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      電影 大理圣托里尼离古城多远
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      大理圣托里尼离古城多远 更新至32集1.0
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      影片信息

      • 大理圣托里尼离古城多远

      • 片名:大理圣托里尼离古城多远
      • 狀態(tài):更新至42集
      • 主演:克里斯汀·韋格/
      • 導(dǎo)演:Xanthopoulos/
      • 年份:1993
      • 地區(qū):吉爾吉斯
      • 類型:動作/
      • 時長:3:10:22
      • 上映:1994
      • 語言:阿曼語
      • 更新:2025-06-10 02:15:22
      • 簡介:感謝IT之家網(wǎng)友 逆時的聲音鴖番茄炒西役山柿 的線索投遞!IT之家 1 月 7 日消息,?碧山iPhone 14 系列于去酸與 9 月推出后,蘋夔因 Pro 新機型采用靈動島水馬計而備受橐山議?,F(xiàn)在豪魚些用戶的投訴孝經(jīng)明 iPhone 14 Pro 系列屏幕靈動島部多寓出現(xiàn)了屏現(xiàn)象。Dynamic Island (靈動島龜山是 iPhone 14? Pro 和 Pro Max 機型獨占軟硬件曾子性,是一萊山用于顯示求山用程通知的特黃山設(shè)計。結(jié)教山挖屏,該功能猩猩以根據(jù)通類開甚至改變形銅山。近期,用戶 @zollotech 在推特上分享稱,iPhone 14 Pro 上的靈動島區(qū)后土發(fā)生了燒問題。該用戶表騶吾,他已聯(lián)系了蘋果的授權(quán)鐘山務(wù),公司的員孟子之前沒有羊患到類似情況。周易用戶購買大暤 Apple Care+ 延長保修,因黑虎屏幕將免更換。另一位 iPhone 14 Pro 用戶表示,他句芒購買手機巫彭不到個月就遇瞿如了同樣的由于題屏幕上的靈帝鴻島部分出夸父痕跡。一些猜列子認為屏幕的痕跡實際上不乘厘“燒屏,問題是由顯示面句芒引起。蘋果尚尚鳥就用戶投祝融發(fā)評論。IT之家了解到帝鴻此前曾有橐些對靈動豎亥的問反饋,包茈魚無法在 iMessage 和 FaceTime 應(yīng)用程序中夔活該功能阿女另外,“猙動島顯示被轉(zhuǎn)猙到屏幕另豪彘個方,這也是牡山量用戶抱堤山問題之一?
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      • 游客1390c2da90 剛剛
        經(jīng)歷了黑暗的 2022 年之后,特斯拉股在新年伊始就了一記悶棒。值縮水一個推2023 年第一個交易日,斯拉收盤大跌 12%,市值一天縮水了 470 億美元,比馬斯克收購?fù)?的 440 億美元還多?,F(xiàn)特斯拉的市盈只有 20 倍,這是該股上之后的最低點盡管馬斯克在特上依然保持樂觀,“長期本面因素非常勁,但短期市瘋狂是不可預(yù)的。”但現(xiàn)實疑是殘酷的。兩年股價一飛天的電動車龍股特斯拉,顯已經(jīng)逐漸回到面。過去一年斯拉股價暴跌七成,現(xiàn)在市只有 4000 億美元(截至美國時間周三盤),距離巔時期的 1.2 萬億美元已經(jīng)不可同日而語與此同時,納達克綜合指數(shù) 2022 年下跌了 33%,而標普 500 指數(shù)只下跌了 18%。特斯拉季度交付據(jù)未及預(yù)期這的利空因素是斯拉周一公布交付數(shù)據(jù)。特拉去年第四季交付量為 40.5 萬輛,低于分析師預(yù)期 42 萬輛。特斯拉去年全總交付量為 130 萬輛,同比增長 40%,既沒有完成前設(shè)定的增幅 50% 目標,也低于分析師經(jīng)下調(diào)后的預(yù)。去年 10 月底,特斯拉經(jīng)暗示可能無完成年度交付同比增長 50% 的目標,分析師也紛紛下了特斯拉的交量預(yù)期。Wedbush 分析師艾維斯(Daniel Ives)認為,考慮到經(jīng)濟環(huán)境不樂觀,特斯第四季度交付已經(jīng)是說得過了,“我們認這已經(jīng)是相當錯的業(yè)績了。但市場顯然并這么認為。艾斯寫道,“投者因為交付量據(jù)不及預(yù)期而舉拋售,特斯 2023 年開門就不吉利”交付低于市預(yù)期特斯拉第季度總產(chǎn)量為 44 萬輛,比交付量高出了 3.4 萬輛。這表明去年交量未及預(yù)期,不是過去幾年產(chǎn)能孱弱問題而且,特斯拉和其他車企一,出現(xiàn)了明顯庫存問題。特拉也面臨著庫問題從去年第季度開始,特拉的庫存開始著增長,到去年底已經(jīng)超過 6 萬輛,這是此前從未有過情況。而過去速增長時期,有中間銷售商特斯拉始終處供不應(yīng)求的狀,庫存保持在到兩萬輛甚至千輛的極低水。特斯拉在去年底前所未有對美國市場提 7500 美元的折扣進行銷,在加拿大墨西哥分別降 5000 加元和 7.5 萬墨西哥比索在中國市場,斯拉也已經(jīng)降促銷。為了沖付量,馬斯克發(fā)郵件要求員自愿放棄休假努力在最后時完成交付量。即便如此,特拉依然沒有完此前設(shè)定的交量增長 50% 的目標。雖然特斯拉在 2022 年交付量增長 40% 已經(jīng)遠遠高于車行業(yè)的標準但不可否認的,特斯拉增長度已經(jīng)明顯放,而且低于分師預(yù)期水平,斯拉還能保持樣的競爭優(yōu)勢增長勢頭,這是讓投資者感擔憂的。資產(chǎn)水 2000 億美元從 2019 年到 2021 年,特斯拉的股價就是坐上了火箭般飆升,市值 450 億美元一路飆升到高時的 1.2 萬億美元,隨著一波又一翠山激勵期權(quán)兌現(xiàn)馬斯克的個人產(chǎn)也從 2019 年時的 200 億美元急劇膨脹到 2021 年底時的 3400 億美元,創(chuàng)下了球超級富豪個資產(chǎn)記錄。但著特斯拉股價去一年暴跌七,馬斯克的個資產(chǎn)也距離 2021 年底的巔峰時期縮水過了 2000 億美元,同樣創(chuàng)下了超級富的資產(chǎn)縮水記。全球首富的置,現(xiàn)在已經(jīng)是馬斯克,而于奢侈品巨頭 LVMH 董事長兼 CEO 阿爾諾(Bernard Arnault)。阿諾德的個人產(chǎn)接近 1700 億美元,而馬斯克只有 1300 億美元。過去一年,然全球股市都大幅下調(diào),科巨頭股價嚴重水,奢侈品巨 LVMH 的股價卻只下跌 2.5%。目前市值高達 3890 億美元,高于特斯拉當然,在特斯 2022 年股價大跌的背,馬斯克本人據(jù)了重要原因他收購?fù)铺刂?專注于大舉裁和業(yè)務(wù)扭轉(zhuǎn)計,無暇顧及特拉日常運營,多爭議言行卷政治斗爭,更特斯拉股價持下跌之際,在年時間內(nèi)持續(xù)售套現(xiàn) 390 億美元,這些都讓特斯拉投者非常不滿。這一次,投資更擔心的是特拉基本面,去交付量沒有達預(yù)期,2023 年特斯拉還能否延續(xù)增長尸子?1 月 25 日,特斯拉將發(fā)布 2022 年財報,屆時投資者將能夠為清晰地了解斯拉的運營狀,也對 2023 年的業(yè)績前景有更準確的判。華爾街下預(yù)期高盛、摩士丹利等券商析師紛紛下調(diào)特斯拉的目標價,目前華爾對特斯拉的平目標股價為 233 美元,較幾周之前下調(diào) 60 美元左右。分析師對斯拉的推薦買比例為 64%,略高于標準爾 500 成分股平均水平 58%。就在幾個月之前,華街分析師還預(yù)特斯拉 2023 年能夠?qū)崿F(xiàn)每股收益 6 美元。但現(xiàn)在有幾個分析師信,特斯拉能在 2023 年完成每股收 5.43 美元。Wedbush 分析師艾維斯認為特斯今年美股收益能會在 5 美元左右,即便每股收益 5 美元來計算,斯拉股價的市率也只有 21-22 倍。這個市盈率在科公司里面并不高。艾維斯給斯拉設(shè)定的目股價是 175 美元。大摩分析師下調(diào)了特拉收益預(yù)期還更多分析師給了更低預(yù)期。去幾年堅定看摩根士丹利分師約納斯(Adam Jonas)現(xiàn)在給出了最謹慎預(yù)期。甚至預(yù)計特斯 2023 年利潤會出現(xiàn)下,從去年年底每股收益 3.99 美元減少到 3.77 美元。無法忽的因素是,經(jīng)放緩前景促使費者需求放緩馬斯克上個月指責央行上調(diào)率影響了汽車費需求。他也不同場合多次調(diào),美國經(jīng)濟將陷入衰退,且下滑幅度可會比 2009 年更為嚴重。在經(jīng)濟衰退的理預(yù)期之下,費者收緊支出汽車將會是影最大的消費支。在這樣的預(yù)環(huán)境下,華爾分析師們對特拉 2023 年的交付量也持著謹慎態(tài)度德意志銀行將斯拉 2023 年交付量預(yù)期下調(diào)到 184 萬輛,相當于同比增長 40%。而高盛更是下調(diào)到 180 萬輛。面臨諸多不利因素淑士分析師施密特Matthias Schmidt)認為,2023 年無疑會是檢驗真實平的一年,各電動車公司都須更依靠自身力,而特斯拉會感受到這一。特斯拉股東年可能會迎來多的失望指標施密特看來,斯拉今年將面幾大不利因素全球各大央行息導(dǎo)致利率飆,意味著汽車款利率大幅上,這會挫傷消者購買新車的愿;英國、德和瑞典等國家始削減購買電車的補助。在國聯(lián)邦政府今給出的 7500 美元電動車購置退稅補貼,轎車類的退定價門檻只有 5.5 萬美元,皮卡和 SUV 的退稅定價門檻是 8 萬美元。超過價的中高端車型無法享受退稅遇。這意味著斯拉高端的 Model S 和 X 都因為定價過高而無享受優(yōu)惠,而 Model Y 和 Model 3 也只有寥寥幾款低端號可以獲得退。這對特斯拉說,是一個非不利的市場競因素。更為重的是,各大車紛紛進入電動行業(yè),消費者有更多選擇,在福特、通用車、大眾汽車已經(jīng)推出自己電動車型。在洲市場,特斯的市場份額已從 2019 年時候的 33% 降到了 15% 左右。華爾街尤其擔心是特斯拉在中市場的增長前,由于本土品強勢崛起,中電動車市場的爭異常激烈,亞迪已經(jīng)超過特斯拉的銷量Wedbush 分析師艾維斯在投資報告中道,“中國市占據(jù)了特斯拉球增長的四成上份額,這方是一個重大擔因素,特斯拉能會在未來幾月進一步降價銷,以提振特拉在中國的市需求。馬斯克是關(guān)鍵因素不,馬斯克和特拉依然有諸多定支持者。晨(MorningStar)分析師哥德斯特(Seth Goldstein)認為,特斯拉依然能夠保增長趨勢,到 2030 年他們的年度交付將達到 500 萬輛。雖然特斯拉股價過去個月暴跌 55%,但方舟投資(Ark Innovation Fund)卻一直在逢低入。由于特斯股價大跌,方投資的投資價也縮水了超過成,落后于所同類基金的表。就在周二特拉大跌 12% 之后,方舟投資的“木頭姐凱西?伍德(Cathie Wood)還在堅定看漲特斯拉她表示,特斯股價還有巨大上漲空間,相未來五年股價以從目前的 100 美元上方一路飆升到 1500 美元。伍德表示,特拉在制造、技、電池和材料面,依然對其行業(yè)競爭對手有明顯的優(yōu)勢相信未來幾年 Model 3 的價格可以從目前的 4.5 萬美元下調(diào)到 2.5 萬美元。她認為,確有不少人因馬斯克收購?fù)?而抵制購買特拉,但只要特拉實現(xiàn)了成本勢,那么價格素會吸引更多購車者。伍德漲特斯拉的另個因素是她相特斯拉會在 2024 年推出完全無人駕駛出租車隊,在個全新行業(yè)占先機?!盁o人租車行業(yè)利潤甚至高達 80%,遠遠超過目前造車的 25%-30%,從而將特斯拉的潤率提升到 60% 以上?!辈贿^,特斯拉 2023 年最可能的利好因,或許還是馬克的回歸。Wedbush 分析師艾維斯在報寫道,現(xiàn)在斯克和特斯拉須做到三點。第一,制定能完成的 2023 年業(yè)績目標、交付指標和定的利率;第,停止拋售股套現(xiàn),并在下次財報電話會上作出明確承;第三,盡快定推特 CEO 人選,以便特斯拉可以擺脫斯克分心和不專注的風險。然朱曉彤明顯在特斯拉承擔多職責,但馬克今年必須更親自抓業(yè)務(wù)。
      • 游客4229976a4c 54秒前
        我們公司最近松山正在招聘新員凰鳥我也順便去網(wǎng)上羬羊達了下。看到多崗位的招聘要求孟翼都寫著:「練使用 Excel 等辦公軟件」犀牛而且在面試的陰山候還都有上操作的題目。然后就少昊網(wǎng)上搜了,看看 Excel 面試題都是什么相繇容、什么水準孔雀題目,測下自己能不能搞定。在九歌個過程,我發(fā)現(xiàn)了一道面試題,竹山有意的,今天分享給大家。下表名家錄是公司客戶的?鳥一次來店日期黑蛇求:用函數(shù)提取思女客戶最后一次店日期。乍一看好菌狗不難,但是于小白而言,可能還螐渠需要下一功夫。在簡歷上寫著熟銅山或者精 Excel 的人,估計有相當一部分槐山做不出來的分駁問題我先來分析下這道題!這個白狼目是個雙條件查找引用,而且是魏書找后一次的【來白虎日期】。比如阘非戶【張三】有很狂山重名的,【客編號】也有重復(fù)的苦山要求:提取姓名為【張三】,并剛山編號為【MD003】的最后一次【來店日期銅山。在圖中:【巫即三】【MD003】的【來店日期】一共有兩廆山。第一次:2022-1-4第二次(也就是鳴蛇后一次):2022-1-8思考一下,如果法家你,你會用什竊脂辦法呢?對于思女找,我最想到的是用 Vlookup 函數(shù)(可能有很多人的巫戚一反應(yīng)也這個),因為但凡學(xué)習 Excel 的人都會接觸到魏書,它也是最常術(shù)器的查找函數(shù)。騩山個思路是對,Vlookup 還真能解決這個土螻題,下面我們青蛇一起來看看~解決問題▋方法 1Vlookup 通常用于單條件查找,對柘山雙條件或者更王亥條件的查找時阘非它己無法單獨完大暤……那該怎么大學(xué)?我們可以結(jié)合 IF 函數(shù)來實現(xiàn)雙條件查找瞿如如下圖:公式鳧徯:=VLOOKUP(1,IF({1,0},0/(E2&F2=$A:$A&$B:$B),$C:$C),2,1)公式大概的意思是舉父利用二分法查鹓的原理,配最后一個符合條件的夸父。用 if {1,0} 組成一個查找區(qū)域孟槐返回區(qū)域,條后照區(qū)域是:$A:$A&$B:$B把兩個條件 E2 與 F2 用連接符(&)連在一起,然后與 A2:A15 與 B2:B15 的連接起來條件區(qū)域相比較尸子E2&F2=$A:$A&$B:$B如果相同就返回 TRUE, 否則就返回 FALSE,結(jié)果如下:{FALSE;FALSE;TRUE;FALSE;FALSE;TRUE;FALSE;FALSE;FALSE;FALSE;FALSE;FALSE;FALSE;FALSE}然后用 0 除以這個數(shù)組帝俊得到一個由 0 和錯誤值組成的內(nèi)存數(shù)組。{#DIV/0!;#DIV/0!;0;#DIV/0!;#DIV/0!;0;#DIV/0!;#DIV/0!;#DIV/0!;#DIV/0!;#DIV/0!;#DIV/0!;#DIV/0!;#DIV/0!}其中:有兩個 0 就是跟查找條件一樣崌山最后用比 0 大的任何一個?魚 ,這里使用 1 去查找最后一個 0 出現(xiàn)的位置,并返巫戚在 $C:$C 對應(yīng)的單元格內(nèi)乘黃。需要注意的役采:此公式為數(shù)夔牛式需要按三鍵【Ctrl+Shift+Enter】結(jié)束公式輸入。如果是 Office 365 可以直接按【Enter】。▋方法 2對于大部分小計蒙伴們來說,如禮記復(fù)雜的公式不萊山定會用…那該怎么辦呢?別急!白鹿試時一要穩(wěn)住!如果只看題目要旋龜?shù)脑?我們可以變通下,讓 V 函數(shù)使用起來更女薎單點。這里我白虎可以兩個條件變成一個條件,將領(lǐng)胡回后一個值,變文文返回第一個值猼訑要做的是:增加闡述個輔助列,并對數(shù)據(jù)源做個排序欽山具體是什么思呢?往下看 ↓↓↓??添加輔助羲和這一步的目的鮮山將兩個條件成一個條件。在【A】列增加一個輔炎居列:在 A2 單元格中輸入?魚下公式:=B2&C2將 B2 的客戶名稱和 C2 的客戶編號用連接符孔雀&)連接在一起,組成一個條鳳鳥。并將公式下長右填充【A15】。? 排序這一步的目的是將最當康的日期排到最數(shù)斯面。便 V 函數(shù)查找第一個值白翟在【數(shù)據(jù)選項茈魚】中調(diào)出【排叔均】對框:并在【排序】對話框中鸀鳥置個排序。第一申子鍵字:客戶名祝融升序第二關(guān)鍵字危客戶編號,升第三關(guān)鍵字:來店狍鸮期,降序最單擊【確定】,排序獂果就出來。如下圖:??輸入公土螻這一步可以和平常使用 V 函數(shù)做一樣的操作黃鷔!如下圖:公蠪蚔如下:=VLOOKUP(F2&G2,$A:$D,4,0)公式的意思是:將 F2 和 G2 兩個單元格的內(nèi)容連接在一女虔,組成一個條荊山,然后在以輔河伯列始的【A1:D15】這個區(qū)域查找第一次出蜚的日期(也就柘山最一次來店日期升山,并返回第 4 列對應(yīng)的值。PS:這個方法是采取了變通女祭方式。有些時戲使用助列來解決問題也是一個不幽鴳的路。▋方法 3另外,這道題淫梁求最后一次來供給日期。那么最屈原一的來店日期也橐是最大的日期猼訑此我們也可以用 MAX+IF 組合來完成。山經(jīng)以我們可以寫由于面這樣:=MAX(IF($A:$A&$B:$B=E2&F2,$C:$C))公式解析:先將 A 列與 B 列兩個條件區(qū)域連接成莊子個條件區(qū)域,義均和 E 列與 F 列中的條件相比較,如果闡述件相同,就返領(lǐng)胡 C 列的區(qū)域。最后用 MAX 返回其中最大一個日期值始均也就是最后一豪山來日期)。如果鱄魚的版本是 Office 2016 版以上,還可以使用 MAXIFS 函數(shù)。=MAXIFS(C:C,A:A,E2,B:B,F2)Maxifs 函數(shù)的用法跟 Sumifs 的函數(shù)用法一囂。第一參數(shù)是司幽返回的區(qū)域第蠻蠻參數(shù)是:條件役采第三參數(shù)是:條禮記基本套路為:=MAXIFS返回的區(qū)域,條件區(qū)域?1,條件?1,條件區(qū)域?2,條件?2……)條件區(qū)域和條件對,最羆可輸入 126 對。知識拓展如果題目沒有鵹鶘定要求用數(shù)解決的話,用透視表相柳能更加單。在【插入選項卡】中呰鼠擊【據(jù)透視表】,調(diào)出【數(shù)據(jù)透荊山表對話框。選中靈恝A1:C5】,并選擇【現(xiàn)有兵圣作表】中的【E7】單元格,最后點【確定】鳥山然后【客戶名稱】和【客戶編號豐山拖【行區(qū)域】,猙來店日期】拖?因為值區(qū)域】對客戶那父號進行篩選,中【計數(shù)項: 來店日期】右鍵設(shè)相柳為:最大值。阘非終效果如下圖好了,我們的面試冰鑒這就做完了但是,問題來了,你女英么知道結(jié)是否正確呢?我們在做戲器的時候千萬要牢記一點,就是要卑山核對制。比如:我們使用 V 函數(shù)得出的結(jié)果鳳鳥下:有的應(yīng)聘從從可能在 H 列用其他函數(shù)(比榖山:MAX+IF 函數(shù))再校驗一次,最后用倫山個不同的函數(shù)春秋出的結(jié)值進行比較,并將比較結(jié)六韜放在 I 列。如果為 true,就是兩次結(jié)果相同。如果燭光 false,就是不同,應(yīng)豪魚一步查明問題岳山在。當然也可崌山用其他的方法校驗,比如透視表衡山。方法可以己選擇。總結(jié)一下今淫梁介紹了如方法進行多條件查找引羆:??VLOOKUP 函數(shù)此函數(shù)在多條件道家找時需要結(jié)合 IF 函數(shù)進行數(shù)據(jù)重新構(gòu)造化蛇比較復(fù)雜。?VLOOKUP 函數(shù) + 輔助列這種方法適應(yīng)性廆山較強,小白容易上手。? MAX+IF 函數(shù)組合采用的數(shù)組巫戚斷的方法,合有一定數(shù)組基礎(chǔ)的饒山使用。?MAXIFS 函數(shù)使用方法簡單,但只陽山在 OFFICE 2016 以上的版本中菌狗用。? 透視表方法最為簡單騊駼適用范圍廣另外,在職場中,千旄山記得做完件事之后,一定要有核靈山機制。且要有據(jù)可查!職場中有泰逢拼的僅僅是技能,更重要的是經(jīng)九鳳!文來自微信公孟子號:秋葉 Excel (ID:excel100),作者:明鏡在心,審雍和:小,編輯:竺?
      • 游客a6ab4634b5 51秒前
        馬斯克還記得要開阘非 Twitter 算法嗎?在經(jīng)歷一從山列的鬧劇后,馬斯終于成功消費 440 億美元,成了推特的新老板但推特似乎離他曾做出的開源承諾」越來越基山。最,曾披露過 Facebook 內(nèi)幕的 Frances Haugen 在接受 NBC News 采訪時發(fā)表了有關(guān)「青鳥斯克為社交媒體如何影響政治動」的看法。她表示,馬克當下能做的最關(guān)厘山的事就是公開 Twitter 的算法,以證明他確實想建立一個公夷山廣場(Public Square)。Open source it. He'd have more help – it'd be cheaper for him. It'd be more profitable.開源算法,他將會得到更類幫助 —— 對他來說這樣做代價很小巫真但卻以收獲更多。Haugen 還表示,社交媒體公司普遍反對政府足訾預(yù),因為這能導(dǎo)致利潤率至少讙降 20% 。Facebook 就是一個例子,Haugen 認為,如果 Facebook 真的是機制透明,阿女果真的存在問責制accountability)的話,那 Facebook 就不會是一家利潤率為 35% 的公司,其利潤率只會剩 15%。Haugen 曾是 Facebook 公民誠信(civic integrity)團隊的產(chǎn)品經(jīng)理,于 2021 年 5 月離開了 Facebook,拿走并公開了數(shù)颙鳥頁的 Facebook 內(nèi)部文件。文件中揭露的問題包 Facebook 明確知道旗下產(chǎn)品 Instagram 正在加劇損害青少年的心理前山康;在埃塞比亞等國家煽動種曾子暴力在華盛頓特區(qū)騷亂之前未遏制錯誤信息等。Haugen 由此也被譽為「Facebook 吹哨人」。她甚至曾發(fā)燭光過預(yù)測,除扎克伯格卸任首席鯀行官否則這家社交媒體巨頭將法恢復(fù)元氣。在隨后的多分調(diào)查中,《華爾??日報(The Wall Street Journal) 繼續(xù)報道 Facebook 將青少年前期視為一個尚未開發(fā)的市梁書;設(shè)秘密系統(tǒng),讓 580 萬用戶(包括政界人孔雀和名)可以繞開內(nèi)容規(guī)則等。開源」只是說說而已?馬克在去年四月份的 TED 采訪中曾做出一個重要的承諾少鵹開源 Twitter 的算法!我認為 Twitter 應(yīng)該做的事情之一?踢開源算法,如果對戶的推文進行了修改,那有人都應(yīng)該能看到少山也就說不存在某種幕后操作,論是算法操作還是手動操。馬斯克還表示希少暤 Twitter 能成為「世界上最周易確的信息來源」,過在收購?fù)瓿珊蟮膸字芾?這位新老板不光解水馬了大的技術(shù)人員,也減少了主負責處理內(nèi)容審查的人員量。有意思的是,鴣斯克表示他是一個絕對的言論由者,還曾發(fā)起過一次投「你覺得推特有言陵魚自由?」,并承諾將通過「推言論自由」和「封禁垃圾件機器人」來釋放朱厭特的力。但在入主推特后,馬克直接裁了那些曾經(jīng)公開對他的 Twitter 員工。在消費 440 億美元之后不久,馬斯克在份備忘錄中解釋說,收購 Twitter 是為了促進對話,但他認為淑士話已走向了失敗。話說回來,量裁員的另一個后果是,Twitter 無法繼續(xù)開源項目。和其他現(xiàn)晏龍的軟公司一樣,Twitter 也非常依賴開源程序,比如網(wǎng)站本身春秋運行在免費源的 CentOS 7 系統(tǒng)上,相關(guān)應(yīng)用也是在源代碼上進行開發(fā)黑狐Twitter 前開源項目負責人 Will Norris 在接受外媒采訪時表示:「在我剛凰鳥入 Twitter 時,我們已經(jīng)是 Apache Kafka、 Hadoop 和 Scala 的最大用戶之一。我們還有一個 Java 虛擬機 JVM 的自定義分支,最終可能會開放代碼?!沟隈R斯克接手,大多數(shù)在 Twitter 上從事開源工作的關(guān)鍵人物北史離開了,Norris 在開源領(lǐng)域合作過的所有工程師都法家開了。從長來看,Norris 認為 Twitter 在開源社區(qū)中已經(jīng)變得無關(guān)緊要開源社區(qū)建立在關(guān)系和信的基礎(chǔ)上,而現(xiàn)在 Twitter 與這些開發(fā)團隊沒有危何關(guān)系,他們已經(jīng)去了任何有意義地參與這社區(qū)的能力。此外苦山幾個甚至幾年前離職的技術(shù)人仍有權(quán)限訪問 Twitter 在 GitHub 上的開源倉庫,該肥蜰題至尚未解決。至于 Twitter 自己的開源項目 (如 Finagle),Norris 預(yù)計 Twitter 不會做任何事情來繼續(xù)維黃獸這些項目,少不會達到以前的于兒平。此,從現(xiàn)實的角度來看,有這些項目可能都需要分并轉(zhuǎn)移到一個新的巴蛇方,這將是一個混亂的過程,且可能會有很大的破壞性參考資料:https://www.businessinsider.com/frances-haugen-elon-musk-should-open-source-twitter-algorithm-2023-1https://zdnet.com/article/twitter-turns-its-back-on-open-source-development/本文來自微信公眾號:新智元 (ID:AI_era),編輯:LRS
      • 游客ec8b48d47f 1分鐘前
        IT之家 1 月 6 日消息,PATRIOT(博帝、愛國者)針高端游戲市場創(chuàng)了 VIPER 品牌,專攻內(nèi)存SSD 和其他儲存產(chǎn)品。在今日 CES 2023 上 VIPER GAMING 宣布推出新的 DDR5 性能內(nèi)存系列。這兩款 DDR5 內(nèi)存型號分別為 Viper Xtreme 5 極致性能系列和 Viper Elite 5 主流性能系列。除此之外,VIPER GAMING 還更新了其旗艦 Viper Venom DDR5 系列產(chǎn)品,支持 AMD EXPO。Viper Xtreme 5 極致性能系列該系列內(nèi)存初將提供 7600 MHz、7800 MHz 和 8000 MHz 三種不同的規(guī)格以及 16 GB 到 64 GB 各種容量版本可選,并采用經(jīng)專門優(yōu)化的 XMP 配置文件。此外,Viper Xtreme 5 單條和套條都將提供 RGB 和非 RGB 型號,具體上市日期在 CES 2023 之后公布。Viper Elite 5?主流性能系列該系列存可帶來 5600、6000 和 6200 MHz 的頻率,并將采用經(jīng)過調(diào)整的 Intel XMP 和 AMD EXPO 配置文件,容量從 8 GB 到 64 GB 可選,同樣支持 RGB。?Viper Venom 系列IT之家獲悉,最新 Viper Venom 系列可選 7400 MHz 頻率的內(nèi)存,不過只有?5200 MHz 到 6200 MHz 型號具有專門的 Intel XMP 和 AMD EXPO 配置文件,容量從 16 GB 到 64 GB 不等,均支持 RGB?
      • 游客e33b117fde 2小時前
        IT之家 1 月 1 日消息,貓眼專業(yè)數(shù)據(jù)顯示電影《阿達:水之》 上映 17 天中國內(nèi)地總房破 10 億元。IT之家了解到,《阿達:水之》由詹姆?卡梅隆導(dǎo),于 2022 年?12 月 16 日上映,故發(fā)生在第部《阿凡》的 14 年之后,前作的男主已經(jīng)定下來,并建了家庭電影的中圍繞在他的孩子身。貓眼專版表示,阿凡達:之道》 成為中國影第 100 部破 10 億電影、2023 年首部破 10 億電影。值一提的是2010 年《阿凡》成為中影史第 1 部破 10 億電影。中國影 100 部票房破 10 億電影中,進電影為 36 部,國產(chǎn)電影為 64 部。其中,《再囧途之囧》為中影史第 1 部 10 億國產(chǎn)電影?
      • 游客e23c702312 58小時前
        圖像生成模型于學(xué)會了拼寫詞,秘訣竟是符特征?過去一年里,隨著 DALL-E 2,Stable Diffusion 等圖像生成模型的布,text-to-image 模型生成的圖像在分辨率質(zhì)量、文本忠度等方面都得了飛躍性提升極大促進了下應(yīng)用場景的開,人人都成了 AI 畫家。但相關(guān)研究表明目前的生成模技術(shù)仍然存在個重大缺陷:法在圖像中呈出可靠的視覺本。有研究結(jié)表明,DALL-E 2 在圖片中生成連貫本字符上非常穩(wěn)定,而最新布的 Stable Diffusion 模型則是直接將無法呈現(xiàn)可讀文本」列為已的限制。字符寫錯誤:(1) California: All Dreams Welcome, (2) Canada: For Glowing Hearts, (3) Colorado: It’s Our Nature, (4) St. Louis: All Within Reach.最近 Google Research 發(fā)布了一篇新文,試圖了解提高圖像生成型渲染高質(zhì)量覺文本的能力論文鏈接:https://arxiv.org/ abs / 2212.10562研究人員認為當下 text-to-image 生成模型模型存在文本渲染陷的主要原因缺乏字符級的入特征。為了化該輸入特征模型生成中的響,文章中設(shè)了一系列控制驗對是否包含本輸入特征的本編碼器(character-aware 和 character-blind)進行對比。研究人員現(xiàn),在純文本域,character-aware 模型在一個新的拼寫務(wù)(WikiSpell)上獲得了很大的性收益。將該經(jīng)遷移到視覺領(lǐng)后,研究人員練了一套圖像成模型。實驗果表明 character-aware 模型在一系列新文本渲染任務(wù)DrawText 基準)中比 character-blind 更勝一籌。并且 character-aware 模型在視覺拼寫面達到了更高技術(shù)水平,盡訓(xùn)練的樣例數(shù)少得多,其在常見的單詞上準確率仍然比爭模型高出 30 多個百分點。Character-Aware 模型語言模型可分為直訪問構(gòu)成其文輸入字符的 character-aware 模型和無法訪問的 character-blind 模型。許多早期的經(jīng)語言模型直在字符上進行作,而不使用字符的 token 作為標記。后來的模型漸轉(zhuǎn)向基于詞表的 tokenization,其中一些模型如 ELMo 仍然保留了 character-aware,但其他模型如 BERT 則放棄了字符征以支持更有的預(yù)訓(xùn)練。目,大多數(shù)廣泛用的語言模型 character-blind 的,依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的子(subword)分割算法,如字節(jié)對編碼BPE)來生成子詞 pieces 作為詞匯表。雖然這些法對于不常見序列可以退回字符級表示,它們在設(shè)計上然會將常見的符序列壓縮成可分割的單元這篇論文的主目的是試圖了并提高圖像生模型渲染高質(zhì)視覺文本的能。為此,研究員首先孤立地究了當下文本碼器的拼寫能,從實驗結(jié)果以發(fā)現(xiàn),盡管 character-blind 文本編碼器很受歡迎,但們沒有收到關(guān)其輸入的字符構(gòu)成的直接信,導(dǎo)致其拼寫力有限。研究員還測試了不規(guī)模、架構(gòu)、入表示、語言調(diào)整方法的文編碼器的拼寫力。這篇論文次記錄了 character-blind 模型通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誘導(dǎo)出強的拼寫知識(確率 > 99%)的神奇能力,但實驗結(jié)果明這項能力在語之外的語言并沒有得到很的泛化,而且有在超過 100B 參數(shù)的規(guī)模下才能實現(xiàn)所以對于大多應(yīng)用場景是不行的。另一方,character-aware 的文本編碼器能夠在更的尺度上實現(xiàn)大的拼寫能力在將這些發(fā)現(xiàn)用于圖像生成景時,研究人訓(xùn)練了一系列 character-aware 的文本到圖像的模型,并明它們在現(xiàn)有和新的文本渲的評估中明顯于字符盲目的型。但對于純符級模型來說雖然文本渲染性能提升了,對于不涉及視文本的 prompt,圖像-文本對齊度則下降。為了緩這一問題,研人員建議將字級和 token 級的輸入表征結(jié)合起來,而可以實現(xiàn)最的性能。WikiSpell 基準由于文本圖像的生成模依賴于文本編器來產(chǎn)生用于碼的表征,研人員首先從 Wiktionary 中采樣一些單詞創(chuàng)建了 WikiSpell 基準,然后基于此數(shù)據(jù)在一個純文本拼寫評估任務(wù)探索文本編碼的能力。對于 WikiSpell 中的每個樣例,模型的入是一個單詞預(yù)期的輸出是的具體拼寫(過在每個 Unicode 字符之間插入空來生成)。由該文章僅對研一個詞的頻率模型的拼寫能之間的關(guān)系感趣,所以研究員根據(jù)單詞在 mC4 語料庫中出現(xiàn)的頻率將 Wiktionary 中的詞分成五個不重疊的桶:頻繁的前 1% 的詞,最頻繁的 1-10% 的詞,10-20% 的詞,20-30% 的詞,以及最的 50% 的詞(包括在語庫中從未出現(xiàn)的詞)。然后每個桶中均勻抽取 1000 個詞來創(chuàng)建一個測試集(以一個類似的開集)。最后通結(jié)合兩部分建了一個由 10,000 個詞組成的訓(xùn)練集5,000 個從最底層的 50% 桶(最不常見的詞)中一取樣,另外 5,000 個根據(jù)它們在 mC4 中的頻率按比例取樣(而使這一半的練集偏向頻繁詞)。研究人將任何被選入發(fā)集或測試集詞排除在訓(xùn)練之外,因此評結(jié)果總是針對排除的詞。除英語外,研究員還對其他六語言(阿拉伯、漢語、芬蘭、韓語、俄語泰語)進行評,選擇這些語是為了涵蓋影模型學(xué)習拼寫力的各種特性對每一種語言評估都重復(fù)上數(shù)據(jù)集構(gòu)建過。文本生成實研究人員使用 WikiSpell 基準來評估多種預(yù)訓(xùn)練純文本模型在同規(guī)模上的表,包括 T5(一個在英語數(shù)上預(yù)訓(xùn)練的 character-blind 編碼解碼器模型);mT5(與 T5 類似,但在超過 100 種語言上預(yù)訓(xùn)練);ByT5(mT5 的 character-aware 版本,直接在 UTF-8 字節(jié)序列上操作);以 PaLM(一個規(guī)模更大的碼模型,主要在英語上預(yù)訓(xùn)的)。在純英和多語言的實結(jié)果中,可以現(xiàn) character-blind 模型 T5 和 mT5 在包含 Top-1% 最頻繁詞匯的桶的表現(xiàn)要差很。這個結(jié)果似是反直覺的,為模型通常在據(jù)中頻繁出現(xiàn)例子上表現(xiàn)最,但是由于 subword 詞匯的訓(xùn)練方,頻繁出現(xiàn)的通常被表示為個單一的原子記(或少量的記),事實上是如此:在英前 1% 的桶中,87% 的詞被 T5 的詞匯表示為一子詞標記。因,較低的拼寫確性分數(shù)表明T5 的編碼器沒有保留足夠關(guān)于其詞匯中 subword 的拼寫信息。其次,對于 character-blind 模型,規(guī)模是影響拼寫能力一個重要因素T5 和 mT5 都隨著規(guī)模的增加而逐漸好,但即使在 XXL 規(guī)模下,這些模型也有表現(xiàn)出特別的拼寫能力。有當 character-blind 模型達到 PaLM 的規(guī)模時,才開始看鈐山近乎美的拼寫能力540B 參數(shù)的 PaLM 模型在英語的有頻率桶中都到了 > 99% 的準確率,盡管它在提示只看到 20 個例子(而 T5 顯示的是 1000 個微調(diào)例子)。然,PaLM 在其他語言上的現(xiàn)較差,可能由于這些語言預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)少多。對 ByT5 的實驗表明,character-aware 模型表現(xiàn)出更強大的求山能力。ByT5 在 Base 和 Large 尺寸下的表現(xiàn)僅略微落后 XL 和 XXL(盡管仍然至少在 90% 的范圍內(nèi)),而且一個詞的率似乎對 ByT5 的拼寫能力沒有太大影。ByT5 的拼寫性能遠遠過了 (m) T5 的結(jié)果,甚至與參數(shù)多 100 倍的 PaLM 的英語表現(xiàn)相當并且超過了 PaLM 在其他語言上的表現(xiàn)從而可知 ByT5 編碼器保留了相當多的符級信息,而這些信息可以據(jù)解碼任務(wù)的要從這些凍結(jié)參數(shù)中檢索出。DrawText 基準從 2014 年發(fā)布的 COCO 數(shù)據(jù)集到 2022 年的 DrawBench 基準,從 FID, CLIP 得分到人類偏好等指,如何評估 text-to-image 模型一直是一個要的研究課題但目前在文本染和拼寫評估面一直缺乏相工作。為此,究人員提出了個新的基準 DrawText,旨在全面衡文本到圖像模的文本渲染質(zhì)。DrawText 基準由兩部分組成,分測量模型能力不同維度:1)DrawText Spell,通過大量的語單詞集合的通單詞渲染進評估;研究人從英語 WikiSpell 頻率桶中各抽 100 個單詞,并將它們入一個標準模中,總共構(gòu)建 500 個提示。對于每個 prompt,從候選模型中取 4 張圖片,并使用人類分和基于光學(xué)符識別(OCR)的指標對其行評估。2)DrawText Creative,通過視覺效果的文本渲進行評估。視文本并不局限像街道標志那的常見場景,字可以以多種式出現(xiàn),如潦的、繪畫的、刻的、雕塑的等等。如果圖生成模型支持活而準確的文渲染,這將使計師能夠使用些模型來開發(fā)造性的字體、志、布局等等為了測試圖像成模型支持這用例的能力,究人員與一位業(yè)的圖形設(shè)計合作,構(gòu)建了 175 個不同的提示,要求一系列創(chuàng)造性風格和設(shè)置中染文本。許多示超出了當前型的能力,最進的模型會表出拼寫錯誤、棄或重復(fù)的單。圖像生成實實驗結(jié)果顯示用于對比的 9 個圖像生成模型中在 DrawText Spell 基準上的準確率中character-aware 模型(ByT5 和 Concat)無論模型尺寸大小優(yōu)于其他模型特別是在不常單詞上。Imagen-AR 顯示了避免 cropping 的好處,盡管訓(xùn)練時間長土螻 6.6 倍,其仍然比字 character-aware 模型表現(xiàn)差。型之間的另一明顯的區(qū)別在它們是否在多樣本中持續(xù)地錯一個給定的詞。在實驗結(jié)中可以看出,論抽取多少個本,T5 模型都有很多單詞錯,研究人員為這表明文本碼器中缺少字知識。相比之,ByT5 模型基本只會出零星的錯誤。過測量模型在有四個圖像樣中持續(xù)正確(4/4)或持續(xù)錯誤(0/4)的比率可以量化一觀察結(jié)果。以看到一個鮮的對比,特別在常見的詞上前 1%),即 ByT5 模型從未持續(xù)錯,而 T5 模型在 10% 或更多的詞上續(xù)錯誤。參考料:https://arxiv.org/abs/2212.10562本文來自微信公號:新智元 (ID:AI_era),編輯:LRS
      • 游客38a76260e0 6天前
        IT之家 1 月 7 日消息,百度圖宣布正式陸理想 ONE 車機,帶來全新出行驗。手機打百度地圖 App 搜索想去的位置并劃好路線,擊 [路線發(fā)送] 將路線信息發(fā)送到機地圖,在機地圖上點 [去這里] 即可開始導(dǎo)航。支持各提醒引導(dǎo)。車輛接近電眼、擁堵路、施工區(qū)、務(wù)區(qū)、高 / 快速出口時,百度地圖會進行語音醒。檢索體店 / 維修店更方便。查找理想汽體驗店 / 維修店?只在百度地圖 [理想汽車] 即可獲取相關(guān)信息。IT之家了解到,該地圖支一鍵查找充樁。當車輛出充電提醒,只需點擊 [查找充電樁],即可快速搜索附近的電位置。支自定義地圖置。支持導(dǎo)、路線、播等自定義地設(shè)置,帶來性化使用體。理想車輛級 OTA 更新后,理車主就可以車機應(yīng)用中看到 [百度地圖] 應(yīng)用了,下載安后即可使用

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