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

ScrollView和微调器

ScrollView是一种在移动应用开发中常用的UI组件,用于实现可滚动的视图。它可以在屏幕上显示大量的内容,并且用户可以通过滑动手势来浏览内容。ScrollView可以垂直或水平滚动,具体取决于开发者的需求。

ScrollView的优势在于它能够适应不同屏幕尺寸和分辨率,使得应用在不同设备上都能够正常显示和操作。它还可以与其他UI组件结合使用,例如列表视图(ListView)或网格视图(GridView),以实现更复杂的界面布局。

ScrollView的应用场景非常广泛。例如,在新闻阅读类应用中,可以使用ScrollView来展示文章内容;在电子商务应用中,可以使用ScrollView来展示商品详情;在社交媒体应用中,可以使用ScrollView来展示用户动态等。

腾讯云提供了一系列与移动应用开发相关的产品和服务,其中包括云服务器、云数据库、云存储等。具体推荐的产品和产品介绍链接如下:

  1. 云服务器(CVM):提供可扩展的计算能力,支持多种操作系统和应用程序。了解更多:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  2. 云数据库MySQL版(CDB):提供高性能、可靠的关系型数据库服务,适用于移动应用的数据存储和管理。了解更多:https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  3. 云对象存储(COS):提供安全可靠的云端存储服务,适用于存储移动应用中的图片、视频等多媒体资源。了解更多:https://cloud.tencent.com/product/cos

以上是关于ScrollView和腾讯云相关产品的简要介绍,如需了解更多详细信息,建议访问腾讯云官方网站进行查阅。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 谷歌Gemma介绍、微调、量化推理

    谷歌的最新的Gemma模型是第一个使用与Gemini模型相同的研究技术构建的开源LLM。这个系列的模型目前有两种尺寸,2B7B,并且提供了聊天的基本版指令版。...所以这篇文章我们将介绍Gemma模型,然后展示如何使用Gemma模型,包括使用QLoRA、推理量化微调。...但是根据目前发布的模型来看,谷歌确实在涵盖多种语言的数据上训练了模型,如果针对多语言任务进行微调应该会产生良好的性能。...bitsandbytes量化已经可以正常使用,所以我们可以用QLoRA对Gemma 7B进行微调。...当然如果使用很小的训练批大小较短的max_seq_length,也可以在消费者硬件上使用LoRA(即不进行量化)对Gemma 7B进行微调

    2K10

    每日论文速递 | 当缩放遇到LLM微调:数据、模型微调方法的影响

    这些相关研究为理解大型语言模型的微调行为提供了理论基础实践经验,同时也指出了在不同领域任务中微调方法的适用性效果。 Q3: 论文如何解决这个问题?...他们考虑了两种类型的微调:全模型微调(FMT)参数高效微调(PET),包括提示调整(Prompt Tuning)LoRA。...微调实验:在预训练的LLMs上进行了微调实验,包括全模型微调(FMT)参数高效微调(PET),后者包括提示调整(Prompt Tuning)低秩适应(LoRA)。...数据质量多样性: 研究微调数据的质量多样性如何影响模型性能,以及如何优化微调策略以适应不同的数据特性。...实验设计:研究者们在数据受限的情况下(即LLM模型大小远大于微调数据大小)探索了全模型微调(FMT)参数高效微调(PET,包括提示调整LoRA)的缩放行为。

    47710

    预训练微调_pre-listening

    什么是预训练微调? 预训练(pre-training/trained):你需要搭建一个网络来完成一个特定的图像分类的任务。...所以,预训练就是指预先训练的一个模型或者指预先训练模型的过程;微调 就是指将预训练过的模型作用于自己的数据集,并参数适应自己数据集的过程。 微调的作用 在CNN领域中。...所以,一般的操作都是在一个大型的数据集上训练一个模型,然后使用该模型作为类似任务的初始化或者特征提取。比如VGG,Inception等模型都提供了自己的训练参数,以便人们可以拿来微调。...这样既节省了时间计算资源,又能很快的达到较好的效果。 参考:https://blog.csdn.net/abc13526222160/article/details/89320108?

    62720

    通过结合RAG微调来改进LLM输出

    但是,开源模型提供了对超参数的更大控制、微调的能力以及轻松组合不同模型的更好方法。 我们的核心产品有很多需要专门制作的模型配置。我们还希望继续投资 LLM 技术,这需要高度的控制灵活性。...RAG 微调的比较:RAG(左)无法检索适当的文档来回答问题。但是,微调(右)可以帮助从所有文档中提取知识来回答问题。 微调更擅长从所有可用文档中提取知识来回答问题。...该过程也需要很长时间,并且需要大量的尝试错误。 我们的方法:将微调与 RAG 相结合 我们的实验使我们意识到,就它们本身而言,微调和 RAG 是不够的。...下图显示了合并 RAG 微调模型的整体工作流程。对于给定的用户问题,微调后的 LLM 会推测性地生成一个初始答案。然后使用此响应来获取相关文档。...最后,LLM 创建一个结合检索到的文档原始用户问题的答案。添加微调模型极大地提高了检索的准确性最终答案的质量。

    30110

    Llama-2 推理微调的硬件要求总结:RTX 3080 就可以微调最小模型

    大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型(例如Llama-2,Falcon等)进行额外的训练,以使其适应特定任务或领域的需求。...微调通常需要大量的计算资源,但是通过量化Lora等方法,我们也可以在消费级的GPU上来微调测试,但是消费级GPU也无法承载比较大的模型,经过我的测试,7B的模型可以在3080(8G)上跑起来,这对于我们进行简单的研究是非常有帮助的...最后我们再整理个列表,大概看看各个模型都需要什么样的内存,以下只是推理,不包括微调,如果使用微调,大概需要再加20%(LORA)。 LLaMA-7B 建议使用至少6GB VRAM的GPU。...模型在不同CPU上推理速度列表 各个系统的配置性能可能会有所不同。...最好对不同的设置进行实验基准测试,以找到最适合您特定需求的解决方案,上面的测试仅供参考。

    6.5K70

    RLHF DPO:简化增强语言模型的微调

    微调语言模型 使用强化学习技术对预训练的语言模型进行微调。 在微调过程中,奖励模型指导模型的动作。该模型寻求根据奖励模型的预测最大化累积奖励。...RLHF将预先训练的语言模型与人类提供的反馈 相结合,以有效地微调 AI 模型。它弥合了人工智能人类偏好之间的差距,从而实现了更有用、更一致的人工智能系统。...DPO VS RLHF 直接偏好优化 (DPO) **人类反馈强化学习 (RLHF)**是两种不同的方法,用于微调大型语言模型 (LLM)以符合人类偏好。...它不需要创建单独的奖励模型、在微调期间从 LLM 采样或进行广泛的超参数调整。RLHF:由于奖励模型拟合微调的两阶段过程, RLHF更加复杂,并且计算要求较高。...TRL - Transformer 强化学习 TRL(Transformer Reinforcement Learning)是一个全面的库,专为使用强化学习训练变换语言模型而设计。

    3.4K10

    JVM内存模型性能优化之JVM微调(中篇)

    主要调整下面参数,在暂停吞吐量之间取得一个平衡: 一个合适的最大GC暂停值 一个合适的应用程序吞吐量值 最小化实现路径。...如果暂停时间吞吐量两个目标都满足,新生代大小降低以节约成本路径。...,如果在0.1-0.3之间则不需要 需要微调的案例 Full GC超过一秒,需要微调。...1、响应延迟吞吐量是一对矛盾,而吞吐量主要标志是内存大小。 2、降低NewSize大小, 降低survivor空间。...在30多分钟的测试时间内,用并行收集 GC暂停花了接近21秒。最长停顿了721毫秒。因此,我们以此为基准: GC降低了吞吐量为总运行时间的1.1 %。最坏情况下的延迟为721ms 。

    91820

    使用Cleanlab、PCAProcrustes可视化ViT微调

    微调这些模型以获得最佳性能可能是一个复杂的过程。 下面是使用动画演示了在微调过程中嵌入的变化。这是通过对嵌入执行主成分分析(PCA)来实现的。...这些嵌入是从处于不同微调阶段的模型及其相应的检查点生成的。 在本文中,我们将介绍如何创建这样一个动画,主要包括:微调、创建嵌入、异常值检测、PCA、Procrustes、创建动画。...微调 第一步是对预训练好的ViT模型进行微调。...我们用第一个最后一个检查点来执行嵌入生成、PCA异常值检测。...总结 本文介绍了如何创建视ViT模型的微调过程可视化。我们通过生成分析嵌入、可视化结果以及创建将这些元素结合在一起的动画的步骤。

    26250

    Android中控制禁止ScrollView自动滑动到底部的方法

    一、Android 控制ScrollView滚动到底部 在开发中,我们经常需要更新列表,并将列表拉倒最底部,比如发表微博,聊天界面等等, 这里有两种办法,第一种,使用scrollTo(): public...(ScrollView.FOCUS_DOWN);滚动到底部 scrollView.fullScroll(ScrollView.FOCUS_UP);滚动到顶部 需要注意的是:该方法不能直接被调用 因为Android...(ScrollView.FOCUS_DOWN); } }); 二、禁止ScrollView自动滑动到底部 但有的时候能我们又需要禁止ScrollView自动滑动到底部,以下是解决方法: 具体表现...ScrollView 嵌套 GridView 、ListView等类似的控件时,当从网络上获取数据时刷新界面,此事发生的情况是: ScrollView 自动滑到屏幕的最低端,具体来说时滑动展示数据最后一条的位置...如何解决 让 childView 的焦点被截获 具体方案 ScrollView 下的 LinearLayout 中加了android:descendantFocusability="blocksDescendants

    3.6K20

    相对模式下容量调度的FAIR策略的微调

    在fs2cs之后工具用于调度属性的初始转换,需要进行一些手动微调以确保生成的调度配置适合您组织的内部资源分配目标工作负载 SLA。...此博客列出了升级到 CDP 后需要微调的容量调度的某些配置,以模仿升级前的一些公平调度行为。此微调可让您将 CDP 容量调度设置与之前在公平调度中设置的阈值相匹配。...这种微调工作模拟了 CDP 容量调度中的一些以前的 CDH 公平调度设置。如果您的环境用例不需要此类模拟,请放弃此微调练习。...下面提供了上面示例中使用的 CDH 公平调度微调 CDP 容量调度的并排比较。...在本博客中,我们介绍了一些计算,可用作手动微调的起点,以将相对模式下的 CDP 容量调度设置与之前在公平调度中设置的阈值相匹配。后续博客文章将介绍权重模式下 CDP 容量调度的类似微调

    91510

    YOLOv10的改进、部署微调训练总结

    YOLO模型因其在计算成本检测性能之间的平衡而在实时目标检测中很受欢迎。前几天YOLOv10也刚刚发布了。我们这篇文章就来看看YOLOv10有哪些改进,如何部署,以及微调。...精度驱动的模型设计 由于YOLO模型本身的结构,其计算冗余能力有限,在平衡效率准确性方面面临挑战。所以作者提出了全面的模型设计来解决这些问题,同时注重效率准确性。...if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 微调训练...在使用模型时最主要的还是要在我们自己的数据集上进行微调,所以我们最后再介绍一下如何使用自己的数据进行微调。...并且继承了Ultralytics的传统,无论是部署还是自定义训练微调都十分的友好,有兴趣的可以现在开始研究了。

    1.5K10

    LLaMA微调显存需求减半,清华提出4比特优化

    机器之心专栏 作者:李炳睿 大模型的训练微调对显存要求很高,优化状态是显存主要开销之一。...4 比特优化在众多预训练微调任务上进行了实验,在保持准确率无损的情况下可将微调 LLaMA-7B 的显存开销降低多达 57%。...本文在众多经典的任务上对 4 比特优化进行了评估,包括自然语言理解、图像分类、机器翻译大模型的指令微调。 在所有的任务上,4 比特优化达到了与全精度优化可比的效果,同时能够占用更少的内存。...研究选择在广泛的任务上进行评估,包括自然语言理解、图像分类、机器翻译大模型的指令微调。下表展示了各优化在不同任务上的表现。...从指令微调的任务中可以看到,4 比特 AdamW 并不会破坏预训练模型的能力,同时能较好地使它们获得遵守指令的能力。 之后,我们测试了 4 比特优化的内存计算效率,结果如下表所示。

    61330

    如何准确的估计llm推理微调的内存消耗

    除了存储模型权重激活之外,对于所有层,我们还需要存储优化状态。 优化状态的内存消耗 AdamW优化是最流行的微调llm,它为模型的每个参数创建并存储2个新参数。...如果我们有一个100B的模型,优化将创建200B的新参数!为了更好的训练稳定性,优化的参数为float32,即每个参数占用4字节的内存。 这就是微调比推理消耗更多内存的主要原因。...如果L是层数,那么计算梯度所消耗的内存为 L(34sbh + 5as²b) 估算Llama 3 70b、Mixtral-8x22BCommand R+微调的内存消耗 我们需要估计模型的大小,并添加所有层的激活大小优化状态的大小...我设置了以下超参数进行微调: S = 512(序列长度) B = 8(批量大小) 对于优化状态,我假设它们是float32。...它减少了内存消耗但也减慢了微调速度。 最后,还有一些框架,如Unsloth,在使用LoRAQLoRA进行微调方面进行了极大的优化。

    41310
    领券