JS_javascriptスキルのconfirm、alert、prompt関数の違いの分析
window.alert: 警告ボックスの情報を表示するパラメーターは 1 つだけです。
<script> <br>window.alert("OK.") <br>< ;/ script> <br>window.confirm: プロンプト ボックスに情報が 1 つだけ表示されます。<br><br><br> を返すには [キャンセル] を押します。 var bln = window.confirm ("よろしいですか?"); <br>alert(bln) <br></script>
window.prompt: 2 つのパラメーターがあります。
最初のパラメーターは、プロンプト入力ボックスの情報
2 番目のパラメータは、入力ボックスのデフォルト値を表示するために使用されます。

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プロンプトはターミナル プロンプト (シェル プロンプト) を指します。これは、Linux オペレーティング システムでコマンド入力を求める作業プロンプトです。一般ユーザーの場合、Base シェルのデフォルト プロンプトはドル記号「$」です。スーパー ユーザー (root ユーザー) の場合、Bash シェルのデフォルト プロンプトはポンド記号「#」です。この記号は、シェルがコマンド入力を待っています。

今日は、時系列予測のパフォーマンスを向上させるために、時系列データを潜在空間上の大規模な自然言語処理 (NLP) モデルと整合させる方法を提案するコネチカット大学の最近の研究成果を紹介したいと思います。この方法の鍵は、潜在的な空間ヒント (プロンプト) を使用して時系列予測の精度を高めることです。論文タイトル: S2IP-LLM: SemanticSpaceInformedPromptLearningwithLLMforTimeSeriesForecasting ダウンロードアドレス: https://arxiv.org/pdf/2403.05798v1.pdf 1. 大きな問題の背景モデル

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最近、カリフォルニア大学は、自然言語処理の分野で事前トレーニングされた大規模言語モデルを時系列予測に適用する方法を探るレビュー記事を発表しました。この記事では、時系列分野における 5 つの異なる NLP 大規模モデルの適用について要約します。次に、このレビューで取り上げた 5 つの方法を簡単に紹介します。画像用紙のタイトル: LargeLanguageModelsforTimeSeries:ASurvey ダウンロード アドレス: https://arxiv.org/pdf/2402.01801.pdf 図 1. プロンプトベースのメソッド プロンプト メソッドを直接使用することで、モデルは時系列データの出力を予測できます。前の

Xi Xiaoyao Technology は、オリジナルの作成者 | IQ が地に落ちたと述べましたが、最近、多くのチームがユーザーフレンドリーな ChatGPT に基づいて再作成しており、その多くは比較的目を引く結果をもたらしています。 InternChat の取り組みでは、マルチモーダルなタスクにおいて言語 (カーソルやジェスチャー) を超えた方法でチャットボットと対話することにより、ユーザーの使いやすさを重視しています。 InternChat という名前も興味深いもので、対話、非言語、チャットボットを表しており、iChat と呼ぶこともできます。純粋な言語に依存する既存の対話型システムとは異なり、iChat はポインティング指示を追加することにより、ユーザーとチャットボット間のコミュニケーションの効率を大幅に向上させます。さらに、作者も、

JavaScript でのアラート コードが文字化けする場合の解決策: 1. HTML の <head> 部分に「charset=utf-8」を追加します。 2. <script> に「charset=gb2312」または「charset=utf-」を追加します。 tag 8""; 3. js外部スクリプトの保存エンコーディングをutf8に変更します。

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