


XHTML-Einführungslernprogramm: Gemeinsame XHTML-Tags_HTML/Xhtml_Webseitenproduktion
Genau wie ein Artikel benötigt auch unsere Webseite klare Absätze und Titel mit unterschiedlicher Wichtigkeit. In diesem Abschnitt werden die häufig verwendeten Tags in XHTML vorgestellt, um Funktionen wie Titel und Absätze zu implementieren. Titel-Tags
bis
definiert den Titel von bis . Die entsprechenden Abschluss-Tags sind von
bis
Auch die Bedeutung nahm allmählich ab. Der Browser fügt automatisch eine Leerzeile über und unter dem Titel ein.
Absatz-Tag
Definieren Sie Absätze mit
definiert den Titel von
bis . Die entsprechenden Abschluss-Tags sind von
bis Definieren Sie Absätze mit
und
. Der Inhalt zwischen
und
wird als Absatz erkannt, was dem ähnelt, was wir normalerweise als „natürlichen Absatz“ bezeichnen. Ähnlich wie bei Überschriften fügen Browser vor und nach dem Anfang eines Absatzes eine Leerzeichenzeile ein. Zeilenumbruch-Tag(
)Wenn wir eine weitere Textzeile beginnen möchten, aber keinen weiteren natürlichen Absatz beginnen möchten, können wir das Tag
verwenden. Das
-Tag ist ebenfalls ein leeres Tag und muss mit einem „/“ hinzugefügt werden, um den XHTML-Anforderungen zu entsprechen. Horizontales Trennlinien-Tag
(
)
Der Tag, der die horizontale Trennlinie implementiert, ist
. Wie das
-Tag ist auch
ein leeres Tag. Um den Regeln von XHTML zu entsprechen, muss ein „/“ hinzugefügt werden. (Das Folgende ist eine Trennlinie)
Kommentar
Durch die ordnungsgemäße Verwendung der vier oben eingeführten Tags können Benutzer, die auf Ihrer Webseite surfen, das Gefühl haben, dass die Hierarchie der Webseite klar ist, und Kommentare können Ihnen beim Lesen des Quellcodes Ihrer Webseite das Gefühl geben, dass die Hierarchie klar ist, sodass Sie werde nicht verwirrt sein. Dinge zwischen sind der Inhalt der Anmerkung und werden nicht auf der Webseite angezeigt. Sehen Sie, wie wir im Übungsbeispiel unten Kommentare einfügen. Praxisbeispiele
Öffnen Sie nun die Webseite, die wir im vorherigen Abschnitt gespeichert haben, und üben Sie einige wichtige Tags, die Sie in diesem Abschnitt gelernt haben. Entfernen Sie „Dies ist meine erste Webseite
“ in und geben Sie Folgendes ein: Dienstankündigung
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Diffusion kann nicht nur besser imitieren, sondern auch „erschaffen“. Das Diffusionsmodell (DiffusionModel) ist ein Bilderzeugungsmodell. Im Vergleich zu bekannten Algorithmen wie GAN und VAE im Bereich der KI verfolgt das Diffusionsmodell einen anderen Ansatz. Seine Hauptidee besteht darin, dem Bild zunächst Rauschen hinzuzufügen und es dann schrittweise zu entrauschen. Das Entrauschen und Wiederherstellen des Originalbilds ist der Kernbestandteil des Algorithmus. Der endgültige Algorithmus ist in der Lage, aus einem zufälligen verrauschten Bild ein Bild zu erzeugen. In den letzten Jahren hat das phänomenale Wachstum der generativen KI viele spannende Anwendungen in der Text-zu-Bild-Generierung, Videogenerierung und mehr ermöglicht. Das Grundprinzip dieser generativen Werkzeuge ist das Konzept der Diffusion, ein spezieller Sampling-Mechanismus, der die Einschränkungen bisheriger Methoden überwindet.

Kimi: In nur einem Satz, in nur zehn Sekunden ist ein PPT fertig. PPT ist so nervig! Um ein Meeting abzuhalten, benötigen Sie einen PPT; um einen wöchentlichen Bericht zu schreiben, müssen Sie einen PPT vorlegen, auch wenn Sie jemanden des Betrugs beschuldigen PPT. Das College ähnelt eher dem Studium eines PPT-Hauptfachs. Man schaut sich PPT im Unterricht an und macht PPT nach dem Unterricht. Als Dennis Austin vor 37 Jahren PPT erfand, hatte er vielleicht nicht damit gerechnet, dass PPT eines Tages so weit verbreitet sein würde. Wenn wir über unsere harte Erfahrung bei der Erstellung von PPT sprechen, treiben uns Tränen in die Augen. „Es dauerte drei Monate, ein PPT mit mehr als 20 Seiten zu erstellen, und ich habe es Dutzende Male überarbeitet. Als ich das PPT sah, musste ich mich übergeben.“ war PPT.“ Wenn Sie ein spontanes Meeting haben, sollten Sie es tun

Am frühen Morgen des 20. Juni (Pekinger Zeit) gab CVPR2024, die wichtigste internationale Computer-Vision-Konferenz in Seattle, offiziell die besten Beiträge und andere Auszeichnungen bekannt. In diesem Jahr wurden insgesamt 10 Arbeiten ausgezeichnet, darunter zwei beste Arbeiten und zwei beste studentische Arbeiten. Darüber hinaus gab es zwei Nominierungen für die beste Arbeit und vier Nominierungen für die beste studentische Arbeit. Die Top-Konferenz im Bereich Computer Vision (CV) ist die CVPR, die jedes Jahr zahlreiche Forschungseinrichtungen und Universitäten anzieht. Laut Statistik wurden in diesem Jahr insgesamt 11.532 Arbeiten eingereicht, von denen 2.719 angenommen wurden, was einer Annahmequote von 23,6 % entspricht. Laut der statistischen Analyse der CVPR2024-Daten des Georgia Institute of Technology befassen sich die meisten Arbeiten aus Sicht der Forschungsthemen mit der Bild- und Videosynthese und -generierung (Imageandvideosyn

Nach dem Regen im Sommer können Sie oft ein wunderschönes und magisches besonderes Wetterbild sehen – den Regenbogen. Dies ist auch eine seltene Szene, die man in der Fotografie antreffen kann, und sie ist sehr fotogen. Für das Erscheinen eines Regenbogens gibt es mehrere Bedingungen: Erstens sind genügend Wassertröpfchen in der Luft und zweitens scheint die Sonne in einem niedrigeren Winkel. Daher ist es am einfachsten, einen Regenbogen am Nachmittag zu sehen, nachdem der Regen nachgelassen hat. Allerdings wird die Bildung eines Regenbogens stark von Wetter, Licht und anderen Bedingungen beeinflusst, sodass sie im Allgemeinen nur von kurzer Dauer ist und die beste Betrachtungs- und Aufnahmezeit sogar noch kürzer ist. Wenn Sie also auf einen Regenbogen stoßen, wie können Sie ihn dann richtig aufzeichnen und qualitativ hochwertige Fotos machen? 1. Suchen Sie nach Regenbögen. Zusätzlich zu den oben genannten Bedingungen erscheinen Regenbögen normalerweise in Richtung des Sonnenlichts, das heißt, wenn die Sonne von Westen nach Osten scheint, ist es wahrscheinlicher, dass Regenbögen im Osten erscheinen.

So platzieren Sie zwei Leerzeichen in einem HTML-Absatz: 1. Verwenden Sie das text-indent-Attribut von CSS. 2. Verwenden Sie das padding-left-Attribut von CSS. 3. Verwenden Sie geschützte Leerzeichen oder Leerzeichen in voller Breite. pre“-Tag oder Leerzeichenattribute.

Wir wissen, dass LLM auf großen Computerclustern unter Verwendung umfangreicher Daten trainiert wird. Auf dieser Website wurden viele Methoden und Technologien vorgestellt, die den LLM-Trainingsprozess unterstützen und verbessern. Was wir heute teilen möchten, ist ein Artikel, der tief in die zugrunde liegende Technologie eintaucht und vorstellt, wie man einen Haufen „Bare-Metals“ ohne Betriebssystem in einen Computercluster für das LLM-Training verwandelt. Dieser Artikel stammt von Imbue, einem KI-Startup, das allgemeine Intelligenz durch das Verständnis der Denkweise von Maschinen erreichen möchte. Natürlich ist es kein einfacher Prozess, einen Haufen „Bare Metal“ ohne Betriebssystem in einen Computercluster für das Training von LLM zu verwandeln, aber Imbue hat schließlich erfolgreich ein LLM mit 70 Milliarden Parametern trainiert der Prozess akkumuliert

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die Retrieval nutzt, um Sprachmodelle zu verbessern. Bevor ein Sprachmodell eine Antwort generiert, ruft es insbesondere relevante Informationen aus einer umfangreichen Dokumentendatenbank ab und verwendet diese Informationen dann zur Steuerung des Generierungsprozesses. Diese Technologie kann die Genauigkeit und Relevanz von Inhalten erheblich verbessern, das Problem der Halluzinationen wirksam lindern, die Geschwindigkeit der Wissensaktualisierung erhöhen und die Nachverfolgbarkeit der Inhaltsgenerierung verbessern. RAG ist zweifellos einer der spannendsten Bereiche der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Weitere Informationen zu RAG finden Sie im Kolumnenartikel auf dieser Website „Was sind die neuen Entwicklungen bei RAG, das sich darauf spezialisiert hat, die Mängel großer Modelle auszugleichen?“ Diese Rezension erklärt es deutlich. Aber RAG ist nicht perfekt und Benutzer stoßen bei der Verwendung oft auf einige „Problempunkte“. Kürzlich die fortschrittliche generative KI-Lösung von NVIDIA

Herausgeber des Machine Power Report: Yang Wen Die Welle der künstlichen Intelligenz, repräsentiert durch große Modelle und AIGC, hat unsere Lebens- und Arbeitsweise still und leise verändert, aber die meisten Menschen wissen immer noch nicht, wie sie sie nutzen sollen. Aus diesem Grund haben wir die Kolumne „KI im Einsatz“ ins Leben gerufen, um detailliert vorzustellen, wie KI durch intuitive, interessante und prägnante Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz genutzt werden kann, und um das Denken aller anzuregen. Wir heißen Leser auch willkommen, innovative, praktische Anwendungsfälle einzureichen. Videolink: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Vor kurzem wurde der Lebens-Vlog eines allein lebenden Mädchens auf Xiaohongshu populär. Eine Animation im Illustrationsstil, gepaart mit ein paar heilenden Worten, kann in nur wenigen Tagen leicht erlernt werden.
