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ios - iPhone : Using localization change language of an app set it in NSUserDefaults

嗨,friend们,我是iPhone的新手。在我的项目中,我使用本地化来更改应用程序的语言。我做到了,但问题。当应用程序停止并再次运行时,不会保留通过本地化设置的语言。所以我读到我们需要在NSUserDefaults中保存由本地化设置的语言。请帮我。如何在应用程序启动时将其保存在NSUserDefaults和回调中?这是代码。这样我设置了语言-(IBAction)EngLang:(id)sender{[[LocalizationsharedInstance]setPreferred:@"en"fallback:@"es"];NSUserDefaults*defaults=[NSUser

ios - 使用 UIKit Dynamics 将两个物体相互吸引

有没有什么方法可以使用UIKitDynamics使两个物体像在自由空间中一样相互吸引?我知道默认情况下重力行为就像重力指向地球一样。但这似乎只对一小类行为有用。我能想到的唯一方法是给这两个项目巨大的质量并且没有初始重力矢量(但将UIGravityBehavior应用于它们,错误地将它们添加到UIGravityBehavior?哈哈)。self.animator=[[UIDynamicAnimatoralloc]initWithReferenceView:self.view];//firstitemwithheavymass.self.dynamic=[[UIDynamicItemBeh

[arxiv论文阅读] LiDAR-LLM: Exploring the Potential of Large Language Models for 3D LiDAR Understanding

Yang,S.,Liu,J.,Zhang,R.,Pan,M.,Guo,Z.,Li,X.,Chen,Z.,Gao,P.,Guo,Y.,&Zhang,S.(2023).LiDAR-LLM:ExploringthePotentialofLargeLanguageModelsfor3DLiDARUnderstanding.InarXiv[cs.CV].arXiv.http://arxiv.org/abs/2312.14074最近,大型语言模型(LLMs)和多模态大型语言模型(MLLMs)在指令跟随和2D图像理解方面表现出了潜力。虽然这些模型很强大,但它们尚未被开发成能够理解更具挑战性的3D物理场景,特

论文阅读 - Natural Language is All a Graph Needs

目录摘要IntroductionRelatedWork3InstructGLM3.1Preliminary3.2InstructionPromptDesign3.3节点分类的生成指令调整3.4辅助自监督链路预测4Experiments4.1ExperimentalSetup4.2MainResults4.2.1ogbn-arxiv 4.2.2Cora&PubMed4.3AblationStudy4.4InstructionTuningatLowLabelRatio 5FutureWork论文链接:https://arxiv.org/pdf/2308.07134.pdf摘要        Cha

深度学习的Natural Language Processing:从Word2Vec到BERT

1.背景介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)领域的一个重要分支,其目标是让计算机理解、生成和翻译人类语言。随着大数据、云计算和深度学习等技术的发展,深度学习的NLP(DeepLearningforNLP)在处理自然语言文本和语音的能力得到了显著提升。在本文中,我们将从Word2Vec到BERT,深入探讨深度学习的NLP的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及代码实例。2.核心概念与联系2.1Word2VecWord2Vec是一个基于深度学习的词嵌入(wordembedding)模型,可以将词

《REBEL Relation Extraction By End-to-end Language generation》阅读笔记

论文来源 代码地址 相关视频(YouTube) 相关概念:1.Whatisnaturallanguageunderstanding(NLU)?Naturallanguageunderstanding(NLU)isabranchofartificialintelligence(AI)thatusescomputersoftwaretounderstandinputintheformofsentencesusingtextorspeech.NLUenableshuman-computerinteractionbyanalyzinglanguageversusjustwords.NLUenables

dynamic_rnn的输出形状with time_major = true

我正在使用TensorFlow来实现RNN。我创建了这样的复发单元:gru_cell=tf.contrib.rnn.GRUCell(16)zero_state=gru_cell.zero_state(1,tf.float32)initial_state=tf.placeholder(tf.float32,zero_state.get_shape())out_tensor,final_state=tf.nn.dynamic_rnn(gru_cell,parent_tensor,initial_state=initial_state,time_major=False)print(out_tenso

论文阅读笔记Binary Code Summarization: Benchmarking ChatGPT/GPT-4 and Other Large Language Models

摘要二进制代码总结,虽然对于理解代码语义非常有价值,但由于其劳动密集的特性,具有挑战性。本研究深入探讨了大型语言模型(LLMs)在理解二进制代码方面的潜力。为此,作者提出了BinSum,一个包含超过557,000个二进制函数的全面基准和数据集,并引入了一种新颖的提示合成和优化方法。为了更准确地衡量LLM的性能,作者还提出了一种超越传统精确匹配方法的新语义相似度度量。作者对知名LLM进行了广泛评估,包括ChatGPT、GPT-4、Llama2和CodeLlama,揭示了10个关键见解。此评估生成了40亿推理令牌,总费用为11,418美元,使用了873个NVIDIAA100GPU小时。作者的发现突

【Chapter 5】Dynamic Programming(上)

DynamicProgramming考前最后一节课明确提到这一部分会考矩阵链乘问题(MatrixChain)或是最长公共子序列问题(LongestCommonSubsequence,LCS),考察的形式是填写DP的Table,因此以blog的方式对复习的过程进行记录,并查缺补漏。MatrixChain问题描述:给定nnn个矩阵的序列A1​,A2​,...,An​>,需要计算其矩阵乘积A1A2...AnA_1A_2...A_nA1​A2​...An​。计算多个矩阵链乘的积可以使用括号来指定计算次序,每一个括号内的矩阵相乘调用标准的矩阵乘法。不同括号化方式产生不同的计算成本。因此,矩阵链乘实质上是

ios - 将 @dynamic 与核心数据一起使用时发送到实例的无法识别的选择器

我有一个NSManagedObject子类(SOCommand*),我正在尝试使用以下代码设置它的一个实例的属性:SOCommand*newCommand=[[SOCommandalloc]init];newCommand.commandName=self.tf_commandName.text;newCommand.sshCommand=self.tf_sshCommand.text;但是,我遇到了错误:***Terminatingappduetouncaughtexception'NSInvalidArgumentException',reason:'-[SOCommandsetC