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windows - 如何使 Windows 键成为 Windows 下的 IntelliJ IDEA Command/Meta 键?

我在OSX、Windows和Ubuntu下使用IntelliJIDEA14几个月,发现键盘映射MacOSX10.5+更适合我,并希望在所有平台下保持相同的体验。OSX有五个修饰键:Shift、CapsLock、Control、Option和Command,而Windows/Ubuntu只有四个:Shift、CapsLock、Control和Alt。如果我想在Windows/Ubuntu下使用MacOSX10.5keymap,那么我需要将一个键映射到Command键,它起着很大的作用。在Ubuntu下,我使用xmodmap将Windows键重新映射到Meta键,但我找不到如何在Windo

28岁华人Meta软件工程师辞去37万美元工作,理由竟是……

故事的主人公,是华人软件工程师EricYu。2016年,经过谷歌、Meta、Palantir的一些面试后,Yu收到了Facebook软件工程师的录用offer。当时他正在回家的航班上,那一刻,成功的喜悦让他感觉自己到达了顶峰。几天后,谷歌的Offer也来了。Yu在学生时代非常努力,两个Offer是最好的回报。随后,他开始在Facebook和谷歌之间左右为难。在那时,Facebook更像一家初创公司,而谷歌更像一家企业。Yu也非常喜欢Facebook的校园,所以他选择了Facebook。入职后的头一年半,Yu的体验很好。作为一名刚毕业的大学生,他每天都对自己的工作充满期待和兴奋。然而两年半后,他

node.js - fatal error : Schema hasn't been registered for model "a". 使用 mongoose.model(name, schema)

我有以下错误:Fatalerror:Schemahasn'tbeenregisteredformodel"a".Usemongoose.model(name,schema)这是我的文件结构:--------a.model.js--------'usestrict';varmongoose=require('mongoose'),Schema=mongoose.Schema;varA=newSchema({name:String,});module.exports=mongoose.model('A',A);--------b.model.js--------'usestrict';va

mongodb - 如何对 $meta : "textScore" with Loopback? 上的 $text 搜索进行排序

当直接与MongoDB的api交互时,您可以进行全文搜索并按结果的分数排序,如下所示:db.someCollection.find({$text:{$search:"somesearchphrase"}},{score:{"$meta":"textScore"}).sort({score:{$meta:"textScore"}})如何将其转化为环回过滤器?我试过了,失败了:{"where":{"$text":{"search":"somesearchphrase"}},"fields":{"score":{"$meta":"textScore"}},"orderby":"scoreAS

Mongodb 地理空间索引不支持$box?

我正在创建一个2dsphere索引并尝试将其用于我的地理空间查询。但是,我发现当我使用$geoWithin.$box时,它不使用索引,因此非常慢。如果我使用$geoWithin.$geometry,那么将使用索引。document说$box支持索引,所以我一定是错过了什么。有什么想法吗?地理空间索引{"v":1,"key":{"details.lonlat":"2dsphere"},"name":"longlat","ns":"realestate.property","2dsphereIndexVersion":2}GeoJSON多边形查询使用索引>db.property.find(

node.js - 蒙哥错误: must have $meta projection for all $meta sort keys using Mongo DB Native NodeJS Driver

直接在MongoDB上运行以下文本搜索不会产生任何问题:db.getCollection('schools').find({$text:{$search:'somequerystring',$caseSensitive:false,$diacriticSensitive:true}},{score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}})然而,当尝试使用nativeNodeJSdriver运行相同的查询时:functiongetSchools(filter){returnnewPromise(function(res

RLHF与AlphaGo核心技术强强联合,UW/Meta让文本生成能力再上新台阶

在一项最新的研究中,来自UW和Meta的研究者提出了一种新的解码算法,将AlphaGo采用的蒙特卡洛树搜索算法(Monte-CarloTreeSearch,MCTS)应用到经过近端策略优化(ProximalPolicyOptimization,PPO)训练的RLHF语言模型上,大幅提高了模型生成文本的质量。PPO-MCTS算法通过探索与评估若干条候选序列,搜索到更优的解码策略。通过PPO-MCTS生成的文本能更好满足任务要求。论文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.15028.pdf面向大众用户发布的LLM,如GPT-4/Claude/LLaMA-2-chat,通常使用

因使用盗版书训练 AI 模型,Meta、微软等巨头被美国多名作家起诉

据彭博社当地时间周三报道,美国多名作家近日向纽约联邦法院提起诉讼,指控Meta、微软等科技巨头未经许可使用他们的作品来训练AI模型。这一作家团体周二提交了拟议集体版权诉讼,文件称Meta和微软采用了具有争议的“Books3”数据集来训练他们的大模型,告诉大模型如何回应人类的提示和指令。IT之家注:作家团体声称,“Books3”数据集包含了成千上万本盗版书。与此同时,AI研究机构EleutherAI也收到了指控,是因为该公司涉嫌向科技企业提供用于训练大模型的数据集,其中就包括了“Books3”。报道称,“Books3”包含了从“影子图书馆”内获取的成千上万本书的文本内容,这一作家团体声称这些内容

4k窗口长度就能读长文,陈丹琦高徒联手Meta推出大模型记忆力增强新方法

只有4k窗口长度的大模型,也能阅读大段文本了!普林斯顿的华人博士生的一项最新成果,成功“突破”了大模型窗口长度的限制。不仅能回答各种问题,而且整个实现的过程全靠prompt就能完成,不需要任何的额外训练。研究团队创建了一种名为MemWalker的树形记忆策略,可以突破模型本身的窗口长度限制。测试过程中,模型阅读的最长文本包含了1.2万+token,成绩相比LongChat大幅提高。相比于相似的TreeIndex,MemWalker可以进行推理并回答任何问题,而不是只做概括。MemWalker的研发利用到了“分而治之”的思想,就此有网友这样评论:每次我们让大模型的思考过程更像人类,它们的表现就会

c# - Mysql + Visual Studio 2012 "Failed to find or load the registered .Net Framework Data Provider"

Mysql+VisualStudio2012"Failedtofindorloadtheregistered.NetFrameworkDataProvider"大家好,我想就我遇到的这个错误寻求帮助。我将VisualStudio2012与entityframework5和通过此链接下载的mysql一起使用http://dev.mysql.com/tech-resources/articles/mysql-installer-for-windows.html.在项目中,我添加了带有“从数据库生成”的ADO.NET实体数据模型,这是带有端口3307的MySql(其他人使用3306)。我测试