javascript学习笔记(十六) 系统对话框(alert、confirm、prompt)_基础知识

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Prompt bezieht sich auf die Terminal-Eingabeaufforderung (Shell-Eingabeaufforderung), bei der es sich um eine funktionierende Eingabeaufforderung handelt, die zur Befehlseingabe im Linux-Betriebssystem auffordert. Für normale Benutzer ist die Standard-Eingabeaufforderung der Base-Shell das Dollarzeichen „$“. Für den Superuser (Root-Benutzer) ist die Standard-Eingabeaufforderung der Bash-Shell das Nummernzeichen „#“. Warten auf eine Befehlseingabe.

Heute möchte ich eine aktuelle Forschungsarbeit der University of Connecticut vorstellen, die eine Methode zum Abgleichen von Zeitreihendaten mit großen NLP-Modellen (Natural Language Processing) im latenten Raum vorschlägt, um die Leistung von Zeitreihenprognosen zu verbessern. Der Schlüssel zu dieser Methode besteht darin, latente räumliche Hinweise (Eingabeaufforderungen) zu verwenden, um die Genauigkeit von Zeitreihenvorhersagen zu verbessern. Titel des Papiers: S2IP-LLM: SemanticSpaceInformedPromptLearningwithLLMforTimeSeriesForecasting Download-Adresse: https://arxiv.org/pdf/2403.05798v1.pdf 1. Hintergrundmodell für große Probleme

Alert implementiert Zeilenumbrüche mithilfe des br-Tags.

Wie implementiert man ein Popup-Fenster im Stil einer Eingabeaufforderung in Vue? In der Front-End-Entwicklung sind Popup-Boxen sehr häufige Komponenten, insbesondere Popup-Boxen, die Eingabeaufforderungen ähneln. Das Vue-Framework stellt uns viele Komponenten zur Verfügung, aber es gibt keine Komponente, die das Eingabeaufforderungs-Popup-Feld direkt implementiert. Wie implementiert man also ein Popup-Fenster im Stil einer Eingabeaufforderung in Vue? In diesem Artikel werden verschiedene Implementierungsmethoden kurz vorgestellt. Methode 1: Verwenden Sie Vues eigenes $emit in Vue, jedes Vue

Kürzlich hat die University of California einen Übersichtsartikel veröffentlicht, in dem Methoden zur Anwendung vorab trainierter großer Sprachmodelle im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache auf Zeitreihenvorhersagen untersucht werden. Dieser Artikel fasst die Anwendung von 5 verschiedenen NLP-Großmodellen im Zeitreihenbereich zusammen. Als Nächstes werden wir diese 5 in diesem Testbericht erwähnten Methoden kurz vorstellen. Titel des Bildpapiers: LargeLanguageModelsforTimeSeries:ASurvey Download-Adresse: https://arxiv.org/pdf/2402.01801.pdf Bild 1. Prompt-basierte Methode Durch direkte Verwendung der Prompt-Methode kann das Modell die Ausgabe von Zeitreihendaten vorhersagen. vorherige

Xi Xiaoyao Technology sagte, dass der ursprüngliche Autor IQ in letzter Zeit auf der Grundlage des benutzerfreundlichen ChatGPT neu erstellt wurde und viele von ihnen relativ auffällige Ergebnisse erzielten. Die Arbeit von InternChat legt Wert auf Benutzerfreundlichkeit, indem bei multimodalen Aufgaben mit dem Chatbot auf eine Weise interagiert wird, die über die Sprache (Cursor und Gesten) hinausgeht. Interessant ist auch der Name InternChat, der für Interaktion, Nonverbal und Chatbots steht und als iChat bezeichnet werden kann. Im Gegensatz zu bestehenden interaktiven Systemen, die auf reiner Sprache basieren, verbessert iChat die Effizienz der Kommunikation zwischen Benutzern und Chatbots erheblich, indem es Zeigeanweisungen hinzufügt. Darüber hinaus hat der Autor auch

Lösung für den verstümmelten Warncode in JavaScript: 1. Fügen Sie „charset=utf-8“ zum <head>-Teil des HTML hinzu; 2. Fügen Sie „charset="gb2312" oder „charset="utf-" zum < hinzu script> tag 8""; 3. Ändern Sie die Speicherkodierung des externen JS-Skripts in utf8.

Ein Experte auf Twitter hat 10 Tipps zusammengefasst, um Hunderte von Stunden langweiliger Arbeit zu sparen Aufzählung der wichtigsten Erkenntnisse und wichtigsten Fakten „[Text einfügen]“
