推理时，通过公式 $\epsilon_{最终} = \epsilon_{无条件} + w \cdot (\epsilon_{有条件} - \epsilon_{无条件})$，利用权重系数 $w$ 强力放大标签的影响，从而极大地提升生成动作/图像与标签的匹配度。在原来的噪声预测网络中，除了带噪样本 $x_t$ 和时间步 $t$，额外增加一个标签/条件向量 $c$（例如图像类别、文本提示，或者我们前面讨

2.解压下载文件，将bibtex4word.dot文件复制到word文件启动路径.启动路径一般为"C:\Users\***\AppData\Roaming\Microsoft\Word\STARTUP"，***为你的用户名。1.下载[Bibtex4Word (ic.ac.uk)](http://www.ee.ic.ac.uk/hp/staff/dmb/perl/index.html)。4. 选择添

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完成后esc退出插入模式 键盘输入:wq!5.查看ollama版本，看到输入信息。2.创建ollama文件，并本地上传文件。然后执行source指令使环境变量生效。1.官网下载ollama所需要的版本。按i插入模式，在最下面添加。7.新开终端，下载大模型。完成后如下所示两个文件。6.运行ollama。

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TP、TN、FP、FN的四个概念全是形容模型预测结果的。TP代表模型预测正确的正例样本数量。TN代表模型预测正确的负例样本数量。FP代表模型预测错误的正例样本数量。FN代表模型预测错误的负例样本数量。