第八周作业

本文介绍了CSS布局中关于文字环绕和定位的技巧,强调了为float元素指定width的重要性,并详细解释了position属性与top、right、bottom、left属性之间的配合使用。

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做网页在设置文字环绕的时候,float元素有时候会失去作用,看书才知道很多浏览器在显示未指定width的float元素是会有错误。所以不管float元素的内容如何,一定要为其指定width属性。

CSS属性中常见的4个属性是top,right,bottom,left表示的是块在页面中的具体位置,但是这些属性的设置必须与position配合使用,才会产生效果。当position属性设置为relative时,上述CSS的4个属性表示各个边界离原来位置的距离:当position属性设置为absolute时,表示的是块的各个边界离页面边框的距离。然而,当position属性设置为static时,则上述4个属性的设置不能生效,子块的位置也不会发生变化。

转载于:https://www.cnblogs.com/liuxiangzzz/p/5424648.html

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和推理能力,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和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致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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