在谷歌或微软浏览器按F12，打开开发者工具，切换到console选项卡：
在下面的输入行输入下面的命令回车：
document.body.contentEditable="true"
效果如下：
谷歌Chrome或微软Edge浏览器修改网页任意内容
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.rhkb.cn/news/33795.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！相关文章
Adobe Firefly 技术浅析（三）：GANs 的改进
生成式对抗网络（GANs）在图像生成领域取得了显著的进展，但原始的 GANs 在训练稳定性、生成质量以及多样性方面存在一些挑战。Adobe Firefly 在其图像生成技术中采用了多种改进的 GANs 方法，以提高生成图像的质量和多样性。
1. 条件生成式对抗网络（cGANs）
1.1 基本原理
…
go GRPC学习笔记
本博文源于笔者正在学习的gprc，相关配套书籍素材来源是《Go编程进阶实战》，博文内容主要包含了RPC模式讲解，RPC通过htttp访问、拦截器、提高服务端与客户端容错的内容配置 在此之前需要下载protoc，这里不做下载过程
1、RPC模式
…
CentOS 系统安装 docker 以及常用插件
博主用的的是WindTerm软件链接的服务器，因为好用
1.链接上服务器登入后，在/root/目录下 2.执行以下命令安装docker
sudo yum install -y yum-utilssudo yum-config-manager \--add-repo \https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.reposudo…
MindGYM：一个用于增强视觉-语言模型推理能力的合成数据集框架，通过生成自挑战问题来提升模型的多跳推理能力。
2025-03-13，由中山大学和阿里巴巴集团的研究团队提出了MindGYM框架，通过合成自挑战问题来增强视觉-语言模型（VLMs）的推理能力。MindGYM框架通过生成多跳推理问题和结构化课程训练，显著提升了模型在推理深度和广度上的表…
论文阅读笔记——LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS
LoRA 论文 传统全面微调，对每个任务学习的参数与原始模型相同： m a x Φ ∑ ( x , y ) ∈ Z ∑ t 1 ∣ y ∣ l o g ( P Φ ( y t ∣ x , y < t ) ) 式(1) max_{\Phi}\sum_{(x,y)\in Z}\sum^{|y|}_{t1}log(P_{\Phi}(y_t|x,y<t)) \qquad \text{式(…
Umi-OCR 全家桶
介绍：
下载
访问官网地址
https://github.com/hiroi-sora/umi-ocrhttps://github.com/hiroi-sora/umi-ocr
点击下载（.exe 文件 安装即可） 桌面使用
安装完毕后去安装路径下点击 Umi-OCR.exe （默认不会生成桌面的快捷方式&…
oracle中OS BLOCK的含义
在Oracle数据库中，OS BLOCK（操作系统数据块）是指操作系统层面上的数据块，它与Oracle数据库内部的逻辑存储单元BLOCK（数据块）有所区别但密切相关。以下是对OS BLOCK的详细解释： 定义与概念 OS BL…
mac部署GPT-SoVITS，生成粤语踩坑点及使用记录
自己录音，普通话或者粤语
注意：
与在其他设备上训练的模型相比，在mac上使用gpu训练的模型的质量明显较低，因此我们暂时使用cpu代替。
Install Xcode command-line tools by running xcode-select --install.Install FFmpeg by …
STM32-SPI通信外设
目录
一：SPI外设简介
SPI框图编辑
SPI逻辑
编辑 主模式全双工连续传输
编辑 非连续传输
二：硬件SPI读写W25Q64 1.接线：
2. 代码
SPI外设的初始化
生成时序 一：SPI外设简介
STM32内部集成了硬件SPI收发电路&#…
游戏引擎学习第158天
回顾和今天的计划
我们在这里会实时编码一个完整的游戏，没有使用引擎或库，一切都由我们自己做所有的编程工作，游戏中的每一部分，无论需要做什么，我们都亲自实现，并展示如何完成这些任务。今天，…
指令微调 (Instruction Tuning) 与 Prompt 工程
引言
预训练语言模型 (PLMs) 在通用语言能力方面展现出强大的潜力。然而，如何有效地引导 PLMs 遵循人类指令， 并输出符合人类意图的响应， 成为释放 PLMs 价值的关键挑战。 指令微调 (Instruction Tuning) 和 Prompt 工程 (Prompt Engineerin…
实验三 Python 数据可视化 Python 聚类-K-means(CQUPT)
一、实验目的 Python 数据可视化：
1、学习使用 jieba、wordcloud 等类库生成词云图。
2、学习使用 Matplotlib 库进行数据可视化。
Python 聚类-K-means：
1、理解聚类非监督学习方法的基本原理。
2、掌握 Python、numpy、pandas、sklearn 实现聚类…
Linux--git
ok，我们今天来学习如何在Linux上建立链接git
版本控制器Git
不知道你⼯作或学习时，有没有遇到这样的情况：我们在编写各种⽂档时，为了防⽌⽂档丢失，更改 失误，失误后能恢复到原来的版本，不得不…
凸优化算法学习笔记：决策单调性与 wqs二分
文章目录 前言决策单调性单调矩阵，完全单调矩阵，蒙日阵决策单调性优化 d p dp dp线性 d p dp dp分治（离线）二分队列（在线）SMAWK 区间 d p dp dp 练习题LOJ6039 w q s wqs wqs 二分（蒙日阵最短…
基于YOLOv8深度学习的PCB缺陷检测识别系统【python源码+GUI界面+数据集+训练代码】
目录
一、界面功能展示 二、前言摘要
三、GUI界面演示
（一）用户加载自定义模型
（二）单张图像检测
（三）检测图像文件夹
（四）检测视频
（五）保存
四、模…
Matlab 多项式拟合点法线（二维）
文章目录 一、简介二、实现代码三、实现效果一、简介 这个思路其实很简单，假设我们有一组曲线点，我们可以对其拟合曲线并计算其导数来获取每个点的法向量，当然这一思路也可以扩展至三维。具体过程如下所示： 二、实现代码
%% *********
Cesium 入门教程（基于 vue3）
目录 Cesium 介绍： 下载 Cesium，2种路径: 下载成功后，创建 vue3 项目： 编写内容 一个“纯”地球 添加图层 坐标系及其数值转换 相机位置及动态交互 添加物体和3维建筑物 Cesium 介绍： Cesium 是一个开源的 JavaScript …
力扣——合并K个排序链表
题目链接：
链接
题目描述： 思路：
同步合并
已知顺序排列，每个链表的node比较再加进结果，用优先队列方便比较node，可以先把每个链表的头结点加进队列，然后队列头出，出来的头还有n…
可复用表格组件设计与实现：分页、排序、筛选全功能解析
文章目录 一、组件设计思路1.1 功能需求分析1.2 技术选型 二、组件架构设计2.1 组件结构2.2 数据流设计 三、核心代码实现3.1 基础表格组件3.2 状态管理 四、功能模块实现4.1 分页组件4.2 排序控制4.3 筛选控制 五、性能优化方案5.1 虚拟滚动5.2 防抖筛选 六、完整测试方案6.1 …
推荐文章
- LosslessScaling-学习版[steam价值30元的游戏无损放大/补帧工具]
- source 与 shell 之详解（Detailed Explanation of Source and Shell）
- STM32 对射式红外传感器配置
- (1)SpringBoot入门＋彩蛋
- （蓝桥杯——10. 小郑做志愿者）洛斯里克城志愿者问题详解
- *VulnHub-FristiLeaks:1.3暴力解法、细节解法，主打软硬都吃，隧道搭建、寻找exp、提权、只要你想没有做不到的姿势
- [Redis] Redis分布式锁与常见面试题
- [创业之路-324]：企业内部有哪些权利？所有权、分红权、决策权、审核权、建议权、知情权。通过放权的程度，可以看出上司的真正的所想所思!!
- [矩形绘制]
- “AI隐患识别系统，安全多了道“智能护盾”
- “深入浅出”系列之Linux篇：（10）基于C++实现分布式网络通信RPC框架
- 《C语言中“输入魔法师”：scanf函数的奥秘与技巧》