WeChat ミニ プログラムの紹介
基本的な知識のポイント
3 つの重要なファイル: app.js、app.json、app.wxss
app.js 可以监听并处理小程序的生命周期函数、声明全局变量 app.json 小程序全局配置,在该文件中配置小程序由哪些页面组成、配置小程序窗口背景色、导航条样式、默认标题等
注: コメントは追加できません
WeChat アプレット内のすべてのページ パス + ページ名前はapp.jsonのpages属性に記述する必要があり、pagesの最初のページはミニプログラムのホームページです
各ミニプログラムページは、同じパスにある同じ名前の4つの異なるサフィックスファイルで構成されます。例:index.js、index.wxml、index.wxss、index.json
.js 接尾辞はスクリプト ファイル、.json 接尾辞は設定ファイル、.wxss 接尾辞はスタイルシート ファイル、.wxml 接尾辞の付いたファイルはページ構造ファイルです
index.js ファイルは、ページのライフサイクル関数の監視と処理、アプレット インスタンスの取得、データの宣言と処理、ページ インタラクション イベントへの応答などを行うことができます
開発者が設定項目を減らすのを容易にするため、ページを説明する 4 つのファイルは同じパスとファイル名を持つ必要があります
App
getApp() 获取当前App实例 getCurrentPages() 获取当前页面栈
注: フレームワークは、ドキュメント、ウィンドウ、などは使用できません
onLaunch 生命周期函数--监听小程序初始化(全局只触发一次) onShow 生命周期函数--监听小程序显示 当小程序启动或从后台进入前台显示触发 onHide 生命周期函数--监听小程序隐藏 当小程序从前台进入后台会触发 onError 错误监听函数
アプレットが発生したとき スクリプトエラーまたは API 呼び出しが失敗したときにトリガーされ、エラーメッセージが表示されます
開発者は、これを使用してアクセスできる Object パラメーター値に任意の関数またはデータを追加できます
ページ
rree以上がWeChat ミニ プログラムの紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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キミ: たった 1 文の PPT がわずか 10 秒で完成します。 PPTはとても面倒です!会議を開催するには PPT が必要であり、週次報告書を作成するには PPT が必要であり、投資を勧誘するには PPT を提示する必要があり、不正行為を告発するには PPT を送信する必要があります。大学は、PPT 専攻を勉強するようなものです。授業中に PPT を見て、授業後に PPT を行います。おそらく、デニス オースティンが 37 年前に PPT を発明したとき、PPT がこれほど普及する日が来るとは予想していなかったでしょう。 PPT 作成の大変な経験を話すと涙が出ます。 「20 ページを超える PPT を作成するのに 3 か月かかり、何十回も修正しました。PPT を見ると吐きそうになりました。」 「ピーク時には 1 日に 5 枚の PPT を作成し、息をすることさえありました。」 PPTでした。」 即席の会議をするなら、そうすべきです

北京時間6月20日早朝、シアトルで開催されている最高の国際コンピュータビジョンカンファレンス「CVPR2024」が、最優秀論文やその他の賞を正式に発表した。今年は、最優秀論文 2 件と学生優秀論文 2 件を含む合計 10 件の論文が賞を受賞しました。また、最優秀論文ノミネートも 2 件、学生優秀論文ノミネートも 4 件ありました。コンピュータービジョン (CV) 分野のトップカンファレンスは CVPR で、毎年多数の研究機関や大学が集まります。統計によると、今年は合計 11,532 件の論文が投稿され、2,719 件が採択され、採択率は 23.6% でした。ジョージア工科大学による CVPR2024 データの統計分析によると、研究テーマの観点から最も論文数が多いのは画像とビデオの合成と生成です (Imageandvideosyn

LLM が大量のデータを使用して大規模なコンピューター クラスターでトレーニングされていることはわかっています。このサイトでは、LLM トレーニング プロセスを支援および改善するために使用される多くの方法とテクノロジが紹介されています。今日、私たちが共有したいのは、基礎となるテクノロジーを深く掘り下げ、オペレーティング システムさえ持たない大量の「ベア メタル」を LLM のトレーニング用のコンピューター クラスターに変える方法を紹介する記事です。この記事は、機械がどのように考えるかを理解することで一般的な知能の実現に努めている AI スタートアップ企業 Imbue によるものです。もちろん、オペレーティング システムを持たない大量の「ベア メタル」を LLM をトレーニングするためのコンピューター クラスターに変換することは、探索と試行錯誤に満ちた簡単なプロセスではありませんが、Imbue は最終的に 700 億のパラメータを備えた LLM のトレーニングに成功しました。プロセスが蓄積する

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検索拡張生成 (RAG) は、検索を使用して言語モデルを強化する手法です。具体的には、言語モデルは回答を生成する前に、広範な文書データベースから関連情報を取得し、この情報を使用して生成プロセスをガイドします。このテクノロジーにより、コンテンツの精度と関連性が大幅に向上し、幻覚の問題を効果的に軽減し、知識の更新速度が向上し、コンテンツ生成の追跡可能性が向上します。 RAG は間違いなく、人工知能研究の中で最もエキサイティングな分野の 1 つです。 RAGについて詳しくは、当サイトのコラム記事「大型モデルの欠点を補うことに特化したRAGの新展開とは?」を参照してください。このレビューはそれを明確に説明しています。」しかし、RAG は完璧ではなく、ユーザーはそれを使用するときにいくつかの「問題点」に遭遇することがよくあります。最近、NVIDIA の生成 AI 高度なソリューション
