epub.js简单实用

这段代码展示了如何利用JavaScript的ePub库来创建一个电子书阅读器。它首先加载EPUB文件,然后将内容渲染到指定的DOM元素中,并设置为连续阅读模式和分页显示。当用户从下拉菜单中选择不同的章节时,代码会自动跳转到对应的页面。这涉及到了前端开发中的EPUB解析、页面渲染和用户交互处理。

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

var book = ePub("https://static-e879caa1-fc61-4acb-be0b-a0391be927ff.bspapp.com/1.epub");
        var rendition = book.renderTo("book", {
            width: window.innerWidth,
            height: window.innerHeight,
            manager: "continuous",
      flow: "paginated",
        });
        rendition.display();
        console.log(book);
        book.loaded.navigation.then(function (toc) {
            console.log(toc)
            var $select = document.getElementById("toc"),
                docfrag = document.createDocumentFragment();

            toc.forEach(function (chapter) {
                var option = document.createElement("option");
                option.textContent = chapter.label;
                option.ref = chapter.href;
                console.log(option,option.ref);
                docfrag.appendChild(option);
            });
            $select.appendChild(docfrag);

            $select.onchange = function () {
                var index = $select.selectedIndex,
                    url = $select.options[index].ref;
                rendition.display(url);
                return false;
            };

        });
### 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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