使用win+i（win键是4个方块的键，在键盘左下方）键打开系统设置。之后与前面一样通过方向键、tab键和回车键（用于确认）到达如下图地方。桌面上右键点显示设置或个性化。点蓝牙和其他设备，再点触摸板。如下图点击打开或关闭。

Indicator-Based Selection in Multiobjective Search1.摘要这篇是第一篇使用指标来引导搜索解决多目标优化算法的论文，发表于2004，是篇比较老的论文了。其主要思想是首先用二元性能度量（指标）来定义优化目标，然后在选择过程中直接使用该度量。 为此，本文提出了一种通用的基于指标的进化算法(IBEA)，它可以与任意指标相结合。 与其他算法相比，IBEA可以

首先安装sox,网上有些教程只告诉你安装sox,实测打不开，还需要安装后面的包libsox-fmt-mp3sudo apt-get install soxsudo apt-get install libsox-fmt-mp3之后，用在放了mp3文件里面下打开终端，ls查看播放操作1,从头开始，按顺序play *播放操作2，播放指定歌手的歌，如想听许嵩的所有歌曲（好喜欢这个操作）...

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Softmax 函数的作用是将一个包含任意实数的向量（通常是模型最后一层的原始输出 Logits）映射为一个概率分布。这种设计的巧妙之处在于，它通过不同频率的三角函数，让模型不仅能感知绝对位置，还能通过线性组合推导出相对位置关系，同时保持了维度不变。（这是 768 维模型的标准配置，如 BERT-base 或 GPT-2），那么每个头的维度。接着，模型会生成一个维度完全相同的绝对位置编码矩阵。，并

如果这一层交替到了HCA (重度压缩注意力)，整个流程的矩阵维度变换逻辑几乎完全一致，核心区别在于第一步的序列压缩率HCA 的压缩率m′128m' = 128m′128。1000 个 Token 会被极端压缩成1000128≈81000/128≈8个 KV 块。由于序列极短，HCA完全跳过第四步的稀疏选择，Query 直接与这 8 个全局浓缩块（外加 128 个局部滑动窗口块）进行全局注意力计算

【代码】DeepSeek写的小说，prompt 是“写一个搞 大模型AI 的爽文男主小说，写 5 章内容，剧情搞笑好玩”

Softmax 函数的作用是将一个包含任意实数的向量（通常是模型最后一层的原始输出 Logits）映射为一个概率分布。这种设计的巧妙之处在于，它通过不同频率的三角函数，让模型不仅能感知绝对位置，还能通过线性组合推导出相对位置关系，同时保持了维度不变。（这是 768 维模型的标准配置，如 BERT-base 或 GPT-2），那么每个头的维度。接着，模型会生成一个维度完全相同的绝对位置编码矩阵。，并

【代码】分享一波chatgpt的常用prompt。

An Improved Dimension-Sweep Algorithm for the Hypervolume Indicator1.摘要本文提出了一种递归的维数扫描算法，用于计算d>2维的n个非支配点质量的超体积指标。 通过对递归树进行剪枝，改进了现有的HSO (Hypervolume by Slicing Objectives)算法，避免了重复的支配检查和部分超体积的重新计算。 此外