页面交互反馈可以通过:uni.showToast(object)实现,常用属性有 ioc值说明 值说明success显示成功图标,此时 title 文本在小程序平台最多显示 7 个汉字长度,App仅支持单行显示。error显示错误图标,此时 title 文本在小程序平台最多显示 7 个汉字长度,App仅支持单行显示。fail显示错误图标,此时 title 文本无长度显示。exception
先从 越来越无效的拥塞控制 获得一个直感。 开局一张图,剩下全靠编。这是一道习题: 这图来自《高性能通信网络(第二版)》,2002 年的书,很好很高尚,目前这种书不多了。不准备做这道题,但意思要明白,时延越大越不同,系统越震荡,甚至跑飞不稳定,这个道理也可以从相轨迹看出。首先,先看经典的 aimd 收敛图是如何获得的。 aimd 系统的微分方程如下: d W d t = ( 1 − p
在人工智能领域,强化学习人类反馈(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)是一种将人类反馈与强化学习相结合的方法。通过引入人类反馈,RLHF可以训练出更符合人类期望和需求的智能体。然而,要确保训练效果,评测成为了关键的一环。本篇博客将详细探讨RLHF中的评测技术,并提供具体实例和代码示例。 什么是RLHF? RLHF是一种通过人类反馈来