Access入门教程11.3如何建立数据窗体[2]
这个视图中有很多的网格线 还有标尺 看上去好像很乱 这些网格和标尺都是为了在窗体中放置各种控件而用来定位的 当然你也可以不用这些东西 一切都根据你的习惯来确定 要将这些网格和标尺去掉很容易 你只要将鼠标移动到窗体设计视图中窗体主体标签上 单击鼠标
这个视图中有很多的网格线
要将这些网格和标尺去掉很容易
刚才弹出的菜单在网格的下面有一个工具箱选项
控件很有用
我们就以刚才生成的那个
[

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1. Windows 11で設定を開きます。 Win+I ショートカットまたはその他の方法を使用できます。 2. 「アプリ」セクションに移動し、「アプリと機能」をクリックします。 3. バックグラウンドでの実行を禁止したいアプリケーションを見つけます。三点ボタンをクリックして、[詳細オプション] を選択します。 4. [バックグラウンド アプリケーションのアクセス許可] セクションを見つけて、目的の値を選択します。デフォルトでは、Windows 11 は電力最適化モードを設定します。これにより、Windows はアプリケーションがバックグラウンドでどのように動作するかを管理できるようになります。たとえば、バッテリーを節約するためにバッテリー セーバー モードを有効にすると、システムはすべてのアプリを自動的に終了します。 5. アプリケーションがバックグラウンドで実行されないようにするには、[なし] を選択します。プログラムが通知を送信していない、データの更新に失敗しているなどに気付いた場合は、次のことができることに注意してください。

世界は狂ったように大きなモデルを構築していますが、インターネット上のデータだけではまったく不十分です。このトレーニング モデルは「ハンガー ゲーム」のようであり、世界中の AI 研究者は、データを貪欲に食べる人たちにどのように餌を与えるかを心配しています。この問題は、マルチモーダル タスクで特に顕著です。何もできなかった当時、中国人民大学学部のスタートアップチームは、独自の新しいモデルを使用して、中国で初めて「モデル生成データフィード自体」を実現しました。さらに、これは理解側と生成側の 2 つの側面からのアプローチであり、両方の側で高品質のマルチモーダルな新しいデータを生成し、モデル自体にデータのフィードバックを提供できます。モデルとは何ですか? Awaker 1.0 は、中関村フォーラムに登場したばかりの大型マルチモーダル モデルです。チームは誰ですか?ソフォンエンジン。人民大学ヒルハウス人工知能大学院の博士課程学生、ガオ・イージャオ氏によって設立されました。

iPhone のモバイル データ接続に遅延や遅い問題が発生していませんか?通常、携帯電話の携帯インターネットの強度は、地域、携帯ネットワークの種類、ローミングの種類などのいくつかの要因によって異なります。より高速で信頼性の高いセルラー インターネット接続を実現するためにできることがいくつかあります。解決策 1 – iPhone を強制的に再起動する 場合によっては、デバイスを強制的に再起動すると、携帯電話接続を含む多くの機能がリセットされるだけです。ステップ 1 – 音量を上げるキーを 1 回押して放します。次に、音量小キーを押して、もう一度放します。ステップ 2 – プロセスの次の部分は、右側のボタンを押し続けることです。 iPhone の再起動が完了するまで待ちます。セルラーデータを有効にし、ネットワーク速度を確認します。もう一度確認してください 修正 2 – データ モードを変更する 5G はより優れたネットワーク速度を提供しますが、信号が弱い場合はより適切に機能します

DeepSeekはファイルを直接PDFに変換できません。ファイルの種類に応じて、異なる方法を使用できます。一般的なドキュメント(Word、Excel、PowerPoint):Microsoft Office、Libreoffice、その他のソフトウェアを使用してPDFとしてエクスポートします。画像:画像ビューアまたは画像処理ソフトウェアを使用してPDFとして保存します。 Webページ:ブラウザの「Print into PDF」関数を使用するか、PDFツールに専用のWebページを使用します。 UNCOMMONフォーマット:適切なコンバーターを見つけて、PDFに変換します。適切なツールを選択し、実際の状況に基づいて計画を作成することが重要です。

最近、軍事界は、米軍戦闘機が AI を使用して完全自動空戦を完了できるようになったというニュースに圧倒されました。そう、つい最近、米軍のAI戦闘機が初めて公開され、その謎が明らかになりました。この戦闘機の正式名称は可変安定性飛行シミュレーター試験機(VISTA)で、アメリカ空軍長官が自ら飛行させ、一対一の空戦をシミュレートした。 5 月 2 日、フランク ケンダル米国空軍長官は X-62AVISTA でエドワーズ空軍基地を離陸しました。1 時間の飛行中、すべての飛行動作が AI によって自律的に完了されたことに注目してください。ケンダル氏は「過去数十年にわたり、私たちは自律型空対空戦闘の無限の可能性について考えてきたが、それは常に手の届かないものだと思われてきた」と語った。しかし今では、

テスラのロボット「オプティマス」の最新映像が公開され、すでに工場内で稼働可能となっている。通常の速度では、バッテリー(テスラの4680バッテリー)を次のように分類します:公式は、20倍の速度でどのように見えるかも公開しました - 小さな「ワークステーション」上で、ピッキング、ピッキング、ピッキング:今回は、それがリリースされたハイライトの1つビデオの内容は、オプティマスが工場内でこの作業を完全に自律的に行い、プロセス全体を通じて人間の介入なしに完了するというものです。そして、オプティマスの観点から見ると、自動エラー修正に重点を置いて、曲がったバッテリーを拾い上げたり配置したりすることもできます。オプティマスのハンドについては、NVIDIA の科学者ジム ファン氏が高く評価しました。オプティマスのハンドは、世界の 5 本指ロボットの 1 つです。最も器用。その手は触覚だけではありません

Java では、「フィールド」は、データまたは状態を格納するために使用されるクラスまたはインターフェイスのデータ メンバーです。フィールドのプロパティには、タイプ (任意の Java データ型)、アクセス権、静的 (インスタンスではなくクラスに属する)、最終 (不変)、および一時 (シリアル化されていない) が含まれます。フィールドは、オブジェクト データの保存やオブジェクトの状態の維持など、クラスまたはインターフェイスの状態情報を保存するために使用されます。

FP8 以下の浮動小数点数値化精度は、もはや H100 の「特許」ではありません。 Lao Huang は誰もが INT8/INT4 を使用できるようにしたいと考え、Microsoft DeepSpeed チームは NVIDIA からの公式サポートなしで A100 上で FP6 の実行を開始しました。テスト結果は、A100 での新しい方式 TC-FPx の FP6 量子化が INT4 に近いか、場合によってはそれよりも高速であり、後者よりも精度が高いことを示しています。これに加えて、エンドツーエンドの大規模モデルのサポートもあり、オープンソース化され、DeepSpeed などの深層学習推論フレームワークに統合されています。この結果は、大規模モデルの高速化にも即座に影響します。このフレームワークでは、シングル カードを使用して Llama を実行すると、スループットはデュアル カードのスループットの 2.65 倍になります。 1つ
