topk和topp同时设置

在使用 ai 大模型的时候，经常会遇到 temperature、 top p 和 top k 这些名词，那么这几个名词的含义是什么呢？这几个名词都是与大模型交互式的配置项，用来控制大模型的输出。 temperature 温度控制大模型给出的结果的随机性。 temperature 值越低，大模型的输入结果的随机性就越低，会更加严谨。增大 temperature 值会增加大模型的创造性。根据应用场景的不同，应该选择最合适的 temperature。 举例来说，如果是问答型的应用场景， temperor 只要设置的低一点，这样大模型的输出会基于已知的事实而不会自己去创造。相反的，如果用的场景是让大模型 写小说、诗歌之类的文学作品， temperage 就要设置的高一点，加大模型的输出会更有创造性。 top p top p 的概念与大模型中使用的核采样技术有关。核采样在大模型中用来控制生成文本的随机性和多样性。 top p 表示选择 token 时的累计终值概率。较小的 top p 值意味着从更小的传中，更高的核中采样， 较小的货币值会降低多样性。仅关注可能性更高的 token。 top k top k 表示在每一步中只从 k 可能性最高的 token 中取掉较小的 k 值，表示仅关注可能性更高的 token。 总的来说，增大温度会增加多样性， 减少 top b 和 top k 会减少多样性。请关注模型中可能性更高的取样。在大多数情况下，只需要设置 temperature 就可以了。

first there are different models you can choose from each model is tuned to perform well on specific tasks you can also specify the temperature， top p and top k these parameters all adjust the randomness of responses by controlling how the output tokens are selected when you send a prompt to the model， it produces an array of probabilities over the words that could come next and from this array we need some strategy to decide what to return a simple strategy might be to select the most likely word at every time step but this method can result in uninteresting and sometimes repetitive answers on the contrary if you randomly sample over the distribution returned by the model， you might get some unlikely responses by controlling the degree of randomness you can get more unexpected and some might say creative responses back to the model parameters temperature is a number used to tune the degree of randomness low temperature means to select the words that are highly possible and more predictable in this case， those are flowers and the other words that are located at the beginning of the list this setting is generally better for tasks like q amp， a and summarization where you expect a more predictable answer with less variation high temperature means to select the words that have low possibility and are more unusual in this case， those are bugs and the other words that are located at the end of the list this setting is good if you want to generate more creative or unexpected content in addition to adjusting the temperature top k lets the model randomly return a word from the top k number of words in terms of possibility for example， top two means you get a random word from the top two possible words including flowers and trees this approach allows the other high scoring word a chance of being selected however， if the probability distribution of the words is highly skewed and you have one word that is very likely and everything else is very unlikely this approach can result in some strange responses， the difficulty of selecting the best top k value leads to another popular approach that dynamically sets the size of the short list of words， top p allows the model to randomly return a word from the top p probability of words with top p you choose from a set of words with the sum of the likelihoods not exceeding p for example， p of point seven five means you sample from a set of words that have accumulative probability greater than point seven five in this case， it includes three words， flowers， trees and herbs this way the size of the set of words can dynamically increase and decrease according to the probability distribution of the next word on the list in some generative ai studio provides a few model parameters for you to play with such as the model temperature， top k and top p note that you are not required to adjust them constantly especially top k and top p。

ok， 大家好，我们这是第四节课啊，给大家讲一下这个 topk 算法的初级版本啊，那么这个 topk 算法呢 啊，如果你学了我们后边的课程以后啊，其实有很多的，你可以加进很多的高级的一些算法去。但是我们今天呢，因为是课程刚开始，大家很多人对这个算法了解不是太深，因此我们就学一个简单版本。那么今天这个课呢 啊，主要的目的不是给大家讲算法啊，是给大家第一巩固一下上节课学的一些啊，那个叫什么算啊，复杂多的东西。第二给大家 呃演示一下，就是我们平常你去想一个算法，或者你遇到一个算法题，你是怎么样去分析到，大家有一个感性的认识就 ok 了。好，那么首先我给大家说一下，这个套不可以算法是个啥？他不可以算法啊，这应用场景非常多，很多面试官也很容易问对吧？比如说呃，你是一个 电影网站的那个后台的一个程序啊，然后老板让你做一个页面，这个页面是干嘛的呢？就是写啊，展示一下这个今年最火的十大电影啊，今年最火的十大电影。因此你需要去数据库里去把这个啊排名前十的这个 火热度排名前十的电影找出来，然后从小呃，然后排序，然后展示对吧，这里吧就用到了他不可以算吧。同样你是一个啊，你比如说是斗鱼的程序员，然后老板让你去展示 今天最火的十大女主播，同样你需要用到这个算法。好吧，那么我们呢？今天就举一个比较简单的例子啊，比较简单例子，我们把这个算法一步一步去简化，做一个最简单的例子给大家看一下。啊，我们这个例子是咋样的呢？我们这个例子就是这个题啊，就是红色的这个字啊，大家看一下。呃，什么意思呢？有一个文件啊，这个文件里面 有 n 个数，这个文件里面有 n 个数，那么这个 n 大概多少呢？大概有两万、四万或者五万、十万个数啊，啊，不管他有多少。然后我们让你写一个程序啊，然后你从这个文件里把最大的五个数找出来，然后给他从大到小排列，然后打印出来。就这么简单的一个问题，你是不是一下就可以想到很多种 方法对吧？我们这个 top k 问题，讲话完以后也是这样的，也就是跟这个题差不多啊。那么我们这个是 top k 问题的初级版本，为什么叫初级版本呢？我们把这个 k 规定了，他等于五，他不会变化，他等于五。因此呢，我们呃，这个算法呢，写起来有很多的方式，就不需要考虑这个可以特别大的情况，这写起来比较简单啊。那么我们还有一个限定，嗯，不会超过二十万。为什么不会超过二十万呢？这个是考虑到我们那个写算法的， 就算法的一个占的空间啊，占空间的大小。好，那么这是我们的这个算法，大家应该明白了吧？就是有一个文件，我给大家看一下。好吧，我给大家看一下。把 vs 打开，我的 vs 为什么关掉了呀？ 稍等一下哈。 ok， 给大家看一下。这个是我们的。这个是我们的麻将那个算法对吧？这个是我们算复杂度的时候要学的一个算法，然后这个就是那个文件对吧？这里面大概有多少个数呢？ 拉到最后啊，拉到最后给大家看，我先产生了两万个对吧？咱们做一个例子，两万个随机数都是正数啊。 然后我们这个算法干啥呢？就是你把这里边最大的无数找出来，给他从大到小排列出来输出就可以了啊。这就是我们这个题啊。那么这个题有几种接法呢？这个题有无数种接法，还有很多的接法，你想怎么写都可以，只要你完成这个， 这就可以了。好，那么我们最容易想到的一个结法是什么？就是第一个，就第一个。那么这个结法是怎么样的呢？第一，你把看好，一步一步来啊，跟着我思路啊，我把这个放大点啊，把这个放大点好。第一种结法跟着我的思路走啊， 是怎么样的？首先你把这个文件里面的内容全给它读进来，一次性读进来，放到哪？放到一个数组里边，比如说你开了一个数组，我刚才的文件有多少个，两万个数字是吧？你开一个两万大小的数组，你给它搁进去， 说读书，搁进去。第二，你使用冒泡盘序，给他排个序对吧，从大到小排个序，排完序以后还在这个书桌里对吧？第三，你把它前五个数给打印出来，那么这个就是我们的第一种结法，是不是？ 是不是非常的暴力啊？好，那么首先我们在不写程序的情况下，咱们尝试一下算一下他的时间复杂度，时间复杂度， 那么这个怎么算？如果你学过前一节课内容啊，你稍微动一下脑子，基本上这个可以算出来啊。 首先我们看第一步读读取文件内容。那么读取文件的时候，如果你写过程序，读取这个里边的数，刚才我们的数是一行一个数，那么这个时候你就要写一个循环对吧？你写一个循环，多大的循环呢？大概循环 n 次对吧？然后把这个数给它读到我们的这个数组里。 因此呢，第一步的他的时间复杂度是多少？时间复杂度多少？就是嗯，对吧？或者你叫欧恩也可以。好，我们再来看第二步。第二步冒泡排序。如果你写过冒泡排序，或者你看过上一节课的最后一页 ppt， 你知道冒泡排序的算法复杂度是多少？嗯，风，对吧？也就是他的风。 好。那么最后一步打印前五个数，那么他的算法复杂度是多少？勾一对吧，他只你只需要循环五次就 ok 了，他是跟没有关系的。因此我们综合来看，整个这个算法的复杂度是多少呢？ 这一个可以约掉，这个可以约掉是吧？我们只看最高界硬层的算盘，不是复杂度是多少。欧文方。欧文方，这就是我们的第一个解法，就是我们的第一个解法，非常的暴力。那么他的空间，他的时间复杂就是欧文方。那么空间复杂 都是多少的？空间复杂度，我们定义了一个这么大的数组对吧？定义了一个这么大的数组，那么他的空间复杂度应该就是欧恩。那么至于其他的变量，其他变量跟恩基本上没有关系，因此我们可以忽略啊。我们可以忽略。这个是他的空间对吧？这个是他的空间复杂度啊。这个是他的时间复杂度。 好，我们往下看啊，看下一页 ppt。 ok， 这个就是我们的左边这个呢，就是我们写的那个算法啊，这个就是我写的算法。那么这个算法是不是跟上节课我给大家去那个 那个例子是一模一样？对，就是那个程序啊，就是那个程序。他的空间复杂度是多少呢？欧恩，还记得他的公式吗？还分等于三加二十四对吧？四加二十四。他的空间复杂度就是欧恩， 那时间复杂度是多少呢？ iphone 等于我们上节课说过 n 方加 n 加了一堆乱七八糟东西的吧。那么他的忘加 n 了。 那么他的时间复杂度就是欧文凤，这是他的，我们分析出来他的复杂度。好。那么我们知道这个算法是这样的，把这些东西删掉，那么你怎么去优化？ 你怎么去优化？你怎么去优化？这个首先想到的第一种优化方式是什么？我们这里看这个冒泡排序啊，他的算法复杂，都是欧文风， 他影响着我们整个的这个程序的一个复杂度。因此我们是不是可以第一种想法，就是 把他这个冒泡排序给他优化掉，优化成别的排序，优化成规定。那么如果你学过的话，你可以知道啊，记住啊，规定的算法负责都是多少或东北老根对吧？我们把这个冒泡排序直接换成规定排序。这个我们这个算法是不是会快？确实是这样。那么 还有第二种优化方式，第二种优化方式是什么样的优化方式我们知道啊。 嗯，第二种文化方式我们就不看上了，看后边对吧。就是我给大家今天要演示的节拍二。节拍二这个优化的方式是怎么样呢？首先开辟一个大小为五的速度。为什么？因为我们最后只要五个数，对吧？然后我们的算法是怎么样的？我们读一个数，比较一个数。 比如说我们首先开一个大小为五，这里面存着五个数， a 一、 a 二， a 三， a 四， a 五。然后我们读一个数，跟这个数数里面的数进行一次比较。比如说我们先把前五个数存进来，然后从第六个开始读，读一个，比较一个，然后把这个数数里面最小的换最少的给它扔掉。然后把那个如果他比我们读现 那个数小，然后我们把读进来那个数给他存进去，把最少的扔掉。这个就是我们的这个新的算法。好，那么大家分析一下这个算法的复杂度。我们先分析算法复杂度，好吧， ok。 开辟一个大小为五的数数，然后读一个数比较，一个最少的扔掉。那么我们只需要读几次呢？这个算法的 只需要循环几次呢？循环 n 次对吧？虽然里面只有一个比较，但是这个比较可以忽略不计，因此他只需要循环 n 次。他的算法复杂，都是 o n， 那么打印出主 他循环几次？五次对吧？欧一开辟大小为五的速度。第一，完全不需要时间啊，因此他的时间复杂度不需要去计算啊。因此我们这个算法的时间复杂度是多少？我问了。然后他的空间复杂度是多少？他只需要开一个长度为五的速度，长度为五的速度，因此他的空间复杂度 是欧一啊。好，那么我们看我们这个他的一个写法对吧？他的一个算法是怎么写的？看左边这个对吧？首先第一步看这里 啊，不止看这里啊。首先第一步看这里，我们开了一个大小为五的数组啊，这个就是我们开的那个数组，大小为五的数组。 好， ok。 然后我们在这里有一个循环，循环读入对吧？循环读入读一次，我们比较一次，读一次比较比较在哪呢？就在这个地方啊。我们把 这里边最小的那个数跟我们读进来的数比较，如果最小的这个数比我们读进来的数要小，因此我们把最小的这个数给它扔掉，换成我们读进来这个数。比如说我们现在里面穿的一二三四五，然后我们读进来一个六，那么六跟我们这里面的谁比较呢？ 最小的这个数比较，如果他比六小，如果他比六小，我们就把这个一给他扔掉，然后把六给他存进去。如果下一次读进来的数跟谁比呢？跟六二三四五。现在是变成六二三四五了。 跟这里面的谁比较呢？比如下次你读进来一个还是四对吧？然后你跟这里边最小的比，最小的是几二比对吧？你比他大，你就把四填在这，把二扔掉。这个就是我们的这个算法。那么他的空间复杂度是多少呢？就是欧一。因此他不管你这个 n 多大，不管你这个 n 多大，他最终只使用了 五乘以四个字节的内存，五至乘以四个字节的内存。然后他的时间复杂度是多少呢？我就是我们只需要循环 n 次，因此他肯定要比我们的那个要快，对吧？因此他肯定要比我们那个要快。好。那么这个是我们 这个淘宝可以算法的两种直接思路啊。我们给大家看一下我们的这个代码。好吧，看一下我们的代码 啊，大家有兴趣的话去我们的群里，群里或者去问我要一下这个代码的链接，我给大家发一下。好，这个就是我们的整个代码，我写了那个，先不管这个，这个是我身份数据用的算法。一全部读入，排读入，然后排序，然后输出，然后算法二边读边比较，然后直接输出。 好，那么我写了一个程序啊，这边是两万个数对吧，这里面是两万个数，这个地方也可以用这个表示啊，我没有关系。然后我去比较一下他俩的时间，大家看一下结果， 跑下看下结果。 ok。 然后方案一使用了多少？方案一使用了多少，就 六十一毫秒。方案二呢，只使用了六二十六毫秒。这就是我们这个算法优化完以后他的一个效果，大家看到了吗？ 看到吧。然后你从那个算法的时间复杂度上，一个是欧恩，放一个是欧恩，也可以知道我们第二种算法肯定比第一种算法要快啊，他的结果是没有问题的，结果都一样，对不对？好。那么这个呢？就是我们的一个 top k 问题的出题版本。然后大家呃理解一下这个算法是怎么样的，然后理解一下 我们怎么样去优化呢？然后怎么样去计算他的算法复杂度的。我们在没有写程序的情况下，就基本上可以把他的算法复杂度计算出来。好，我们后面的。嗯，后面的课程呢，也会带着大家一步一步去继续深入去学习我们的算法，学习我们的算法复杂度。 ok， 直接喝酒到这，谢谢大家。

好，同学们，那么这一小节呢，我们要讲解的是 super 方法去调用负累的方法， 那么既然说到负累啊，那我们飞快方法的应用场景是不是仍然要依赖于咱们的继承才能去做测试？ 那么接下来啊，首先老师先不讲飞欧牌这个方法到底该怎么样去用，也不去说明他的使用场景。老师先喷一个问题出来，老师问啊，飞欧牌方法的作用在这里说明是不是就是调用负雷的方法？那么接下来老师问你个问题， 在咱们讲解 feel 之前，我们有没有写过某种写法能够做到在子类里面去调用负累的方法？有没有？哎？是不是有的？那我们的写法是什么？同学们还记不记 哎，我们是不是这么写过负累累名打点函数吊用，是不是就能做到吊用负累的方法了？ 那么接下来同学们啊， super 这个方法我们也说了，是不是可以用 super 去调用负累方法，那所以就是说 super 我们可以调用负雷方法，之前的负雷类名点还是吊用，是不是也可以调用负雷方法？那么既然是两种写法，是不是一定会各有利弊对不对？那么所以一会的话，咱们做实验的话，重点是不是要学习 super 的写法，以及我们 super 的优缺点对不对？ 那么所以这个实验我们怎么做啊？听老师讲，我们第一步准备环境，准备好环境之后呢，在我们的某一个类里面，先通过负类类名点方法调 调用的形式去调用负累的方法，然后我们去观察代码，然后再怎么办？改成 super 的写法去实现需求，我们去对比 feelper 和我们的负累，打点函数调用的区别就可以了。 那么接下来啊，同学们先跟老师来捋一遍我们的代码，在我们要测试 super 这个方法的环境之下，大家来看，我们有 most 这个类默认要继承而不寨特， 我们有死故这个类默认继承的是谁啊？嘛死，哎，我们改变了一下这个继承关系啊，咱们来看我们由 pruntice 这个类，这个类是不是继承到的是死故？那么所以也就是说现在啊继承关系是 max 词，继承给死固，再继承给 perntys， 是不是我们的多层 继承？那么接下来啊，同学们讲，我们之前定义过的马斯特类啊，死固类啊和 parts 类啊，是不是都是定义了同名的属性以及方法？ 那么接下来老师的问题就来了，如果老师想要在 pruntis 里面一次性调用到死故和 most 负累的方法该怎么做到？ 注意啊，是一次性吊用到死固和 most 负累的方法该怎么做到？ 哎，其实这个时候同学们讲一下咱们之前的做法呢？他们来看啊，是不是就是封装函数想要调用哪个负类的方法，把负类的方法在函数里面调用一次是不是就可以了？那我们说注意传递 报复行参对不对？那么接下来同学们讲，老师是不是想要一次性调用负类的同名属性和方法，那怎么做到呀？是不是定义一个函数，这个函数里面有两个负类的方法的调用是不是就可以了？ 那所以是不是就是马斯特这个负累要调用同名属性和方法，似乎这个负累是不是也要调用？那么这是不是就是我们原始方法去解决这个需求对不对？那么接下来同学们啊，咱们就这样 分析一遍原始需求，咱们把原始需求去实现出来，然后呢再去分析 super 的需求是如何实现，对比两种方法是不是就可以了？那接下来啊，同学们，咱们一起啊，回到拍唱当中来，咱们把我们原始 负类点函数调用这个写法去实现咱们的需求。那么接下来同学们啊，打开拍叉母，在拍叉母里面啊，同学们来看， 我们最后的这个子类是不是就是 pruntise？ 在这个类里面，我们是不是要去完成刚刚的需求？刚才的需求是什么来着？ 爱需求是什么？需求是什么？爱是不是一次性调用调用负累？呃，当然是两个负累有死故，还有谁和 m a s t e 二、爱调用负累 的方法怎么做到呀？是不是定一个函数？比如说我们叫麦克港欧的港 k 口对不对？那我们是不是把这两个负类的初始化以及方法都调用一下是不是就可以了？那所以啊，我们就死固打点 调用阴历套，然后呢把 saf 行参要传递进来，并且死固的话，我们是不是还要去调用每一颗 kike？ 还是注意 saf 的行参问题。 那么接下来最后是不是就剩马斯特打点吊用阴历套方法？那么还有我们的马斯特是不是也要打点吊用 max k k 注定传递赛尔服？ 那么在此基础之上推出来看 prantice 这个类是不是创建了对象大邱，那么我们的大邱是不是就可以打点吊用这个类当中的所有属性以及方法，那我们调用谁呢？调用一颗猫， 调用一个每颗 odk 是不是就可以了？那么接下来啊，我们就右键转去看一下，是不是死固和 most 这两个类的同名方法都被 调用到了，是不是就可以了？那么接下来啊，当我们去右键转一下，他们来看，是不是子姑类的和我们啊妈斯这个类里面的属性和方法是不是都已经调用成功了？那么这是不是就是我们原始写法 布雷类名点方法调用的写法呀？对不对？那么这种写法的话，注意啊，老师教这种写法为我们的方法一，那老师问大家一个问题， 方法一，也就是我们这种原始写法，那么我们觉得他的优缺点会是什么呢？ 哎，比如说，老师问大家一个问题啊，这个死故和妈死词是什么？哎，负累累名对不对？那老师问了啊，如果上面定一类的时候把名字变 了的话，那同学们想一下，咱们底下这个地方的代码要不要把类名去修改呢？要， 对不对？那所以啊，我们能发现的第一个不太好的地方就是如果定义的类名修改，那么这里也要修改，怎么办呢？是不是麻烦啊？对不对？爱麻烦。那么第二点，老师觉得他不好的地方就是 我们这里还好是两个负累，是不是调用了负累的初始化和方法就可以了，但是如果是一百个负累呢？ 这个地方的代码量是不是就蹭蹭的向上涨了？所以啊，那我们也就是说啊，如果这样去写的话，是不是代码量太庞大了，对不对？哎，代码量太庞大了，而且几乎啊，是不是还都是闰余的代码，基本上 都是大致一样，是不是只换一个类名，对不对？哎，所以呢，代码量庞大还比较勇于，对不对？哎，所以啊，我们觉得这种写法的话能实现需求，但是呢，是不是不够完美， 对不对？好，那么接下来啊，这是不是我们用之前的方法实现了这个需求，那么实现完这个需求之后啊，朋友们，咱们简单冷静一下，回忆一下写法是什么， 哎，是不就是负类类名，打点函数吊用是不是就可以了？那么接下来啊，同学们，在这种写法的基础之上，我们方法一啊，现在就测试完了，同学们别急，我们是不是还要去进入到方法二，就是那个 feel 方法的测试。 但是啊，咱们学习分阶段来我们这一小节啊，就分析一个思路，把原始方法给他实现这个需求，那么从下一小节，老师再去讲解 super 方法的写法，再去做对比。那么讲到这呢，老师把咱们这个视频呢，先稍微暂停一下。

好的，欢迎回来。 pgpm 课程设计啊。嗯，这节课我们主要是讲一下这个斯维特这个分析计算啊，呃，不知道你们的版本有没有，我们这个五点二版本是可以直接跳过跳到这个计算的，那么 呃保存一下好，确定 保存完之后呢？我们，嗯返回模型显示这样的，这个其实这样走进去 啊，我们需要这个进行先定一下参数啊，或者是呃我们先看一下，点到计算这一栏， 好点就点 我们看一下啊，我们一般是在这个地方，如果如果大家就是呃不可以的话就是也可以在这里啊，这有一个那个呃分析分析啊，我们但是我们一般是先要进行一个处理的啊， 就是一个前处理先要定义他的参数，我们参数定义的话呢是根据呃他老师给定你们的参数，好吧， 我们看一下给定的是抗震的设防类别，我们一个一个来输入是甲级的抗震这一块填写信息。假类啊，设防类别， 然后这还有一个释放力度是七度的啊，是七度产地类别的话是属于呃一类啊，这个是一类，我们选中一下 好一类，然后的话呢这个是混凝土墙的等级是 c 三五的啊，我们先把这边设置好，嗯，在这咱们的这个材料信息啊，混凝土，嗯， c 三五 这总体信息啊，这里隆重啊三， 我们找一下 c 三五啊，他的一个混凝土等级， 呃，这个的话应该是在，哦对对对，在 设置，你搞错了啊，这个是在你的那个住啊，梁啊板啊那里啊，有一个混凝土等级调整的啊，是这样的，好，我们来看一下这里吧，我们一个一个来讲吧 啊，混凝土隆重的话就是按标准的就行了，这个不做修改这个也不做修改啊。巡防陈述我们是七层啊，我们输输入一下刚才隆重，我们因为没有刚才啊这个东西啊，转换成所在，这个不需要输入啊。地下陈述没有 好，这里这里也不不做调整，然后这里强中跨这里不做调整，看对面啊，这个也不做调整，然后这里是结构材料信息钢筋混凝土结构啊，框架结构啊，这里默认啊，默认 手在地区啊，这个全国吧啊，这个这个就按全国点就行了。规定水平力的确定方式啊。这个不改啊，不做更改这个不做更改，这个也不做更改啊。 好的，这这边的话也不采用啊不采用不做更改，整体考入楼梯高度嗯，这边的话我们呃不做考虑的，因为他这个是呃有提醒说了的啊， 他这里输了的就是不建啊，不参与模型整体计算的啊。 好，如果有参与的就是呃参与的话呢，是要呃建好楼梯啊，你们再进行 经考虑的啊，这个东西是好我们继续确定啊，这里的话都模型啊，我们看一下多塔否啊，这都刚中笔计算模型啊，我们这个是需要勾选一下的啊， 丰赫仔啊，我们地面粗糙度这里好像他们就是这个也是给定的啊粗糙度这边在设计设计这一块这一类啊处类别是二类的， 我们看一下这个这边我们再来看一下啊 出招度是否他给定了二类二类啊，这里有一个二类， 我们这里先按阿雷来吧啊 b 啊，嗯，然后修正后的基本风压啊，那我们这个看一下他是否给电的基本风压信息， 场地特征周期啊，这有一个，我们找一下风压。好，零点六五这里有的。 b 类啊，这里有个 b 类的在这，在这啊，零点六五 修改一下。好，这个不做修改啊，这个主泥笔也不用做修改。 好的，制定一封荷仔做修改啊，考虑横风风向规范啊，这里就 点。这就行了， 是否考虑风筝呢？嗯，这个一般是需要狗血 看一下，考虑扭转风局影响。嗯，如果是老师说了的话就给，如果没说的话我们先不做吧，因为，嗯，我们没有按照是到时候他等一下那个左右边什么没过啊，会 好的，我们这里就地震信息啊，刚刚设置好了一些。嗯，折点系数特征周期不做修改啊，我们看一下哪里有做修改的，给大家看， 全国统一按材料分比。好的，嗯，这里偏心啊，考虑考虑双向做地震左右，这里先不做修改。 好的，我们火仔这我们要选选一下折剪啊， 好，按他自定义就行了，目前好的。嗯，二级效应我们这里也一般不做修改啊，这里高度调整， 内力调整， 考虑弹出性内分析分布计算啊，这个是按楼层调规范方法，我们按规范方法来就行了。 信息啊，我们再看一下 量的保护层厚度，我们是看一下他是否给定了。好，这里有的。嗯，板的是二十，量的是二十五，住的是三十， 二十住的是， 住的是三室啊，这里我们做一下调整三室。好的，我们继续看一下， 赶紧缓解他的信息。 好，这里的话是软件自动给我们给定的 啊，如果你们是有，呃这个呃就是我们可以去根据就是老师给定的去修改他的参数啊，这里都是呃呃 hl b 四百的。好，这样我们就不用做修改了。混凝土我们看一下。 好，这里也不出出感。疯狂信息 分享技术啊，这里都是。 嗯是否有调整就是按照规范新规是否有新规调整啊。这个是我看下这个 屋面户外在与同事组合对了好的地下室没有啊，我们就不需要那什么。嗯按照高压高性技能性能分析 这个是我们要就勾选的啊。中钻不屈服，我们应该是大钻不屈服了啊。好，这里也是。呃勾选这一类就行了。 好，按这个就是模型不屈服。嗯不屈服啊。采用家居连笔采用。好，这里咱们就不需要勾选的啊。 详细输出未必我们点一下详细输出吧，好吧。嗯这个无所谓的啊这个无所谓，我只是想看一下大家可以看的就讲话输出的话就是。嗯旧文版输出结果 我我们可以作为看一下他到底是怎么样的详细的一个程度我们可以点一下这个来看一下啊。好的，嗯这边我们就不需要进行勾选了啊。 好一样的。好，咱们就直接点确认设置完之后呢我们还需要添加一下特殊粮啊，加一下特殊柱就行了啊。 好，一层我们这个楼层选择一下全选确定 啊这个是要大家一层一针去的啊，我只是因为我所有建的都是一样的所以的话呢嗯就做全部楼层楼层选择了我们添加特殊作啊 啊角柱啊角柱把角柱添加一下， 然后呢咱们再把编注添加一下， 我看一下是否可以这样。 ok， 然后，嗯，其他的咱们如果没有特殊构造要求的话就不做勾选了，添加这两样就足够了，就作业这一块。 好的啊，这前面的处理的话呢就已经处理好了，处理好之后 啊，咱们可以就直接进行计算了啊，点击一下计算 使用老模型看一下以前都没有的。 好，我们用老模型吧。好吧 好的，完了之后呢，我们不需要呃，就是喝载补充啊，我们直接点计算这一块，然后呢我们检查一下模型先 啊，先检查一下模型， ok， 检查完之后没什么特殊的呃就可以了，然后我们看一下就是生成数据和计算啊，这里可以直接导。呃生成的计算书的啊，我们看一下结构计算六十四位的啊，我们计算六十四位的， 嗯，生存数据，生存数据加计算啊，我们点这个 没有授权呃，我的锁可能出问题了，你点这个吧，看一下。我是三十二位的锁， 呃，是不是我的锁出问题了呀，就是大家可以直接就点击生成技术 就行了啊，计算完毕可以进行分析了啊，我们看一下数据了啊， 我们查看一下手机参数哎，可能是我的锁图，大家点一下他就会呃显示出来的，我们看一下吧，保存，看一下这边是否有 好点一下这个。哎，他他他他， 我们全部点点一下升计算一下吧，好吧， 我的手可能出问题了。好，完事之后呢我们看一下保存 好还是不行啊。嗯，我们返回去前处理一下，保存 好保存之后呢，我们再来这里，我点一下新的看看， 好再生成 好，没事。嗯，这节课先这样，然后下一步的话我们给大家再讲这个生成计算书有些什么。呃，注意的地方。好，我们直接呃这节课就结束啊，谢谢大家观看。

对于老爱闭起来爱好者， 或多或少都会遇到过由于视频年代久远，画质模糊的问题，但又特别想看这个内容的高清视频，那么这时候该怎么办呢？这种时候我一般会选择这个视频放大器 topas video inhale ai 来修复视频画面。这款跟我上期视频讲的 toopass dj pisso ai 其实是同一家的，他的使用方法同样非常简单。 首先我们需要先准备好你想要修复的低画质视频，然后拖到这个软件里面，稍等一会就会出现对比的晕染画面，可以在这里选择你的原视频画质是低中还是高。然后你的视频是主行扫描视频还是隔行扫描或者稀剧，这里是原视频可能会 出现的问题，你们可以看到原视频的需求来选，然后这些选择需要放大的倍数需要优化到四 k 还是八 k。 裁剪填充这个选项可以关掉，不然你的视频可能会被等比例的裁剪掉。接下来下面的东西基本不用动来了。接下来就是最关键的一步，选择 a i 模型。突发时 videont ai 在二点三版本里面的 a i 模型一共分为四个系列， 具体如图所示。在模型的左边也会有该模型的参考说明，但也不是完全绝对的，你们可以根据自己的需求来进行选择，懒的话也可以直接选择推荐的就行。然后点击这里的比较，再点击预览，就可以对比出该视频在哪个模型中的修复效果最好，从而自行选择模型。选定好模型之后，直接在这里点击导出就行了。 接下来就是漫长的导出过程，导出的速度由你的显卡来决定，你的显卡性能好的话就会快一点，如果不行的话就慢慢等吧。这是优化前的效果，这是优化后的效果，各位觉得怎么样呢？那么本期视频就到这里了，如果各位觉得对你有用，可以来个一键三连加关注哦！

卧槽，阿 k 是真听闻呢，建议啊，这期来看一下阿 k 的 s 九八 top 结构钢定位版，前高轿竞品是要低不少的，百分之九十八的配电二幺零。右上角呢则是一块一点四七英寸的 tft 屏幕和一个表冠手感的旋钮。 整体的布局上呢是百分九十八配列的键盘，但是保留了二 u 的零，对经常使用小数字键盘的人是相当的友好。保留了四个功能驱动按键，但也是可以在驱动中改成自己需要的按键。 上下盖的和中框的三层外壳在减少前高的方面也是下了一番功夫的，输入体验是很舒服的。屏幕的主界面是显示时间、日期、电量和键盘的其他一些状态指示旋钮可以通过按压旋钮来切换屏幕还是声， 在控制屏幕的时候我们可以看到这些都是灯光之类的，当然屏幕也是可以自定义的，你可以在驱动中上传自己图片或者 gif。 在有线模式下，这个 a 口可以当做一个 hop 来给电脑的拓展接口， 可以将鼠标的 gug 放到这里来。而 c 口则是支持了一个十二瓦的快充，但是电池容量是偏小的，三千七百五十毫安时，但是他有快充就可以做到所谓的充电五分钟，使用二十四小时。 这个边角滑动呢则是 v 和 mac 的切换，我个人觉得可以做成三模的切换开关。接收器的收纳仓呢则是放在了左边在接收器上呢也是这次二 k 的新 logo。 top 结构的高尼维版手感会比较硬朗， 但是一致性是真的很强，触底反馈很好，很是适合打游戏。内部的填充呢则是卷王级别的 pro 夹心棉，海沙周下垫、 pet 声优垫，然后就是底面和开开模的硅胶底垫。 轴体则是二 k 向九子定制的大可购，轴体的杂音还是略有一些。 总结一下，市面上软弹的 gasket 遍地都是，而 top 结构却还是很少，阿 k 就是勇敢的迈出了这一步，整体的手感是很硬，适合触底，干脆也给大家留下来了很多玩法给大家选择， 他不刚定上个段落轴，那真是爽的不要不要的。而二幽灵的存在也是给喜欢小键盘的人很不错的体验，如果你 gask 的玩多了，那么这个键盘肯定会给你不一样的体验。