HTML5和CSS3开发电子商务网站 第二章习题

本文介绍了多个知名品牌的概览信息,包括理肤泉、薇姿、中信银行等,通过图文形式展示各品牌特点。

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4.

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>品牌全知道</title>
</head>
<body>
<h1><img src="iknowshouye.jpg" align=" "></h1>
<h3><strong>品牌全知道</strong></h3>
<ul>
    <li><img src="icon-1.jpg" align="">理肤泉敏感全知道</li>
    <li><img src="icon-2.jpg" align="">薇姿健康肌肤全知道</li>
    <li><img src="icon-3.jpg" align="">中信银行全知道</li>
    <li><img src="icon-4.jpg" align="">Windows7全知道</li>
    <li><img src="icon-5.jpg" align="">海信电视全知道</li>
    <li><img src="icon-6.jpg" align="">多美滋全知道</li>
    <li><img src="icon-7.jpg" align="">三星全知道</li>
</ul>
</body>
</html>

5.

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>贵美商城-商品购买页</title>
    <style>
        header {
            height: 200px;
            width: 1360px;
            border: 1px solid red;
            margin: auto;
        }
        section{
            width: 1360px;
            height: 400px;
            border: 1px solid red;
            margin: auto;
        }
        footer{
            width: 1360px;
            height: 200px;
            border: 1px solid red;
            margin: auto;
        }
        article{
            width: 1400px;
            height: 870px;
            border: 1px solid red;
        }


    </style>
</head>
<body>
<article><p><header><h1>贵美商城</h1></header></p>
    <p><section><h1>我的购物车</h1></section></p>
    <p><footer><h1>版权</h1></footer></p>
</article>
</body>
</html>



### 使用 AutoGPTQ 库量化 Transformer 模型 为了使用 `AutoGPTQ` 对 Transformer 模型进行量化,可以遵循如下方法: 安装所需的依赖包是必要的操作。通过 pip 安装 `auto-gptq` 可以获取最新版本的库。 ```bash pip install auto-gptq ``` 加载预训练模型并应用 GPTQ (General-Purpose Tensor Quantization) 技术来减少模型大小加速推理过程是一个常见的流程。下面展示了如何利用 `AutoGPTQForCausalLM` 类来进行这一工作[^1]。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM model_name_or_path = "facebook/opt-350m" quantized_model_dir = "./quantized_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # 加载已经量化的模型或者创建一个新的量化器对象用于量化未压缩过的模型 gptq_model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(quantized_model_dir, model=model, tokenizer=tokenizer) ``` 对于那些希望进一步优化其部署环境中的模型性能的人来说,`AutoGPTQ` 提供了多种配置选项来自定义量化参数,比如位宽(bit-width),这有助于平衡精度损失与运行效率之间的关系。 #### 注意事项 当处理特定硬件平台上的部署时,建议查阅官方文档以获得最佳实践指导支持信息。此外,在实际应用场景之前应该充分测试经过量化的模型以确保满足预期的质量标准。
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