小白也知道的抓取素材工具-一键抓取小程序素材

抓取大师是一款能免费抓取小程序素材的工具,它允许用户一键抓取所需内容并下载到文件夹,解决了找寻和下载界面图片的难题。操作简单,只需在微信小程序上开启抓取即可。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

最近在网络看到很多小程序素材抓取的工具,但是大部分是收费,直到有一次无意间看到了公众号的一个文章

才发现原来真的有这么哇塞的工具~抓取大师,主要是协助抓取一些我们想要的素材~并且一键抓取,点击就可以抓取~~

平时我们在看到同类产品的时候或者界面图片很好看,想要下载参考的时候却找不到方式,相信很多人都有遇到看了n+1个广告之后还不一定下载成功的~~最后只想说一句坑爹~

但是这一次真被我找到了~免费的工具~

什么是抓取大师尼~直接看图

 

操作步骤:

  1. 打开微信小程序(想要抓取的)
  2. 点击开始抓取
  3. 选中抓取到的文件下载到文件夹里面

 

获取步骤:

 

### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)是一种用于改进大型语言模型行为的技术,该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说,当给定一对候选响应时,DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置,而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念,在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节,包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是,针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列,文中给出了具体的实例说明,使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式,但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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