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“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 […]

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 […]

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 […]

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。

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 […]

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: 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。