软件下载ITunes Store里免费音乐和视频

本文介绍了一种利用迅雷和辅助工具下载iTunesU教育视频资源的方法,解决了官方客户端下载速度慢且不支持断点续传的问题。

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  作者:yucky_chu
  由于第一次下载PODCAST感觉到很新鲜,但是苹果的下载速度太不让人满意,于是想到了我们可爱的迅雷了,然后我又发现了原来视频里也有免费的东西,那就是ITUNES U (U就是UNIVERSITY的意思,里面有好多大学的视频,我下的最多的就是MIT也就是麻省理工了),这个也可以用迅雷下载,而且这个ITUNES U一定要用迅雷,因为ITUNES对这个视频不支持断点续传,昨天就是直接下了一个100多M的下到60M掉线了,再回来就从头开始了,下面进入正题。

  我们需要用到这三个软件ITUNES,迅雷,影音嗅叹专家。还要有个ITUNES STORE的帐号,具体的方法电玩巴士教程区相关文章。

  打开ITUNES,然后就是进入PODCAST点刷新了。

  然后这时候你就进入了IPOD STORE了,点PODCAST进入

  选择一个你最喜欢的PODCAST,我拿今日下载最高的一个举例子:The American life

  先打开影音嗅叹专家,然后在ITUNES点获得专题节目。

  等待中。。。

 

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文章来源于 http://iphone.tgbus.com 版权归原作者所有
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子待分类文本。但实际应用中,类目样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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