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。

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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。

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如何使用AI甄选价廉物美的天热食品(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)

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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。

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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。

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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

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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

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一个导致网站地图丢失坏插件:MemcacheD Is Your Friend

启用MemcacheD Is Your Friend 会自动导致Yoast SEO失效,进而导致 robots.txt 里的的网站地图链接失效,使用务必非常谨慎

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大模型相关AI 开源项目推荐

1. Qwen-Agent:通义千问模型的智能代理框架

项目内容:Qwen-Agent 是基于通义千问模型(Qwen)的智能代理框架,旨在开发和运行 AI Agent 应用。该框架具有指令遵循、工具使用、规划与记忆等能力。项目提供了多个示例应用,如浏览器助手、代码解释器和自定义助手。BrowserQwen 可以与用户讨论网页或 PDF 内容,并能自动记录浏览的资料,帮助总结和自动化处理任务。
适合场景:适合需要构建智能助手、浏览器辅助工具和代码分析助手的开发者。
项目地址Qwen-Agent

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AI大模型常见术语

LLM

它叫做“大语言模型”,可以把它想象成一个超级聪明的大脑。
就像我们学习语文、数学一样,LLM也通过大量的文本数据进行了训练,所以它知道很多很多的知识。当我们向它提出问题时,它会用学到的知识来回答我们。

比如,我们可以问 LLM:“天空为什么是蓝色的?”它会根据自己的知识和算法,给出一个答案。而且,LLM 还可以生成文本,比如写故事、写作文等等。

LLM 的应用非常广泛,它可以帮助我们更好地理解和处理语言,也可以用于自然语言处理、机器翻译、智能客服等领域。未来,随着技术的不断发展,LLM还会有更多的应用和发展前景!

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Transformer的工作原理

  1. 整体架构:

    Transformer 由编码器和解码器组成,两者都包含多个相同的层堆叠而成。编码器将输入序列转换为连续表示,解码器则根据这个表示生成输出序列。

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5 家中立且权威的大模型测评排行

LMSYS :加州大学伯克利分校主导的排行榜,众筹题目,英文大模型的权威
https://arena.lmsys.org

AlpacaEval Leaderboard :斯坦福大学研发的大语言模型评测
https://tatsu-lab.github.io/alpaca_eval

SuperCLUE:由北京大学人工智能研究院发布,专注于中文大模型评测,提供基准数据集、评测任务和评测结果等。
https://www.superclueai.com

司南OpenCompass:上海人工智能实验室,国内领先的大模型能力评测体系。
https://opencompass.org.cn/home

FlagEval(天秤):北京智源研究院将联合多个高校团队打造
https://flageval.baai.ac.cn/#/leaderboard

其他
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