


XHTML-Einführungs-Lernprogramm: Verwenden von Frame-Tags_HTML/Xhtml_Webseitenerstellung
Die Frame-Struktur ermöglicht die gleichzeitige Anzeige mehrerer Webseiten auf einer Seite des Browsers. Wir empfehlen Ihnen nicht, es zum Entwerfen von Websites zu verwenden. Rahmenstruktur-Tag
Mit Frames können Sie zwei oder sogar mehrere Seiten in einem Browserfenster öffnen. Sie können es so verstehen:

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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.

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.

Am 24. Juli gab das Kuaishou-Videogenerations-Großmodell Keling AI bekannt, dass das Basismodell erneut aktualisiert wurde und vollständig für interne Tests geöffnet ist. Kuaishou sagte, dass es von nun an auf der Grundlage vollständig offener interner Tests auch offiziell ein Mitgliedschaftssystem für verschiedene Kategorien einführen wird, um mehr Benutzern die Nutzung von Keling AI zu ermöglichen und den unterschiedlichen Nutzungsbedürfnissen von Erstellern besser gerecht zu werden Mitglieder stellen entsprechende exklusive funktionale Dienste bereit. Gleichzeitig wurde auch das Basismodell von Keling AI erneut aktualisiert, um das Benutzererlebnis weiter zu verbessern. Der Grundmodelleffekt wurde verbessert, um das Benutzererlebnis weiter zu verbessern. Seit seiner Veröffentlichung vor mehr als einem Monat wurde Keling AI mehrfach aktualisiert und iteriert. Mit der Einführung dieses Mitgliedschaftssystems wurde der Grundmodelleffekt einmal verbessert erneut einer Wandlung unterzogen. Erstens wurden die Bildqualität und die visuellen Effekte durch das verbesserte Basismodell deutlich verbessert

Die Ausweitung des virtuellen Marktes ist untrennbar mit der Zirkulation virtueller Währungen verbunden, und natürlich ist sie auch untrennbar mit der Frage der virtuellen Währungstransfers verbunden. Ein häufiger Übertragungsfehler ist der Adresskopiefehler und ein weiterer Fehler ist der Kettenauswahlfehler. Der Transfer virtueller Währungen in die falsche Kette ist immer noch ein heikles Problem, aber aufgrund des ungeschickten Transfervorgangs übertragen Anfänger oft die falsche Kette. Wie kann man also die falsche Kette virtueller Währungen wiederherstellen? Der falsche Link kann über eine Drittanbieterplattform abgerufen werden, ist jedoch möglicherweise nicht erfolgreich. Als Nächstes informiert Sie der Redakteur ausführlich darüber, wie Sie Ihre virtuellen Vermögenswerte besser verwalten können. Wie kann ich die falsche Kette virtueller Währungen abrufen? Der Prozess des Abrufens virtueller Währungen, die an die falsche Kette übertragen wurden, kann kompliziert und herausfordernd sein, aber durch die Bestätigung der Übertragungsdetails, die Kontaktaufnahme mit der Börse oder dem Wallet-Anbieter, den Import des privaten Schlüssels in eine kompatible Wallet und die Verwendung des Cross-Chain-Bridge-Tools
