526互联

allegro 16.6 via pad

html+css：padding与margin的应用场景，以及margin上边框合并问题

一、一个困扰自己长久的问题 padding 和 margin 其似乎可以实现相同的效果，但是纠结使用哪一个。 现在一个规定： 若是内嵌关系，则使用padding来调整，若是并列关系，则使用margin来调整！ 若是内嵌关系，则使用padding来调整，若是并列关系，则使用margin来调整！ 若是内 ......
margin 边框 场景 padding 问题

通过提示大语言模型进行个性化推荐LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models

论文原文地址：https://arxiv.org/abs/2307.15780 本文提出了一种提示LLM并使用其生成的内容增强推荐系统的输入的方法，提高了个性化推荐的效果。 ## LLM-Rec Prompting ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/17994 ......
Recommendation Personalized Prompting Language 模型

html+css：padding + content 才是盒子的内容大小

这个要知道，我们有padding，这个padding指的是内容（举个例子，背景颜色就不属于内容）。 我们在计算内容的宽高时要记住，如下图的对比，padding的这个要理解 ......
盒子 大小 content padding 内容

Proj CDeepFuzz Paper Reading: NeuRI: Diversifying DNN Generation via Inductive Rule Inference

## Abstract 背景：The correctness of DL systems is crucial for trust in DL applications 本文: NeuRI BaseTool: FreeFuzz Github: https://github.com/ise-uiuc/ ......
Diversifying Generation CDeepFuzz Inductive Inference

AD、PADS、Allegro隐藏覆铜方法

# 说明 工作中经常要给人审核PCB，主要会接触AD、PADS、Allegro。这里记录下怎么快速隐藏覆铜 ## PADS 最简单，直接无模命令PO即可 ## Allegro 窗口菜单选择Setup->User Preferences ![](https://img2023.cnblogs.com/ ......
Allegro 方法 PADS

Proj CDeepFuzz Paper Reading: Aries: Efficient Testing of Deep Neural Networks via Labeling-Free Accuracy Estimation

## Abstract 背景： 1. the de facto standard to assess the quality of DNNs in the industry is to check their performance (accuracy) on a collected set of ......
Labeling-Free Estimation CDeepFuzz Efficient Accuracy

C# 实现 国密SM4/ECB/PKCS7Padding对称加密解密

C# 实现 国密SM4/ECB/PKCS7Padding对称加密解密，为了演示方便本问使用的是Visual Studio 2022 来构建代码的 1、新建项目，之后选择 项目 鼠标右键选择 管理NuGet程序包管理，输入 BouncyCastle 回车 添加BouncyCastle程序包 2、代码如 ......
加密解密 PKCS7Padding 7Padding Padding PKCS7

Java 实现 国密SM4/ECB/PKCS7Padding对称加密解密

Java 实现 国密SM4/ECB/PKCS7Padding对称加密解密，为了演示方便本问使用的是IntelliJ IDEA 2022.1 (Community Edition)来构建代码的 1、pom.xml文件添加需要的jar <?xml version="1.0" encoding="UTF- ......
加密解密 PKCS7Padding 7Padding Padding PKCS7

论文解读（MetaAdapt）《MetaAdapt: Domain Adaptive Few-Shot Misinformation Detection via Meta Learning》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：MetaAdapt: Domain Adaptive Few-Shot Misinformation Detection via Meta Learning论文作者：Zhenrui Yue、Huimin Z ......
MetaAdapt Misinformation Detection Adaptive Few-Shot

论文解读（IW-Fit）《Better Fine-Tuning via Instance Weighting for Text Classification》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Better Fine-Tuning via Instance Weighting for Text Classification论文作者：论文来源：2021 ACL论文地址：download 论文代码：d ......
Classification Fine-Tuning Weighting Instance IW-Fit

论文解读（BSFDA）《Black-box Source-free Domain Adaptation via Two-stage Knowledge Distillation》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Black-box Source-free Domain Adaptation via Two-stage Knowledge Distillation论文作者：Shuai Wang, Daoan Zhan ......
Distillation Source-free Adaptation Black-box Knowledge

[机器学习]对transformer使用padding mask

注：本文是对GPT4的回答的整理校正补充。 在处理序列数据时，由于不同的序列可能具有不同的长度，我们经常需要对较短的序列进行填充（padding）以使它们具有相同的长度。但是，在模型的计算过程中，这些填充值是没有实际意义的，因此我们需要一种方法来确保模型在其计算中忽略这些填充值。这就是padding ......
transformer 机器 padding mask

PADS应用笔记：Layout中多块覆铜填充时个别不生效 ##

# PADS应用笔记：Layout中多块覆铜填充时个别不生效 ## 解决方法 需要在覆铜的参数设置中修改优先级 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2967398/202308/2967398-20230814095520328-702989733.png) ......
笔记 Layout PADS

PADS应用笔记：如何提取其他人图纸中画好的元件符号和封装库 ## Logic中

# PADS应用笔记：如何提取其他人图纸中画好的元件符号和封装库 ## Logic中 选中要保存的符号，或者过滤器选择元器件，然后右键全选。 全选后再右键，选择保存到库中 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2967398/202308/2967398-2023 ......
图纸 元件 符号 笔记 Logic

PADS应用笔记：如何手动导网表

# PADS应用笔记：如何手动导网表 ## 导出网表 选择`设置`->`网表` ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2967398/202308/2967398-20230814095341108-975567426.png) 生成.asc格式的网表文件 ## ......
手动 笔记 PADS

[论文精读][计算生物][蛋白质预训练表示]Data-Efficient Protein 3D Geometric Pretraining via Refinement of Diffused Protein Structure Decoy

笔者正在调研市面上的蛋白表示方法，论文方法过于数理的部分会被抽象带过。 ## Basic Information: * Title: Data-Efficient Protein 3D Geometric Pretraining via Refinement of Diffused Protein St ......
Protein Data-Efficient 蛋白质 Pretraining Refinement

AES加密 flutter java后台用的 AES/CBC/PKCS5Padding

可测试AES是否正确的网址 https://www.toolhelper.cn/SymmetricEncryption/AES java后台代码如下 public static String encrypt(String clearText, String key, String iv) { byt ......
PKCS5Padding AES 后台 5Padding flutter

SIAMHAN:IPv6 Address Correlation Attacks on TLS E ncrypted Trafic via Siamese Heterogeneous Graph Attention Network解读

1. Address 论文来自于USENIX Security Symposium 2021 2. Paper summary 与ipv4地址采用nat掩盖不同，ipv6地址更加容易关联到用户活动上，从而泄露隐私。但现在已经有解决隐私担忧的方法被部署，导致现有的方法不再可靠。这篇文章发现尽管在有防护 ......
Heterogeneous Correlation Attention ncrypted SIAMHAN

《Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling》论文学习

一、Introduction 先前的研究工作表明，Transformer可以对处于高维分布的语义概念进行大规模建模抽象，比较典型地体现如： 基于自然语言的零样本泛化（zero-shot generalization） 分布外图像生成（out-of-distribution image generat ......
Reinforcement Transformer Decision Learning Modeling

[SpringBoot] Not registered via @EnableConfigurationPropertise or marked as Spring component

# 问题描述 在Springboot进行参数绑定时，出现 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1274626/202307/1274626-20230731105411639-1228429739.png) # 解决 添加以下依赖 ``` org.springf ......
EnableConfigurationPropertise SpringBoot registered component Spring

Sprite padding, innerUV, outerUV的解释

1) Rect rect; Sprite Mode为Single时: x, y总是为0; width, height为裁掉空白像素前的大小 2) Vector2 textureRectOffset; 左下角裁掉了多少空白像素 3) Rect textureRect; x, y为Sprite左下角的坐 ......
padding innerUV outerUV Sprite

机器翻译 | Improving Neural Machine Translation Robustness via Data Augmentation: Beyond Back Translation论文总结

论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.03009 ### 动机 神经机器翻译(NMT)模型在翻译**干净文本**时已被证明是强大的，但它们**对输入中的噪声非常敏感**。改进NMT模型的鲁棒性可以看作是对噪声的“域”适应的一种形式。 最先进的方法严重依赖于大量的反向翻译数据 ......
Translation Augmentation Robustness Improving 机器

布线规则-via、阻抗、通流

20200120 Add XXX的PCB Layout布线评审 1、初级的网口走线以及GND和初级抽头之间有间距要求，一般至少20mil；（待确认） 2、初级抽头的泄放路径先经过RC电路，再过压敏；（待确认） 压敏和75ohmRC位置调整，RC调整到靠近抽头。 3、层叠考虑时，在考虑高速走线的情况下 ......
阻抗 规则 via

苹果iOS 16.6 RC发布：或为iPhone X/8系列养老版本

今天苹果向iPhone用户推送了iOS 16.6 RC更新（内部版本号：20G75），这是时隔两个月的首次更新。 按照惯例RC版基本不会有什么问题，会在最近一段时间内直接变成正式版，向所有用户推送。 需要注意的是，鉴于iOS 17正式版即将到来，后续iOS 16大概率不会带来任何新功能的更新，只是简 ......
苹果 版本 iPhone 16.6 iOS

cpp generate uuid via rand() and test speed which is 4 times+ faster than libuuid

// main.cpp #include <algorithm> #include <chrono> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstdint> #include <ctime> #include <fstream> #includ ......
generate libuuid faster speed times

Unified Conversational Recommendation Policy Learning via Graph-based Reinforcement Learning

图的作用： 图结构捕捉不同类型节点（即用户、项目和属性）之间丰富的关联信息，使我们能够发现协作用户对属性和项目的偏好。因此，我们可以利用图结构将推荐和对话组件有机地整合在一起，其中对话会话可以被视为在图中维护的节点序列，以动态地利用对话历史来预测下一轮的行动。 由四个主要组件组成：基于图的 MDP ......
Learning Conversational Recommendation Reinforcement Graph-based

机器翻译 | Improving Neural Machine Translation Robustness via Data Augmentation: Beyond Back Translation论文翻译

## 摘要 **神经机器翻译(NMT)模型在翻译干净文本时已被证明是强大的，但它们对输入中的噪声非常敏感**。改进NMT模型的鲁棒性可以看作是对噪声的“域”适应的一种形式。**最近创建的基于噪声文本的机器翻译任务语料库为一些语言对提供了噪声清洁的并行数据，但这些数据在大小和多样性方面非常有限**。最 ......
Translation 论文翻译 Augmentation Robustness Improving

ESXi 7 patch update via esxcli

ESXI 7 patch update via esxcli zip(2023-07-10)# 開啟ssh(1) 主機屏幕修改連項：Troubleshoot options\Disable ESXi Shell (Enable) & Disable SSH (Enable)Alt+ F1 進入命令行 ......
esxcli update patch ESXi via

CoDi: Any-to-Any Generation via Composable Diffusion

我们介绍了一种名为可组合扩散（CoDi）的新型生成模型，能够从任意输入模态的任意组合中生成任意组合的输出模态，例如语言、图像、视频或音频。与现有的生成人工智能系统不同，CoDi能够同时生成多个模态，并且其输入不限于文本或图像等子集模态。尽管许多模态组合缺乏训练数据集，我们提出在输入和输出空间中对模态 ......
Any-to-Any Generation Composable Any Diffusion

3. Q_ 对内联元素设置_padding_top_和_padding_bottom_是否会增加它的

3. Q: 对内联元素设置`padding-top`和`padding-bottom`是否会增加它的高度？（原题是Does setting padding-top and padding-bottom on an inline element add to its dimensions?） A: 答 ......
padding 对内 padding_bottom padding_top 元素
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