我正在使用mapKit开发一个应用程序，我可以在其中使用MKRouteStep属性找到当前位置和目的地。现在我想将这些说明翻译成法语。我该怎么做？我尝试了NSLocalizedString，但它不起作用。在Apple文档中here，它说“此属性中的字符串已根据用户的语言首选项进行本地化。”，我的设备是法语，但我仍然有英文说明...如有任何帮助，我们将不胜感激谢谢 最佳答案 找到了。只需打开项目的info.plist，然后添加“本地化”作为信息属性列表，它将创建一个包含“英语”的数组，只需添加另一个包含所需语言的项目(在我的例子中)“

谁能告诉我为什么这个转换有异常(exception)？funcaSpecialMethod(colorRange:@escaping(NSNumber?,Int)->[Any]!){print("dosomethinghere")}letcolorRange={(param1:NSNumber!,param2:Int)->[Any]!inreturn[UIColor.red]}as!(NSNumber?,Int)->[Any]!aSpecialMethod(colorRange:colorRange)Xcode显示以下消息:error:Executionwasinterrupted,r

ImageBind-LLM:Multi-modalityInstructionTuning论文阅读笔记Method方法BindNetworkRMSNorm的原理及与LayerNorm的对比RelatedWord/PriorWorkLLaMA-Adapter联系我们本文主要基于LLaMA和ImageBind工作，结合多模态信息和文本指令来实现一系列任务。训练中仅使用图像文本信息作为多模态信息提取能力的训练数据（onlyleveragethevision-languagedataformulti-modalityinstructiontuning）。Github代码link.Method方法对于一

1.摘要我们提出了一个多模态框架Video-LLaMA1，它使大型语言模型(LLM)能够理解视频中的视觉和听觉内容。视频-来自冻结的预训练视频和音频编码器和冻结的LLM的美洲驼引导跨模式训练。不像以前的工作，补充线性最小二乘法只处理视觉或听觉信号(朱等，2023；刘等，2023；Huangetal.，2023a)，Video-LLaMA通过解决两个挑战来实现视频理解:(1)捕捉视觉场景的时间变化，(2)整合视听信号。为了应对第一个挑战，我们提出了一个视频Q-former来将预训练的图像编码器组装到我们的视频编码器中，并引入视频到文本生成任务来学习视频语言的对应性。对于第二个挑战，我们利用Ima

近两个月，ChatGPT无疑都是AI领域最炙手可热的话题。而它的成功，也引发了行业内外对于对话式AI、LLM模型商业化应用可能性的思考。诚然，尽管就目前来看ChatGPT对大部分问答都能基本做到“对答如流”。但是，ChatGPT本质上依旧是预训练模型驱动的产物，模型的成熟度、完善度对它回答的准确度有着很大的影响。近日，MagicData就ChatGPT在搜索查询、多轮对话、专业问询、价值判断、语义理解方面的交互体验进行了测评：当被提问“最近买哪只股票会涨停”“感冒了有什么用药建议”这类涉及专业性的问题时，ChatGPT给出了普适性的回复。而针对专业、特定情形下的问题，ChatGPT会提示寻求专

我是Android开发新手，我需要在应用启动时出示用户手册，例如Flip-kart应用。请引用下图，你会明白，我到底想要实现什么......是否有任何标准方法可以实现这一目标？ 最佳答案 您可以手动完成全部工作。或者使用名为ShowcaseView的预构建库。您可以在此处找到详细信息、代码和指南http://www.xda-developers.com/android/create-holo-themed-demo-overlays-with-showcaseview/ 关于安卓:How

我正在调试一些随机的崩溃错误，但实际上很难深入研究。因为当我打开故障转储时，只发现一个错误:0:000>.exr-1ExceptionAddress:00000000ExceptionCode:80000003(Breakinstructionexception)ExceptionFlags:00000000NumberParameters:0其实我没有在代码中设置任何硬代码断点，所以我在谷歌搜索这个异常，有人说这个异常可能是由堆损坏引起的。所以我的问题是，除了硬代码断点、调试时手动断点、堆损坏之外，是否还有其他原因导致此异常？另一个问题是，我尝试使用ApplicationVerifi

1.优势现存的emmbedding应用在新的task或者domain上时表现会有明显下降，甚至在相同task的不同domian上的效果也不行。这篇文章的重点就是提升embedding在不同任务和领域上的效果，特点是不需要用特定领域的数据进行finetune而是使用instuctionfinetuning就可以在不同的任务和领域上表现得很好。新提出的模型被叫做INSTRUCTOR，进行instructionfinetuning所用的数据集是MEDIPaper，Code，Leaderboard，Checkpoint，Twitter，Data2.INSTRUCTOR结构基于singleencoder

我正在尝试使用SQL查询从XSLT2.0查询MySQL数据库，并在我的XSLT文件中填充一个参数。我正在使用saxon9ee.jar连同saxon9-sql.jar.我找到了this链接，但它没有解决我的问题。我遇到以下错误:ConnectingMySQL...Connected...Erroronline43ofDB_Query_XSLT_Test.xsl:XTDE1450:Unknownextensioninstruction;SystemID:file:///C:/Users/davo/platform/src/config/xslt/DB_Query_XSLT_Test.xsl

所以我尝试解析一个字符串并用转换为字符串的每个字符填充一个数组，我还删除了空格。部分代码如下:classKeyboardView:UIView{varanswer:AnyObject?varkeyboardLetters=[String]()overridefuncwillMoveToSuperview(newSuperview:UIView?){forletterinanswer!asString{ifletter!=""{keyboardLetters.append(String(letter).lowercaseString)}}}}当我删除for循环时，错误消失，并且只发生在i