之间的语义关系。...但是我们标签的打法是以one-hot来标注的,如"机器学习"的"机",我们会标注为"0100",这个1其实也代表了Ground truth,即概率为1,其他的概率都为0。...因为模型的参数量很大,要进行稳定的训练是比较困难的。...该实验体现了在训练模型时,数据量的重要性。 在20个数据集上对比了开源和闭源模型,主要是zero-shot和few-shot性能,也对比了instruct-tuning之后的效果。...贡献和创新 GLM-130B是目前较大的开源双语预训练模型,而GLM-6B也是可以在单个服务器上单张GPU上支持推理的模型。

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    文档越多,模型越兴奋!KOSMOS-2.5:阅读「文本密集图像」的模态语言模型

    新智元报道 编辑:LRS 好困 【新智元导读】文字也是一种视觉信息,模态语言模型KOSMOS-2.5不光能读懂论文,还能输出markdown格式!...这些模型利用语言建模作为处理模态问题的通用接口,使其能够根据文本和视觉输入处理和生成响应。...论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.11419 KOSMOS-2.5是一个基于文本密集图像的模态大型语言模型,它是在KOSMOS-2的基础上发展而来的,突出了对于文本密集图像的模态阅读和理解能力...这种多任务的训练方法增强了KOSMOS-2.5在整体上的模态能力。...随着任务范围的不断扩大和复杂性的不断提高,扩展模型以处理更大量的数据对于文字密集的模态模型的发展至关重要。

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    腾讯发表模态综述,什么是模态模型

    模态语言模型(MLLM)是近年来兴起的一个新的研究热点,它利用强大的语言模型作为大脑来执行模态任务。...在本文中,追踪模态模型最新热点,讨论模态关键技术以及现有在情绪识别上的应用。...,并且提供了现有主流的 26 个模态模型的简介,总结了提升模态模型性能的关键方法,模态模型脱胎于模型的发展,传统的模态模型面临着巨大的计算开销,而 LLMs 在大量训练后掌握了关于世界的...模态模型的整体架构可以被归类为如下图的五个部分,整个模态模型的训练可以被分为模态理解与模态生成两个步骤。...ViLT [Kim等人,2021年]采用了全屏蔽策略,该策略防止模型仅通过周围文本信息就可以预测被MASK掉的信息表示;InterBERT [Lin等人,2020年]屏蔽了连续的文本片段,以使这预训练学习任务更加困难

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