电气工程师在完成电气原理图设计的同时，还需要频繁地修改、导出各报表，使得大量时间浪费在重复性的手动工作上。...即便如此，也无法保证百分百准确无误；电气设计部门和机械设计部门虽然在设计同一产品，但不同部门之间互相独立的设计工具使协同变得困难。那么如何提高电气工程师的设计效率？如何在协同中完成设计？...我们将更加方便地添加起点终点箭头符号，并可以自由的命名，通过名字进行关联，即使通过手动关联的起点终点符号，也可以在设计过程中添加名称，让设计更加方便快捷。...一键删除设备让设计更加轻松，我们删除设备不再需要搜寻设备使用的所有位置，仅仅需要从设备管理器中一键删除，并提示设备在原理图中使用的状态。...SOLIDWORKS Electrical 3D中，电气设备管理器进行了增强，显示隐藏设备时，我们可以展开和折叠，已关联和未关联设备图标变得更加智能。
这一创新成果不仅提升了用户体验，也为推荐技术的未来发展提供了新方向和动力。 传统推荐系统虽然能给出准确的推荐结果，但缺乏对推荐过程的透明解释，难以让系统更好地理解其兴趣偏好是如何被捕捉和建模的。...在完成前述的语义模态对齐后，我们的系统已做好将丰富的协同信号融入LLM的准备工作。...无属性&协同信号注入(Ours w/o profile & injection): 同时缺少属性和基于协同信号嵌入的注入 我们在Amazon-books和Google-reviews两个数据集上，使用GPTScore...结果显示，我们的完整模型(Ours)在可解释性和稳定性方面均优于其他变体。这突出了每个组件在推动模型性能和能力方面的关键作用。用户/项目属性以及协同信息的注入，都为模型的出色表现做出了重要贡献。...通过利用用户-商品交互图中蕴含的内在协同关系，XRec有效捕捉到了构成用户偏好和项目关联的高阶依赖性。
SmartGit for Mac一款老牌Git客户端，它能在您的工作上满足您的需求，smartgit是一个企业级的Git、Mercurial、以及Subversion图形化客户端软件，它可以简单快速的实现...在紧凑模式下（隐藏相等的线），可以很容易地有选择地显示相等的线。所有模式都支持语法着色和暂存或取消暂存更改。使用图像比较更改视图使用新的更改视图，您可以直观地并排比较图像。...Azure DevOps 集成SmartGit 简化了 Azure DevOps（类似于 GitHub）的 Git 工作流程：从 Azure DevOps 克隆 Git 存储库、创建拉取请求、审查和添加评论...图中的头像默认情况下，图表显示作者的头像（例如来自gravatars.com）。这节省了水平空间，并且比纯文本更容易被发现。...推送：设置 JIRA 问题正在进行中Atlassian JIRA 的集成不仅允许将问题标记为已解决，而且还允许进行中。Cherry-Pick 某些文件从日志的文件视图中，您可以挑选提交的某些文件。
这些开源项目对自己的影响和启发还是很大的，之前就有想过如何去回馈开源社区，也开贡献过自己的一些项目，参与过一些开源项目，但都还是仅限国内的项目。...翻译的全流程概览如下： 准备工作 俗话说： “磨刀不误砍柴功。” 在正式参与项目合作之前，还是有不少的准备工作需要做的。...访问国外网站 在技术方面，谷歌可以说是一直都在领导者位置，只是可惜国内情况，并不能让我们愉快的使用这份“珍贵”的资源，所以你得学会如何使用VPN进行访问谷歌站点，因为后续的任务登记在Google docs...登记个人信息 为了让大家相互彼此了解及翻译过程中的合作，需要你在 Google Docs（点击加入） 上面填写些个人信息，如Github账户名称，邮箱地址，姓名等基础信息。...（多人协作的协同方式，不然大家都窜到一块去就不好啦）任务文档中标记了各个任务的优先级别，可按照这个次序由高到低开始认领，记得要登记认领人和状态等信息。
AI 科技评论按：如今，基于深度学习的 AI 系统日趋产业化，如何有效地在云端和雾端进行落地成为一个核心问题。相对于传统机器学习，深度学习无论是训练还是部署都对计算和通信等提出了很大的挑战。...方案涉及两个比较重要的方面，一是在雾端部署了神经网络之后如何让他进行高效推演， 二是如何在云端和雾端加速训练。 先来说第一个部分即云雾深度学习大背景和相关挑战。...针对这些挑战，我们研究了如何在雾端部署又小又快还不影响识别性能的网络。 我着重介绍一下我们在结构化的稀疏神经网络方面相关的工作，还有加速训练方面的相关工作。...我们希望通过 SSL 的方法对蓝色部分进行稀疏化，实际就是让 LSTM 的隐藏结构变小。 ? 最后我们看一下 LSTM 最后稀疏化的结果。 ?...推演部分讲完了，接下来讲如何在训练部分提升速度。前面已经提到处理器进行协同计算时会遇到通信瓶颈，我们就讲怎么解除这样的瓶颈，在此之前先介绍下背景—分布式深度学习。 ?
示例：预测房价，预测用户愿意支出的金额等 无监督学习：输入数据没有标记，尝试在数据中查找“隐藏的”结构。...需要存储特征和标记吗？还是在训练时再提取特征和标记？ 怎样训练？在云上训练？还是离线？数据变化的频率如何？ 怎样使模型可用于预测？使用框架工具？还是从头开始编写pipeline？...所有这些模型构建起来都有相当大的难度，需要深厚的研究和编程基础，这种工作还是留给专家来做更放心 图像识别 语言检测和翻译 语音识别 如何选择深度学习框架 上面说完了谷歌机器学习的实用技巧，也正好说到了...图中只显示了前5行、320列的数据，每个方格代表一个像素点，其中的数据[1.0, 1.0, 1.0]即为颜色。...但很可惜，随着操作种类和数量的增多，有可能引发各种意想不到的问题，包括多个操作之间应该并行还是顺次执行，如何协同各种不同的底层设备，以及如何避免各种类型的冗余操作等等。
此时敲击Mac上的键盘，就能在iPad上操作。 通过鼠标的拖拽，还能在Mac和iPad之间互相传递文件，一举解决了iPad文件管理传输不方便的问题。 ?...今年苹果引入了趋势，来帮助客户更好地了解步数、静息心率、血糖等的长期变化。 ? 通过趋势、步行稳定性和更好的实验室体验这三种新方式，你可以轻松掌握自己整体健康状况的变化。...苹果非常重视隐私问题，从一开始，就一直致力于让数据处于客户自己的掌控之中。 ? 首先是邮件。 现在很多营销的电子邮件会偷偷地收集你的邮件活动信息，比如你打开邮件的时间或你的IP地址。...它会隐藏你的IP地址和位置信息，还能防止发件人看到你是否打开以及何时打开了电子邮件。 你可以在 Safari 隐私报告中对这些被阻止的跟踪开启“上帝视角”。 这真是透明度和控制度同时兼得啊！...这个新部分可以让你了解你的App是如何对待你的隐私。 你还可以看到Apps正在联系的所有第三方域名。 ? 然后是Siri，今年的亮点是现在通过语音识别，即使在没有互联网的情况下也可以畅用无阻。 ?
例如，在立体三维视图中，如果只获得物体的正视图和俯视图是无法还原出整体图形的。...通过为损失函数添加公式(3)的约束项，进行权重参数更新，完成两个分类器的差异化。进一步地，Chen等人将PMC算法拓展到了多分类，约束项如式(4)，其中K为标签类别个数。...Tseng等通过添加第三种算法来辅助判断伪标记样本的可信度，改进了基于协同训练的自动数据标注过程，提高了标记数据的有效性。...Abdel等人采用离散小波变换提取电流波形和电压波形中的隐藏特征, 并将协同训练用于故障检测和分类, 提高了故障分类的准确性。...协同训练无论是单视图学习还是多视图学习，目的都是为了让机器可以像人一样从多个角度思考问题，因此，如何有效地划分数据视图，如何科学地设计学习器，如何准确地评估标签的置信度是协同训练算法面临的本质问题。
如果代码有问题，则会显示一些精心着色并格式化了的错误信息，帮助你找到出错的地方——甚至还很贴心地提供了一个“一键求助”按钮，让你能在 stackoverflow.com 上搜索对应的出错信息。 ?...文字单元格用于在代码之间添加描述性文字，你可以用它解释代码内容、做笔记、写论文，你可以用 Markdown 标记语言来给单元格内的文字添加格式，甚至插入图片等。...再加上云服务天生的跨平台跨设备特性，不管是台式机、笔记本、平板电脑甚至手机，只要有网络的地方，你都能随时继续手头的工作，绝对不会丢失数据。 2. 功能强大 在平易近人的外表下，隐藏的是一颗强大的芯。...在 Colab 里，你可以像分享普通的 Google 文档或电子表格一样，通过邮件邀请或是分享链接的方式，让其他人阅读/参与到你的代码工作中来。...无需安装配置，即开即用的 Python 环境，能让你方便快捷地测试自己的学习代码，并且在同一个页面里直观地看到程序的输出内容。这能够极大地加快试错和探索的速度，让你更快地掌握新语言的特性。 ?
隐藏非核心墙层在平面视图中使用“可见性和图形替换”来隐藏墙的非核心层。墙部件的核心边界之间的任何墙层都将保持可见。在设置为粗略详细程度的视图中，无法隐藏非核心墙层。...软件特色过滤器中的OR条件创建具有多个组合了AND和OR条件的规则和嵌套集的视图筛选器三维视图中的标高使用在三维视图中显示标高的选项，了解和操纵项目中的重要基准高度双填充图案在裁剪或曲面中应用前景和背景填充图案来传达设计意图未裁剪透视图使用全屏未裁剪透视图开展工作...标记、标注和修订功能的改进➤ 多重引线标记，是个标记功能的小改进，你可以添加标记，视图中标记的数值，由被标记构件的参数生成，比如下图中，每一件家具的「类型标记」值都使用标记进行注释。...你可以编辑标记，来报告标记所参照的主体数。➤ 多类别标记现在支持所有可标记图元，公用的参数和共享参数可以显示在标记标签里。➤ 视图中的标记也可以批量旋转了，通过标记的「角度」参数来实现旋转。...三维视图的网格功能在「三维视图属性」面板下的「图形」功能，找到「显示网格」旁边的「编辑」按钮，可以选择「显示网格」，在三维视图里可以显示并修改模型网格了。
它们可以帮你马上叫到一台出租车，跟朋友分享自己生活中的精彩瞬间，了解全球的最新资讯，跟地球另一端的朋友一起玩游戏，或者在公交和地铁上完成自己的工作等等。...而在过去的几年里，Google Play的努力也让它成为了Android用户最信任的应用商店。...很多恶意开发者会使用类似Unicode字符混淆以及隐藏假冒App的图标来伪造Google Play商店中的App，而在2017年，我们成功下架了超过25万款假冒App。...提升后的机器学习模型会对大量开发者提交上来的App进行筛分和审查，并对其中所包含的潜在违规内容进行标记，以帮助审查人员有效地对那些可能存在问题的App进行深入检测。...因为恶意开发者会采取各种各样的技术来让他们的恶意App尽可能地看起来像合法App。
可以轻松地将自定义节点添加为Vue组件。 ---- ? ---- Github https://github.com/scrumpy/tiptap 为什么使用tiptap？...无渲染要如何理解？ 使用无渲染组件（函数式组件），你将（几乎）完全控制标记和样式。菜单的外观或在DOM中的显示位置。这完全取决于使用者。...添加链接 ? 图片 ? 可隐藏菜单栏 点击可隐藏菜单栏 ? 待办事项清单 ? 表格table ? 搜索和替换 ? 输入建议 ? 快捷支持Markdown ? 代码突出高亮显示 ? 历史记录 ?...可通过前后端搭配实现协同编辑 ? 标题 ? 末尾段落 可理解为对图片等的解释说明等等，可灵活使用 ? 导出html和json ?...https://github.com/prosemirror 总结 tiptap是一个相当不错的富文本编辑器，其无渲染特性以及可实现的协同编辑让其扩展更加方便！enjoy it！
无监督学习：输入数据没有标记，尝试在数据中查找“隐藏的”结构。 聚类 异常值/异常现象检测 示例：对聚类流服务用户进行分组，对这些组以及某个视频在这些组中的受欢迎程度进行分析。 ?...需要存储特征和标记吗？还是在训练时再提取特征和标记？ 怎样训练？在云上训练？还是离线？数据变化的频率如何？ 怎样使模型可用于预测？使用框架工具？还是从头开始编写pipeline？...所有这些模型构建起来都有相当大的难度，需要深厚的研究和编程基础，这种工作还是留给专家来做更放心 图像识别 语言检测和翻译 语音识别 如何选择深度学习框架 上面说完了谷歌机器学习的实用技巧，也正好说到了...图中只显示了前5行、320列的数据，每个方格代表一个像素点，其中的数据[1.0, 1.0, 1.0]即为颜色。...但很可惜，随着操作种类和数量的增多，有可能引发各种意想不到的问题，包括多个操作之间应该并行还是顺次执行，如何协同各种不同的底层设备，以及如何避免各种类型的冗余操作等等。
将地图视图切换到指定的中心点,也可以同时设置可选的地图缩放等级和地图类型.地图类型必须已经添加到地图....12.draggingEnabled() Boolean 假如当前答应用户在地图中拖拽标记，则返回 true。...13.setImage(url) none 请求将 url 指定的图像设置为此标记的前景图。注：不调整打印图像和阴影图像。因此，此方法主要是为了达到高亮显示或变暗显示效果，而不是彻底改变标记的外观。...（自 2.75 开始） 15.hide() none 假如当前标记可见，则隐藏标记。注：假如当前标记可见，则此函数会触发 GMarker.visibilitychanged 事件。...（自 2.87 开始） 注：假如您想在地图里面显示折线，您需要在您的XHTML文档里面包含VML命名空间和一些CSS代码，这样可以令它们在IE下面可以正常工作。
近年来随着量子计算的发展，新量子机器学习模型的发展已开始对世界重大问题产生深远的影响，并有望让人类在医学、材料、传感和通信领域取得突破。...Cirq 还包含大量的构件，用以帮助用户为 NISQ 处理器设计高效的算法，从而让量子-经典混合算法的实现能在量子电路模拟器上运行，最终在量子处理器上运行。...Google 提供了这些量子应用的概览，每个示例都可以通过 Colab 在浏览器中运行。 ? TFQ如何工作？...为了方便大家理解量子数据的使用，Google 提供了使用量子神经网络对量子状态进行监督分类的说明。与经典机器学习一样，量子机器学习所面临的关键性挑战在于如何对 “噪声数据” 进行分类。...这个模型的目标是执行量子处理，用来提取隐藏在典型的纠缠态下的信息。换句话说，量子模型实质上是对输入的量子数据进行解纠缠，将隐藏的信息编码在经典的相关性中，从而使它们适用于本地测量和经典后处理。 3.
像Facebook、Google和Spotify这样的公司通过FAISS、DistilBERT和have等先进的人工智能模型构建这些搜索引擎。...它是如何工作的 每个Jina项目包括两个流程： 索引：用于使用神经网络模型从数据集中分解和提取丰富的含义 查询：用于获取用户输入并查找匹配结果 我们的streamlight组件是终端用户的前端，因此它不必担心索引部分...设置搜索的REST端点 设置页面标题 显示一些解释性文本 显示定义了端点的Jina文本搜索小部件 对于Jina Streamlit小部件，你还可以传入其他参数来定义要返回的结果数，或者如果你想隐藏某些小部件...方法将它们包装在标记中，这样它们就可以很好地显示 在你的项目中使用它 在终端中： 使用虚拟环境创建新文件夹并将其激活。...Jina 101：Jina的基本组成部分：https://docs.jina.ai/chapters/101/index.html Jina 102:Jina组件如何协同工作：https://docs.jina.ai
这就是因为“婚礼和订婚”这个低频标签曾经在一篇之前的文章中被读者点击，因此权重高于其他也许更符合这位读者兴趣的标签。 协同过滤 为了弥补前述方法的不足，我们测试了协同过滤方法。...还有，如何才能最好地观察读者偏好？毕竟，用户点击并不是最稳健的数据来源：我相信在有时你点击的内容并不是自己真正喜欢的，有时又错过了自己会感兴趣的内容。...我们仔细测试了很多方案，建立的算法让能够更好的回答这些问题，并且提供了一个新的理解《纽约时报》的强大方法。 算法由三部分组成： 如何基于一篇文章的文本来建立该文章的模型。...有一种简单的方法，即计算所有阅读过的文章的话题的平均值：如果点击了一篇标记为40%“政治”话题和60%“艺术”的文章，并且点击了另一篇标记为60%“政治”话题和40%“艺术”的文章，那么你在下图的“政治...通过进一步提高算法速度技术，我们能在一毫秒内计算出读者偏好，将推荐算法应用于所有注册用户。 结论 通过使用话题对文章内容和读者偏好进行建模，然后基于阅读模式调整，我们“重组”了《纽约时报》推荐系统。
这就是因为“婚礼和订婚”这个低频标签曾经在一篇之前的文章中被读者点击，因此权重高于其他也许更符合这位读者兴趣的标签。 协同过滤 为了弥补前述方法的不足，我们测试了协同过滤方法。...还有，如何才能最好地观察读者偏好？毕竟，用户点击并不是最稳健的数据来源：我相信在有时你点击的内容并不是自己真正喜欢的，有时又错过了自己会感兴趣的内容。...我们仔细测试了很多方案，建立的算法让能够更好的回答这些问题，并且提供了一个新的理解《纽约时报》的强大方法。 算法由三部分组成 如何基于一篇文章的文本来建立该文章的模型。...有一种简单的方法，即计算所有阅读过的文章的话题的平均值：如果点击了一篇标记为40%“政治”话题和60%“艺术”的文章，并且点击了另一篇标记为60%“政治”话题和40%“艺术”的文章，那么你在下图的“政治...通过进一步提高算法速度技术，我们能在一毫秒内计算出读者偏好，将推荐算法应用于所有注册用户。 结论 通过使用话题对文章内容和读者偏好进行建模，然后基于阅读模式调整，我们“重组”了《纽约时报》推荐系统。
如何保证Excel中的表格和图表复制到其他应用程序时外观不发生变化？...隐藏和显示行或列的技巧 为了工作需要，我们经常会把Excel表格中的某一行或列隐藏起来，然而当需要取消隐藏的时候却往往不得技巧，藏起来的行或者列找不到了。...其实行或列的隐藏本质上是把行高或者列宽设置为零，所以当您实在无法恢复显示那些被隐藏的行或列时，可以把整张工作表选中，然后设置一个大于0的列宽或者行高。...只需选择【视图】选项卡中的【页面布局】视图，即可按照分页形式显示Excel中的数据，这就是打印输出后分页显示的效果。同时，在【页面布局】视图中，可对页面进行页眉页脚的设置。...上面的日历会正常显示，而被覆盖在下面的日历将以浅色显示以示区别。这个功能在挑选两个人的共同时间时非常有用！
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