步骤一:设置自适应视图 1、新建两个页面分别命名为“PC版”和“移动版” 2、启动自适应视图: 条件为大于等于，宽为1024，继承于基本视图3、新建自适应视图“PC版” 4、新建自适应视图“移动版”，条件为小于等于，宽为1024，继承于基本视图 步骤二:拖拉摆放好相关控件 1、进入“PC版”视图，，
限流想必大家都不陌生，它是一种控制资源访问速率的策略，用于保护系统免受过载和崩溃的风险。限流可以控制某个服务、接口或系统在一段时间内能够处理的请求或数据量，以防止系统资源耗尽、性能下降或服务不可用。 常见的限流策略有以下几种： 令牌桶算法：基于令牌桶的方式，限制每个单位时间内允许通过的请求量，请求量
[toc] [liteflow](https://liteflow.yomahub.com/) 更适应我们的项目使用了它 [drools](https://www.drools.org/) 感觉复杂度高些 ### 项目介绍 官网地址：http://waitmoon.com/zh 视频地址：https
OPPO桌面有 3*5、3*6、4*5、4*6、5*5、5*6 等布局，随着布局不同，组件大小也会发生改变；不同型号手机分辨率不同，组件大小也不一致。这就要求组件内容做到自适应。 说明 OPPO主题组件自适应有两种表现方式，如下图所示。可以很明显的看到，第一种是根据宽高等比例缩放内容，第二种是固定内
简介 我们在开发web应用的时候，有时候为了适应浏览器大小的调整，需要动态对页面的组件进行位置的调整。这时候就会用到flow layout，也就是流式布局。 同样的，在flutter中也有流式布局，这个流式布局的名字叫做Flow。事实上，在flutter中，Flow通常是和FlowDelegate一
Flink SQL 提供了许多扩展功能和语法，以适应 Flink 的流式和批处理引擎的特性。他是Flink最高级别的抽象，可以与 DataStream API 和 DataSet API 无缝集成，利用 Flink 的分布式计算能力和容错机制。
摘要：相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基本完善。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartP
前言 这是我的 模仿抖音 系列文章的第六篇 第一篇：200行代码实现类似Swiper.js的轮播组件 第二篇：实现抖音 “视频无限滑动“效果 第三篇：Vue 路由使用介绍以及添加转场动画 第四篇：Vue 有条件路由缓存，就像传统新闻网站一样 第五篇：Github Actions 部署 Pages、同
Winform界面中，有时候，需要对界面进行一些多语言的处理，以适应客户场景的使用，如有时候需要考虑英文、日文、韩文等客户的使用，那么在Winform界面如何实现这种多语言的正常处理呢，本篇基于Winform开发框架的基础上介绍使用多语言的处理过程。
什么是I8n 国际化（I18n）指的是设计和开发产品的过程，使得它们能够适应多种语言和文化环境，而不需要进行大量的代码更改。这通常涉及到创建一个基础版本的产品，然后通过配置和资源文件来添加对不同语言和地区的支持。 这样，当产品需要在新的地理区域或语言环境中使用时，只需要添加或更新相应的资源文件，而不
本文将从搜索EE近期的全量迭代出发，展现其链路演进的整体脉络，包含：EE自适应动态探测模型——EE场景建模方式升级——打分与穿插两阶段一致性升级——探测与自然流量全局联动优化四个阶段，梳理对搜索EE的思考与下一步迭代方向。
企业数字化转型的基本路径 数字化转型是一个逐步发展的进程，它遵循着从计算机化到连接、透明化、预测和自适应的路径。在这一进程中，企业从传统工厂向透明工厂、智能工厂转变，实现工业4.0的目标。这一转变涉及人机环境料法的各个方面，包括现场管理、制造管理、运营管理等，旨在通过数据透明可视化和管理精益化，实现
博客首发于我的知乎，详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/702629428 一、LoRA原理 LoRA(Low-Rank Adaptation of LLMs)，即LLMs的低秩适应，是参数高效微调最常用的方法。 LoRA的本质就是用更少的训练参数来近似LLM全参数微调所
0. 写在前面 参考博文：遗传算法的几种改进 - GXTon - 博客园 (cnblogs.com) 参考文献：新型灾变自适应遗传算法及其应用 (c-s-a.org.cn) 没想到被最基础的遗传算法打败了˚‧º·(˚ ˃̣̣̥᷄⌓˂̣̣̥᷅ )‧º·˚ 在编写遗传算法时我发现了一些问题： 优良基因很
1、研究方向的背景是什么？ （1）互联网发展迅速，网络安全态势严重 （2）现在的入侵检测准确率不够高，不能适应现在的需求 2、前人做了哪方面的工作获得了什么成果？ 近代： 将网络作为入侵来源之后发展（基于异常网络的检测技术）： （1）基于数据挖掘与机器学习的入侵检测算法 （2）基于深度学习的入侵检测
一、背景 目前NLP主流范式是在大量通用数据上进行预训练语言模型训练，然后再针对特定下游任务进行微调，达到领域适应（迁移学习）的目的。 指令微调是预训练语言模型微调的主流范式 其目的是尽量让下游任务的形式尽量接近预训练任务，从而减少下游任务和预训练任务之间的Gap, 实现预训练语言模型适应下游任务，
1.概述 ChatGPT是一款由OpenAI推出的先进对话模型，其强大的自然语言处理能力使得它成为构建智能对话系统和人机交互应用的理想选择。为了进一步拓展ChatGPT的功能和适应不同领域的需求，OpenAI提供了插件开发平台，让开发者可以定制化和扩展ChatGPT的能力。 2.内容 OpenAI
1.概述 今天我们将深入探索ChatGPT的两项核心技术：Fine-tuning（微调）和Embeddings（嵌入）。这些技术在现代自然语言处理领域扮演着至关重要的角色，为模型的性能提升和适应特定任务需求提供了关键支持。ChatGPT作为GPT家族的一员，已经在多个领域展现了出色的表现，而其背后的
https://www.jianshu.com/p/63f2985fb427 InnoDB引擎有几个重点特性，为其带来了更好的性能和可靠性： 插入缓冲（Insert Buffer） 两次写（Double Write） 自适应哈希索引（Adaptive Hash Index） 异步IO（Async I
https://www.toutiao.com/article/7174847568789111299?&source=m_redirect 当前受病毒变异和冬春季气候因素影响，疫情防控形势仍然严峻复杂，为适应疫情防控的新形势和新冠病毒变异的新特点，各地在坚持疫情防控总策略和总方针的前提下，更加科学
