uniapp安卓打开系统蓝牙

/**
 * 一、打开手机蓝牙功能
 */
let main = plus.android.runtimeMainActivity();
					let Intent = plus.android.importClass("android.content.Intent");  
					let mIntent = new Intent('android.settings.BLUETOOTH_SETTINGS');  
					main.startActivity(mIntent);  



/**
 * 二、打开手机蓝牙功能
 */
const remindOpenBlueTooth = () => {
	if (system.platform == 'android') {
	 	const BluetoothAdapter = plus.android.importClass('android.bluetooth.BluetoothAdapter'); // 引入Java 蓝牙类
	 	const blueadapter = BluetoothAdapter.getDefaultAdapter(); //拿到默认蓝牙适配器方法
	 	if (blueadapter) {
	 		// 判断蓝牙是否开启
	 		if (blueadapter.isEnabled()) {
	 			// 已开启
	 			uni.showToast({
	 				title: '蓝牙已打开',
	 			})
	 		} else {
	 			// 未开启弹出提示框
	 			uni.showModal({
	 				title: '提示',
	 				content: '蓝牙尚未打开,是否打开蓝牙',
	 				showCancel: true,
	 				cancelText: '取消',
	 				confirmText: '确定',
	 				success(res) {
	 					// 点击确定后通过系统打开蓝牙
	 					if (res.confirm) {
	 						const blueadapter = BluetoothAdapter.getDefaultAdapter();
	 						if (blueadapter != null) {
	 							return blueadapter.enable();
	 						}
	 					} else {
	 						// 点击取消什么也不做
	 						console.log("点击了取消");
	 					}
	 				}
	 			})
	 		}
	 	} 
	} else {
		uni.showModal({
			title: '提示',
			content: '蓝牙尚未打开,请打开蓝牙',
			showCancel: false,
			confirmText: '确定',
			success(res) {
			}
		})
	}
}

### 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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