如何解决双屏显示器鼠标错位问题

最近加了双屏显示器,确实很爽,但是出现一个问题,因为两显示器之间高度差和距离调整不方便,导致最终鼠标滑动的时候,出现两种视觉困扰:

1、水平高度差:拿鼠标从左到右水平移动,从左边显示器到右边显示器,显示的视觉高度出现不一致。空间视觉上呈现一个L形下降

2、间距差:从左到有,实体屏幕间有距离差,但是鼠标一旦经过左边屏幕,马上就进入右边屏幕,给人的视觉不一致,两个屏幕割裂感强

解决办法(Win7):桌面空白右键“屏幕分辨率”,如下图,在“更改显示器外观”窗口中上线拖动显示器,调整到预估符合的高度差。点击应用,然后滑动鼠标看效果是否符合预期,OK后点击“确定”即可。

继续阅读

浏览量(20909) | 发表在 Windows问题, 计算机 | 2条评论

Windows下批量对文件重命名(bat实现)

问题:希望把文件名命成有规律的,但c或者php显得牛刀杀鸡,比较简单,而且可扩展的方式,也即是采用bat文件实现,原因有二:不需要搭建额外的IDE环境和运行平台,记事本做IDE,windows作为运行平台;高扩展性,用记事本,即可实现个性化定制。

继续阅读

浏览量(55093) | 发表在 计算机 | 标签为 , | 3条评论

“人生成功的随机性实验”内容是什么?

“人生成功的随机性实验”由亚历山德罗·普鲁基尼(Alessandro Pluchino)团队基于计算机模拟完成。以下是实验的具体内容及流程:


1. 实验的背景与目标

传统观念认为成功源于天赋、努力和能力,而随机性(机遇)被认为是次要因素。然而,普鲁基尼团队认为随机性在成功中可能起到至关重要的作用。

目标:通过模拟验证机遇(幸运)在成功中的重要性,并分析成功与天赋的关系。


继续阅读

浏览量(1) | 发表在 未分类 | 留下评论

介绍一下目前最先进的几个开源大模型和背后的公司

目前几款先进的开源大模型及其背后公司(截至 2024 年)

1. LLaMA 3.1 系列

公司:Meta(Facebook 母公司)
简介:LLaMA(Large Language Model Meta AI)是 Meta 发布的语言模型,定位于研究用途。LLaMA 3.1 是目前最新版本,提升了推理速度和上下文处理能力,支持更长的输入文本并改进了多语言能力。

特点

  • 优化的参数效率,使用较少资源实现较高性能。
  • 兼容开源生态系统,易于在各种硬件上部署。
  • 多任务能力强,特别是在自然语言生成和代码理解方面。

继续阅读

浏览量(3) | 发表在 未分类 | 留下评论

如何利用人性的贪嗔痴慢疑在“看不见 看不起 看不懂 来不及”的阶段投资(AI咨询案例)

在投资中,很多投资者对新兴趋势或机会的理解往往经历“看不见、看不起、看不懂、来不及”这四个阶段。以下是这些阶段与人性“贪嗔痴慢疑”的关系,以及在每个阶段的应对策略:

  1. 看不见(信息盲区阶段)

在“看不见”阶段,市场刚刚出现新趋势或新机会,信息还没有被广泛传播,只有极少数投资者能捕捉到。这时,许多人对新机会毫无察觉,可能因为缺乏关注或缺少对市场细微变化的敏感度。

继续阅读

浏览量(36) | 发表在 经济学 | 留下评论

如何理解中国人能生产的东西都会贬值,不能生产的东西都会保值(AI提问)

确实,有些东西因为中国国内供应充足或生产能力强而不具备稀缺性,比如:

不会稀缺的物品(中国能大量生产的)

  1. 电子产品:如智能手机、电视、家电、电脑配件等。

  2. 日用品:纸巾、洗涤用品、衣服、鞋帽等基本生活必需品。

  3. 基础建材:水泥、玻璃、砖瓦等建筑材料。

  4. 农产品:大米、蔬菜等基础粮食和部分农产品。

  5. 消费级汽车:低至中端轿车和SUV等车型。

继续阅读

浏览量(30) | 发表在 经济学 | 留下评论

为什么现代人对婚姻的观点分歧如此大?

有年轻人坚持不婚,有老年人催婚催到魔怔。

回答这个问题,就得探索清楚婚姻的本质以及婚姻的价值。

简单的说,婚姻的本质是交易,而婚姻对大多数人的价值是对抗孤独,防止中老年阶段的抑郁症和自杀风险。

继续阅读

浏览量(52) | 发表在 哲学 | 留下评论

如何使用AI甄选价廉物美的天然食品(AI咨询案例)

问题:考虑到消费降级趋势,而身体健康又是一个逐步被重视的问题,其中饮食健康尤为重要,所以是否基于国内物价找到一些健康又廉价的天热食品?逐步形成饮食习惯,同时降低生活开支。

prompt:通过大模型找到你认为的20 个最健康的天热食品,列出每个食物 100g 的营养物质含量以及这些食物在菜市场价格(模糊数据即可)

继续阅读

浏览量(222) | 发表在 AGI人工智能 | 留下评论

汽车内必配用户优化建议(AI咨询案例)

问题:每次对车内应该带什么、车内物品放置是否合理这些问题困扰,结合自己的车内物品,向 AI 请教车内物品的经验,逐步固化成出行习惯。
prompt:关于以下这些车内必配用品,哪些多余?需要增加哪些?放置合理吗?有什么建议?

1. 前挡台面

适合存放轻便且经常需要使用的物品:

  • 手机支架:用于导航和手机固定。
  • 太阳眼镜:随手可取,避免阳光刺眼。

继续阅读

浏览量(199) | 发表在 AGI人工智能 | 留下评论

如何熟练使用 dify?

【注意】:本文通过 dify 工作流(“SEO 博客生成工作流”)一键生成,工作原理类秘塔搜索,通过 GPT 生成文章大纲,通过爬虫搜索素材,GPT 重新整合润色,完全开源。

继续阅读

浏览量(228) | 发表在 AGI人工智能 | 留下评论

本地开源解决方案(文生图):SD/FLUX+comfyui+comfy manager

以 windows 下英伟达显卡为例

1、安装comfyUI

下载安装 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

windows 下英伟达显卡直达下载

解压后点击 run_nvidia_gpu.bat,会自动打开浏览器,可看到 comfyUI 界面

继续阅读

浏览量(218) | 发表在 AGI人工智能 | 标签为 | 留下评论

本地开源解决方案(文生文):llama/qwen+ollama+docker+open webui/lobe-chat+dify

以下以 mac 环境安装举例(MacBookairM1-8G)

1、安装ollama

1.1. 下载安装

点击去下载 ollama

(如果在 docker 中安装 ollama,则为docker pull ollama/ollama,参见 docker 库)

1.2. 检测是否安装成功:“终端” app 中执行如下命令

ollama -v

显示ollama版本即为安装成功

1.3. 下面命令会默认下载llama3.1 7B 版本模型并运行,其他大模型也是类似

ollama run llama3.1

(如果在 docker 中安装 ollama,则为docker exec -it ollama ollama1 run lama3.1,这里ollama1是容器名,以具体容器命名为准)

更多指令参考github 地址:https://github.com/ollama/ollama?tab=readme-ov-file

已经可以体验本地各个开源大模型了

继续阅读

浏览量(223) | 发表在 AGI人工智能 | 留下评论