selenium的包含的方法已能完全满足UI自动化，但是有些时候又不得不用到执行JS的情况，比如在一个富文本框中输入1W个字，使用send_keys方法将经历漫长的输入过程，如果换成使用JS的innerHTML方法就能够很快的完成输入。selenium执行JavaScript代码的方法有两种：执行原生的JS代码执行需格式化的JS代码先简单写个html界面帮助演示Documentdiv标签按钮functionalt(){alert("我出来啦！！！");};一、执行原生JS代码这种方法是将所有操作全部交给js代码去实现，包括定位元素以及对元素的操作，因为原生JS定位元素有一定的局限性所以不是所有
LangChain系列文章LangChain36深入理解LangChain表达式语言优势一LangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain37深入理解LangChain表达式语言二实现prompt+model+outputparserLangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain38深入理解LangChain表达式语言三实现RAG检索增强生成LangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain39深入理解LangChain表达式语言四为什么要用LCELLangChainExpression
Scripts：有Unity提供的一些脚本插件（自己新建的脚本也会出现在里面）一、TMPro：有一些与文字显示和排版相关的脚本1.TextContainer（文本容器）：TextContainer是一个内容框，用于定义文本的显示范围。通过设置TextContainer的边界，可以控制文本在屏幕上的位置和大小。 （1）AnchorPosition（锚点位置）：锚点位置决定了父对象（通常是RectTransform）中文本容器的起始位置。它可以是矩形对象的矩形中的一个点，例如左上角、中心等。文本容器将根据锚点位置进行定位和调整。（2）Dimensions（尺寸）：文本容器的尺寸属性定义了文本在父对
摘要文章涉及了两个时间序列的任务：forecasting，imputation.对于预测任务：通过将时间序列编码为一系列数字，可以将时间序列预测任务转化为文本里面的next-token预测任务。在大规模预训练语言模型的基础上，文章提出了一些方法用于有效编码时间序列数据，并将离散分布的编码转换成灵活的连续分布（分布转换部分涉及到诸多统计学知识）。在数值补全任务中，文章展示了语言模型（LLMs）如何通过非数值文本自然处理缺失数据，无需插补，如何适应文本侧面信息，并回答问题以帮助解释预测。方法文章提出了LLMTime模型https://unit8co.github.io/darts/generate
文章目录一.背景二.思路与过程1.正则表达式中需要限定``开头与结尾2.增加标签格式的限定3.不限制``首尾的内部内容4.中间的内容不能出现闭合的情况三.结果与代码四.正则辅助工具一.背景之前要对学生提交的html代码进行检查，在获取了学生提交的html代码文本后，需要使用正则去截取内部的script标签内容做进一步的检查。假设得到html文本如下（不是代码），我们要得到全部的script标签内容并提取出来。看上去不难，但是实际操作起来有一定的坑，最大的问题是学生可能在标签内部写的代码里也出现了“script”或“”文本。就如上方所截图的两个蓝色横线。二.思路与过程为了解决第一个蓝线问题（出现
简介官网 将原始LiDAR数据作为输入，利用LLMs卓越的推理能力，来获得对室外3D场景的全面了解，将3D户外场景认知重构为语言建模问题，如3Dcaptioning,3Dgrounding,3Dquestionanswering。实现流程 给定LiDAR输入L∈Rn×3L\in\R^{n\times3}L∈Rn×3，n是点的数量，使用VoxelNet获取LiDARFeature，考虑到计算成本，沿着z轴展平特征以生成鸟瞰图(BEV)FeatureFv∈Rc×h×wF_v\in\R^{c\timesh\timesw}Fv∈Rc×h×w，对于最大m个字符的文本输入T，使用LLaMA进行文本特征提
论文解读：Siren’sSongintheAIOcean:ASurveyonHallucinationinLargeLanguageModels核心要点针对大模型幻觉问题进行综述，从detection、explanation和mitigation三个方面进行介绍；对幻觉现象和评估基准进行归纳，分析现有的缓解幻觉的方法，讨论未来潜在的研究发展相关文献整理：https://github.com/HillZhang1999/llm-hallucination-survey一、什么是大模型的幻觉大模型幻觉的三种类型：生成的内容与输入存在冲突：Input-conflictinghallucination
Overview在php中，程序会使用HTML、XML或其他类型的编码，但这些编码方式并不总是能够防止恶意代码访问Web浏览器。Details使用特定的编码函数（例如htmlspecialchars()或htmlentities()）能避免一部分cross-sitescripting攻击，但不能完全避免。根据数据出现的上下文，除HTML编码的基本字符、&和"以及XML编码的字符、&、"和'之外（仅当已设置ENT_QUOTES时），其他字符可能具有元意。依靠此类编码函数等同于用一个安全性较差的拒绝列表来防止cross-sitescripting攻击，并且可能允许攻击者注入恶意代码，并在浏览器中加
题目FederatedLargeLanguageModel:APositionPaper作者ChaochaoChen,XiaohuaFeng,JunZhou,JianweiYin,XiaolinZheng来源arXiv主要工作FL与LLM结合的一个探索，从三个阶段来说明FL怎么和LLM结合其他摘要大规模语言模型（LLM）受到了广泛的关注，并应用在各个领域，但它们在现实场景中的发展面临挑战。这些挑战源于公共领域数据稀缺以及在私有领域数据方面需要维护隐私。为了解决这些问题，联邦学习（FL）已成为一项有前景的技术，它能够在保留分散数据的同时实现共同训练共享模型。我们提出了联邦大规模语言模型的概念，其
参考文献docker-ce在ubuntu:22.04进行aptupdate时报错E:ProblemexecutingscriptsAPT::Update::Post-Invoke详细报错信息E:ProblemexecutingscriptsAPT::Update::Post-Invoke'rm-f/var/cache/apt/archives/*.deb/var/cache/apt/archives/partial/*.deb/var/cache/apt/*.bin||true'E:Sub-processreturnedanerrorcode处理方法更新docker版本即可，docker下载地
