关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭8年前。社区审核了是否重新打开这个问题2个月前并关闭:原始关闭原因未解决Improvethisquestion在某个地方，我发现使用iframe是“不好的做法”。这是真的吗？使用它们的优点/缺点是什么？ 最佳答案 与所有技术一样，它也有起有落。如果您使用iframe绕过一个适当开发的站点，那么这当然是不好的做法。但是有时iframe是可以接受的。iframe的主要问题之一与书签和导
ImportError:Badgitexecutable.Thegitexecutablemustbespecifiedinoneofthefollowingways: -beincludedinyour$PATH -besetvia$GIT_PYTHON_GIT_EXECUTABLE -explicitlysetviagit.refresh()Allgitcommandswillerroruntilthisisrectified.Thisinitialwarningcanbesilencedoraggravatedinthefuturebysettingthe$GIT_PYTHON_R
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Windows使用远程连接时报错但是使用gitbash远程连接却可以正常访问输入wheressh查看发现有两个ssh，尝试只使用git的ssh打开环境变量，在系统变量中的Path变量里找到C:\WINDOWS\System32\OpenSSH\点击下移将其移动到D:\Environment\Git\usr\bin的下边这样在使用ssh命令时系统便会优先使用git的ssh重启CMD成功访问999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999
Windows使用远程连接时报错但是使用gitbash远程连接却可以正常访问输入wheressh查看发现有两个ssh，尝试只使用git的ssh打开环境变量，在系统变量中的Path变量里找到C:\WINDOWS\System32\OpenSSH\点击下移将其移动到D:\Environment\Git\usr\bin的下边这样在使用ssh命令时系统便会优先使用git的ssh重启CMD成功访问999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999
1.系统环境硬件环境(Ascend/GPU/CPU):GPU软件环境:–MindSpore版本:1.7.0执行模式：静态图(GRAPH)–Python版本:3.7.6–操作系统平台:linux2.报错信息2.1问题描述将优化好的图像用cv2进行图片保存，由于没有将tensor转换为numpy，导致cv2.imwrite运行失败。2.2报错信息cv2.error:OpenCV(4.6.0):-1:error:(-5:Badargument)infunction'imwrite'Overloadresolutionfailed:imgisnotanumpyarray,neitherascalarE
1.系统环境硬件环境(Ascend/GPU/CPU):GPU软件环境:–MindSpore版本:1.7.0执行模式：静态图(GRAPH)–Python版本:3.7.6–操作系统平台:linux2.报错信息2.1问题描述将优化好的图像用cv2进行图片保存，由于没有将tensor转换为numpy，导致cv2.imwrite运行失败。2.2报错信息cv2.error:OpenCV(4.6.0):-1:error:(-5:Badargument)infunction'imwrite'Overloadresolutionfailed:imgisnotanumpyarray,neitherascalarE
这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。对比前三章介绍过的主流prompt范式，指令微调有如下特点面向大模型：指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出)，因此指令微调是针对大模型设计的，因为指令理解是大模型的涌现能力之一。而prompt部分是面向常规模型例如BERT预训练：与其说是instructiontunning，更像是instruction
这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。对比前三章介绍过的主流prompt范式，指令微调有如下特点面向大模型：指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出)，因此指令微调是针对大模型设计的，因为指令理解是大模型的涌现能力之一。而prompt部分是面向常规模型例如BERT预训练：与其说是instructiontunning，更像是instruction
这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。对比前三章介绍过的主流prompt范式，指令微调有如下特点面向大模型：指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出)，因此指令微调是针对大模型设计的，因为指令理解是大模型的涌现能力之一。而prompt部分是面向常规模型例如BERT预训练：与其说是instructiontunning，更像是instruction
