Category: Uncategorized
-
HTTP Code Practise
“Unsupported Security” The HTTP status code that is typically used to indicate an unsupported security protocol or configuration is 426 Upgrade Required. According to the HTTP/1.1 specification, the 426 status code is used when the server refuses to perform the request using the current protocol but might be willing to do so after the client […]
-
English from Marvel
After an extended six-year wait, the MCU’s most famous team of misfits will be back in their latest solo outing with Guardians of the Galaxy Vol. 3 hitting theaters. This movie will set the Guardians on a mission to find the 2014 Variant of Gamora from Avengers: Endgame while they face off against Chukwudi Iwuji’s […]
-
DALL-E 2 的实现架构和术语解释
OpenAI发布了名为DALL-E 2的新版本AI程序,它使用自然语言描述来生成逼真的艺术图像,但是该技术也引发了一些担忧,包括可能对艺术家和NFT市场造成冲击。该程序将由经过审查的合作伙伴测试,并且不会向公众开放。此外,OpenAI表示将确保DALL-E 2不会用于制作有害或淫秽的图像,并且将尽可能防止其造成进一步的破坏。 具体了解DALL-E 2 DALL-E 2是一种基于语言的人工智能图像生成器,可以根据文本提示创建高质量的图像和艺术作品。它是DALL-E的升级版,分辨率和字幕匹配都有所提高。DALL-E 2使用CLIP、先验和unCLIP模型来生成图像,其质量取决于文本提示的具体性。它在准确地组合多个对象属性方面存在局限性。DALL-E 2为创造和消费艺术开辟了新的可能性和挑战,虽然它有可能重新定义艺术,但也有可能影响创意产业。 什么是CLIP先验和unCLIP? CLIP先验和unCLIP是DALL-E 2图像生成器使用的两个模型。 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)先验模型基于自然语言和图像编码器,通过对大量图像文本对集合进行训练,生成文本/图像嵌入矢量表示。它为DALL-E 2生成器提供了对输入文本的理解,从而控制图像的主题、风格、角度、背景、位置和概念。 unCLIP是一种解码器扩散模型,通过CLIP图像嵌入生成原始图像,它使用扩散学习来创建“心理”图像表示。这些“心理再现”保留了语义一致的核心特征和特点,例如动物、物体、颜色、风格和背景等关键要素。然而,因为扩散学习是变化的,每一次输出的图像也会有所不同。 CLIP先验和unCLIP模型结合使用,使DALL-E 2能够更好地理解文本提示,并生成高质量的图像和艺术形式。 什么是encoder 和 decoder 有些人可能会问什么是这个图里面的 encoder 和 decoder Encoder 是指将输入文本描述编码为数字化的特征表示的网络层。在 DALL-E 中,这些特征向量可以看作是文本描述的“概念表示”,它们捕捉了输入描述中的重要语义概念,例如颜色、形状、材质和场景等。 Decoder 是指将这些特征向量解码为图像的网络层。在 DALL-E 中,decoder 接收编码后的特征向量作为输入,并将其转换为生成的图像。换句话说,decoder 是根据 encoder 的编码特征,生成对应图像的模型。 通过将 encoder 和 decoder 结合在一起,DALL-E 可以将自然语言文本描述转换为对应的图像表示。这种文本到图像的转换是基于深度神经网络的生成模型实现的,这些模型通过训练学习了如何从语言中理解图像的各个方面,并能够生成高质量的图像。 总结而言, DALL-E使用文本描述来生成图像。它包括三个主要组件:文本编码器、图像编码器和解码器。文本编码器将文本描述编码成一个向量表示,图像编码器将原始图像编码成一个向量表示,解码器将这两个向量表示结合起来生成新的图像。同时,DALL-E 2 使用了 CLIP、prior 和 unCLIP 模型来提高生成的图像的质量和准确性。 什么是CLIP Objective CLIP […]
-
How to setup Zendesk Department
Setting up Zendesk departments can help you organize and manage customer inquiries and support requests more effectively. Here are the steps you can follow to set up Zendesk departments: Step1. Determine your department structure:Before setting up your departments in Zendesk, determine the structure that best fits your organization’s needs. Consider factors such as the size […]
-
如何使用zendesk API 去设定部门功能
如何设置Zendesk部门 设置Zendesk部门可以帮助您更有效地组织和管理客户询问和支持请求。以下是您可以按照的步骤来设置Zendesk部门 步骤1. 确定您的部门结构: 在Zendesk中设置部门之前,确定最适合您组织需求的结构。考虑因素包括团队规模、接收的询问类型以及公司的整体支持策略。 步骤2. 创建部门: 一旦您确定了部门结构,请在Zendesk中创建反映您组织需求的部门。您可以根据产品、地理位置、客户细分或任何对您业务有意义的其他标准创建部门。 步骤3. 设置部门访问权限: 定义哪些团队成员可以访问每个部门。您可以基于角色或个别团队成员分配部门访问权限。 步骤4. 配置部门视图: 通常,在Zendesk中添加视图的方法在此文档中进行描述。配置每个部门的视图,使代理人可以看到他们负责处理的工单。这有助于确保每个部门具有必要的可见性和监督。更多信息请参见本文,了解如何为代理人创建共享视图。 步骤5. 自定义部门工作流程: 基于您组织的流程和需求为每个部门自定义工作流程。例如,您可能想为不同的部门设置不同的SLA或升级规则。有关Zendesk工作流程,您可以参考此文章。 步骤6. 测试和改进: 测试您的Zendesk部门设置,以确保其有效运行。根据团队成员和客户的反馈进行必要的改进。 通过按照这些步骤设置Zendesk部门,您可以更有效地组织和管理客户询问和支持请求。通过正确的部门结构、访问权限、视图、工作流程和测试,您可以提供更好的客户体验,并提高整体支持效率。
-
关于Core Web Vitals (CWV) 的理解
Core Web Vitals(CWV)是Google推出的一组关键的用户体验指标,旨在帮助开发人员评估网站性能。它们主要包括Largest Contentful Paint(LCP),First Input Delay(FID)和Cumulative Layout Shift(CLS),分别评估页面加载速度,响应时间和可交互性。 在当今数字化时代,用户对网站的体验有着越来越高的期望。因此,确保网站具有良好的用户体验至关重要。CWV提供了一种可靠的方法来评估网站性能,以确保用户在访问网站时能够享受最佳体验。 本文将详细介绍CWV,包括每个指标的定义和评估方法,以及如何通过优化网站性能来提高CWV。我们还将深入探讨如何使用CWV来评估网站的用户体验,以及如何通过提高CWV值来提高网站的排名。 具体指标 首先介绍一下 CWV包含的具体指标: Largest Contentful Paint (LCP)指的是页面中最大的可见内容加载完成的时间。如果LCP的值过高,用户可能会感到页面加载缓慢。 First Input Delay (FID)是指用户首次交互页面的时间。如果FID的值过高,用户可能会感到页面响应不及时。 Cumulative Layout Shift (CLS)指的是页面中内容的布局变化,这可能会导致用户误操作。 为了确保网站访问者的用户体验,开发人员应该努力使这三个指标的值尽可能低。在Google的PageSpeed Insights工具中,您可以评估您的网站的Core Web Vitals并获得有关如何改进性能的建议。 总的来说,Core Web Vitals是评估网站用户体验的重要工具,开发人员应该努力使其达到最佳水平。 Largest Contentful Paint(LCP)是Core Web Vitals中的一个关键指标,用于评估网站加载速度。LCP是指页面中最大的可见内容加载完成的时间,并且越快加载,LCP值就越低。 关于LCP LCP对网站有着重要的影响,因为它直接影响用户对网站的感知。如果LCP的值过高,用户可能会感到页面加载缓慢,并且可能在网站加载完成之前离开页面。这不仅会导致高流失率,而且还可能影响用户对网站的整体印象。 因此,开发人员应该努力确保LCP值尽可能低。这可以通过优化图像大小和加载顺序,以及通过使用更快的主机和网络优化来实现。举个例子,假设您正在访问一个新闻网站,该网站的首页包含一个大图像,多个文本段和一个视频。 当您打开该页面时,网站将开始加载所有内容。当图像,文本和视频加载完成后,LCP就记录了最大的可见内容(例如图像)加载完成的时间。如果图像加载得很快,那么LCP的值将相对较低,表明网站加载速度较快。但是,如果图像加载得很慢,LCP的值将相对较高,表明网站加载速度较慢。通过监控LCP的值,开发人员可以评估网站的加载速度并采取相应的行动来提高性能。例如,如果LCP值过高,开发人员可以通过优化图像大小和加载顺序来提高加载速度。 关于LCP值多长时间算作很长,没有固定的数字标准。不过,Google建议LCP的值应该在2.5秒内完成。如果LCP的值超过了2.5秒,则可能会对用户体验产生负面影响。此外,LCP的值受到多种因素的影响,例如网络速度,内容复杂度,图像大小等。因此,实际的LCP值可能会有所不同。 因为前面提到过, 开发人员应该努力使LCP的值尽可能低,以提高用户体验(UX)。如果LCP的值超过了2.5秒,就需要针对图片进行调整. 再次重申: 开发人员需要通过优化图像大小和加载顺序,以及使用更快的主机和网络优化来提高性能。 关于FID First Input Delay(FID)用于评估网站的响应时间。它表示用户第一次与网站互动(例如点击一个按钮)后到网站开始响应的时间。举个例子,假设您正在访问一个电商网站,想要添加一件商品到购物车。如果您点击添加到购物车按钮后,网站需要几秒钟才开始响应,那么这个网站的FID值就很高。相反,如果您点击按钮后,网站立即开始响应,那么FID值就很低。 简而言之,FID是衡量网站响应速度的重要指标,开发人员应该努力使FID值尽可能低,以提高用户体验。关于FID值多长时间算作很高,没有固定的数字标准。不过,Google建议FID的值应该在100毫秒内完成。如果FID的值超过了100毫秒,则可能会对用户体验产生负面影响。 具体可以考虑以下几个方案 来提高FID 关于CLS […]
-
总算可以写东西了
一直以来我都不善于言表, 写东西语无伦次. 直到尝试白哦大了多次,才找到适合自己的表达方式. 包括词汇和结构. 因为很久以来都处于艺术和技术的学习之中. 忽略了语言的学习. 慢慢才发现语言的价值才是各类价值的基础. 所以打算补一补自己缺乏的知识.
-
最近的一点小感触
最近的一点小感触: 清醒和不清醒完全是两个世界,就像做梦的时候自己不能完整思考。其实不做梦和做梦就是完整与不完整思维的两个极端,所以有时候有人做梦魇住了,就是因为思维太不完整,以至于往常的常理全都用不上了,尤其是往常可以做挑战和设想性思维或动作的时候,比如跳水,分析假如自己的爱人要分手,或者瞬间不小心想到自己车坏了或者衣服破了。人在此时会煞不住闸的顺着那个倾向往下想或无法辨别,梦里这么想或这么做,完全会跳不出来或者把自己吓醒。同时,往常闭上眼睛幻想美好未来其实也已经进入了不完整思维,因为人的思维很大程度上还是有赖于当下的即视信息的,这是婴儿阶段就打下的基础。