kivy中scrollview详细教程

微信小程序 scroll view 组件的基本使用，今天我们来了解一下 scroll view 组件的基本使用，那比如说我们希望使用这个组件来实现如图这样的一个纵向滚动的效果。我们先来分析一下，比如说这个黑框是一个有高度的容器， 然后里面有三个紫元素，分别是 abc， 然后咱们通过鼠标或者自己的小手在这里往上拖的话，这里面的三个元素会进行上下滚动，那么这个效果要实现的话，其实非常的简单，咱们总共有三个步骤， 那第一步呢，我们需要将最外层的容器设置成 show view 这个组件，然后第二步咱们需要给这个组件加一个属性，是 screw y， 代表说我们允许在纵向上进行滚动。注意啊， 如果允许纵向滚动的话，需要加一个 scroll y 属性，如果是横向滚动，那就是 scroll x， 同时为了让它能够实现纵向滚动的效果，还必须给这个 scroll view 组件加上一个固定的高度，那于是咱们通过这个样式的形式 给他加了一个固定的高度，是一百五十个像素，那为了让他更加的清晰，咱们可以加一个边框线，同时也给他限制了一下宽度。 清楚地了解这个实现的过程之后，那接下来咱们打开微信开发者工具，咱们可以直接基于上个视频的 flags 横向布局效果来进行修改。 上一个视频咱们外面包裹性质的容器是一个普通的 view， 里面是没有办法实现这种滚动效果的，那接下来咱们可以把包裹性质的容器 从 view 替换成 shrew view， 同时也修改一下结束标签，同时咱们为了开启它纵向滚动的效果，还要给添加一个属性 scroll y， 代表说我们允许在纵向上进行滚动， 那么这个时候大家发现这个效果好像并没有出现，那接下来咱们还少一些样式，因为默认情况下你如果这么写的话是没有办法进行滚动的，咱们还需要给外层包裹性的容器加一个强制性的高度才可以。咱们打开自己的样式表， 咱们就不再进行 flex 布局了。先清空给他添加一个边框线，咱们先看一下外面的容器宽度和高度分别是多少。咱们保存可以看到外面这个包裹性容器，他的高度就是里面三个盒子的总高度，他的 宽度是占满整个横向的区域，那接下来咱们可以限制它的宽度，宽度咱们给它设置一百 p x， 然后保存。这个时候大家可以发现这个黑色的边框线就变得只有一百个像素了，但是这个还是没有滚动的效果， 咱们之前说过还需要加一个限定的高度才能实现纵向的滚动。来咱们加一个高度一百五十 px， 咱们保存看一下效果，我鼠标放上去 网上拖动，可以发现咱们外面这个容器就能够让里面的内容进行滚动了。这里注意之前咱们介绍过，在一些电商的移动端项目里面， 是不是经常可以见到一个左侧的滚动列表效果，其实咱们就可以基于 shrow view 这个组件来进行实现，那么实现的过程总共有三步， 第一步，设置外层包裹性容器为 shiro view。 第二步，如果是纵向滚动的话，要加一个属性 shiro y， 如果是横向滚动，就是加一个属性 scroll x。 第三步，通过样式的形式添加一个强制性的宽度或高度，在固定的宽度中，如果里面的内容超出了咱们设置的区域了，就会出现滚动效果。记得点赞、关注、收藏，咱们下期见！

朋友们好，从这节课开始啊，咱们一起来学习小程序里面组建相关的内容。那首先呢，我们来了解一下小程序中组建的分类， 那小成语里面的组建啊，哎，其实也是由宿主环境提供的，那么咱们开发者呢，可以基于这些组建，快速的搭建出漂亮的 页面结构。那小程序官方呢，哎，把组件分成了九大类啊，那这个分类有点多，咱们就不再挨个去看了，其中啊，老师把比较常用的组件给他去做两下标红啊，比如说像试图容器类的组件呢啊，咱们会比较常用啊， 又比如说像基础内容的组建，还有表单组建以及导航组建，咱们用的呢也是比较多的。 ok 啊，那接下来我们先去了解一下，看小程序里面都有哪些常见的 试图容器类型的主线啊，那总共有三个啊，是比较常用的，第一个呢是 view， 第二个是 scroll guard view， 第三个呢是 swipe 还有 swipe gun。 那首先呢，我们来了解一下，这个 view 组建是来干嘛的啊？这个 view 组建呢，哎，就是一个普通的仕途区域组建，它呢类似于咱们 html 里面的 div 元素啊，它呢也是一个跨级的 元素，通过这个 vivo 啊啊，可以来快速的实现咱们页面的布局效果。那咱们都知道啊，在 htm 里面，如果要实现页面布局的话，用的最多的啊，就是 div 元素了。 但是呢，在小程序里面啊，咱们要实现页面布局的话呢，还用的最多的就是这个 vivo 元素，它就相当于是网页里面的 div 元素，还用来实现布局的。那接下来 来第二个比较常用的仕途容器组件，就是四个肉 gar view， 它呢是一个可滚动的仕途区域啊，经常用来实现滚动的列表效果。来举个例子啊， 都应该用过手机京东对不对啊？哎，在京东里面呢，是不是有一个底部的泰本栏，那你点击到分类的时候，你发现左侧是不是有一个可以滚动的一个列表区域？那么在咱们小程序里面啊，就可以通过死个肉杠 view 这个组件啊，来实现左侧这个滚动的列表试图效果啊， 这咱们 skr 刚 view 啊，经常来实现的一个列表效果，那接下来啊，就是 spapper 还有 swipe 嘎艾特，那这两个呢，分别是轮波图的容器组件，还有轮波图的艾特木象组件，那比如说在咱们这个项目的首页啊，哎，可能会有一些轮播图的这个效， 对不对啊？那么这个轮毂图外面是有一个容器的，这个容器啊，就是我们的 swipe 组线，那里面的每一个可以轮播的艾特木像啊，都是通过 swipe 干艾特木来实现的，那所以说通过小程序里面提供的这些组件，就能够快速的实现页面的精美布局。 那好，这节课关于咱们小生意里面组建的分类以及常用的仕途容器组建啊，我们就先为大家介绍到这里， 这一节课呢，我们来了解一下 view 组建的基本使用，那比如说我们要在页面上啊，实现如图这样的一个 flex 横向布局的效果啊，在里面呢有三个元素，分别是 a、 b、 c， 我们呢希望让这三个元素横向布局，那如何实现呢？哎，咱们首先呢来看下 u 结构，然后呢我们再去看这个样式啊，在 ui 结构里面呢，我们外面是一个包裹性质的大容器，有一个类名是肯听呢一里面呢包含了三个子 vivo， 每个 vivo 里面呢都包含了一个文本，分别是 abc。 然后呢我们需要写样式啊，让他们实现这种横向的 flax 布置 局效果。大家发现啊，这个样式哎，除了标签名字不一样之外呢，其他的和咱们普通的 c s s 哎，都是完全一样的。 首先呢我们先选中里面的这三个子六，给他加一个宽高，然后呢文本让他在居中进行对齐啊，接下来呢，咱们分别通过这个 c 三的选择器啊，选中这一二三这三个子元素，分别加一个背景色。 最后呢哎，我们给这个 cten 呢一这个大容器啊，来一个 flax 布局，然后呢设置在横线上进行分散对齐，就可以实现对应的意外效果。 好清楚了实现的思路之后啊，那么接下来我们打开微信开发者工具啊，咱们去写一下对应的代码。 首先呢我们先找到对应的页面，比如说我们要在这个类似的页面上去实现对应的效果，那咱们可以展开配置，是这个文件夹里面呢，找到类似的对应的这个页面啊，咱们先找到页面的 结构，对应的文件就是类似的点微信 ml。 然后呢我们再找到对应的样式表文件啊，就是类似的点微信 ss。 在第一个这个文件里面呢，咱们去写结构。在第二个里面啊，咱们去写样式，首先呢咱们去写结构啊， 来，在这呢放一个 view， 接下来给他起一个啊， class 类名啊，是 continuer， c， o， n， ti， 恩雅， cantoner。 一里面呢，咱们放三个词， view 来， view 文本呢是 a， 然后呢 ctrl c， ctrl v 啊，咱们复制，第二个呢是 b， 第三个呢是 c。 好，写完这个结构之后呢，咱们可以这样保存。大家看，在页面上就出现了三个文本啊，分别是 abc。 那之前呢，我们介绍过啊，这个 vivo 就相当于是网页里面的 div， 那所以说啊，这个 vivo 默认是站满整个这一行的，那因此啊，这三个 abc 呢，是纵向排列的， 那接下来啊，咱们需要给他去美化样式了，来，首先呢，我们给里面这三个子 vivo 是不是加一个框框高啊，来，咱们选中这个复原素啊， 在这里用类名选择器啊，选中复原所样的空壳，哎，这是后代选择器啊，来一个 view， 来一个宽度，哎，是一百个 px， 这样 来一个高度呢，也是一百个 px。 那然后呢，咱们让这个文本剧中的话呢，还可以来一个 text 杠啊，烂啊，指横向剧中来一个 sont， 再纵向剧中的话，咱们可以来个杭高是不是就行了呀？来，烂 hat 等于一百 px。 好，咱们保存。 那保存之后呢？哎，咱们这个开发者工具啊，会自动进行变异，变异之后呢，我们最新的效果就会给咱们展 试出来。大家发现啊，这个文本好像确实啊有这个剧中的效果，但是呢，为了更明显一些，咱们需要分别为这 abc 对应的 view 去加一个背景颜色。那这时候呢，咱们可以用到 c 三里面的选择器了，那比如说我们可以选中啊 container 里面 view 啊，怎么进行选中呢？咱们可以通过这种冒号 nth 杠 child 来进行选中啊，分别选中第一、 第一个，第二个和第三个对应的 v 来，咱们快速的复制粘贴来，这是第一个，这是第二个，哎，这是第三个，把这个一改成二，哎， 改成三。里面呢，咱们放一个 back ground cola 啊，去设置背景颜色。第一个啊，咱们来一个浅绿色，那就是 light green j r e n 第二个啊，咱们来一个浅蓝色 back ground 杠 cola light 啊， sky blue 好。第三个呢啊，咱们来一个浅粉色啊，来 back ground 杠 color let pink 来选它好保存啊，咱们来看这个 u i 的效果 好，这时候啊，大家发现这三个盒子啊，就有了自己的效果了，都有个背景色，同时呢，文本也是剧中的，但最后一步啊，咱们需要 要让这三个盒子横过来，然后呢分散对齐。那接下来呢，咱们可以给这三个盒子的复元数出来加一个样式啊，来，咱们选中复元素的这个类名，往下翻啊，在这里呢，我们去加一个点代表类名选择器，然后呢，先 display 啊，进行 flax 的 布局，这样的话呢，他就在横向上，他就横过来了。那然后呢，我们需要在横向上进行分散对齐，再加一个样式啊，是 justify content。 然后呢，来一个 space go around 好，咱们保存 好，大家看，这时候我们就完美的实现了这个横向分散布局的效果。 ok， 这一节课啊，咱们给大家去演示了一下如何通过这个 view 组建来实现页面的基础布局。大家在小程序里面 view 组建的时候啊，你就把它当做是普通的 div 来进行使用就行了，只不过呢，标签名不但是 div 了，而是 view。 然后呢，在写样式的时候啊，没有什么太多的顾忌啊，咱们在网页里面怎么写，在小程序里面就可以怎样来写， 那好，这一节课关于 vivo 组建来实现页面的基础布局啊，我们就给大家介绍到这里， 这节课呢，咱们来了解一下斯克肉港 v 组件的基本使用，那比如说，我们希望使用这个组件来实现如图这样的一个纵向滚动的效果，那比如说外面这个红框呢，还是一个有高度的一个容器，然后呢，里面有三个紫元素，分别是 abc。 然后呢，咱们通过鼠标或自己的小手啊，在这里往上拖的话呢，哎，这里面的这三个元素会进行上下的滚动，那么这个效果呀，要实现的话，其实非常的简单啊，咱们总共有 三个步骤啊，咱们可以直接基于刚才的那个效果来进行修改。那第一步呢，我们需要将最外层包裹性质的容器啊，从 vivo 组建给他改造成 sque ro 杠 v 这个组建。然后呢，第二步啊，咱们需要给这个组建加一个属性还是 sque rogue 杠歪啊， 代表说我们允许在纵向上进行滚动，注意啊，如果允许纵向滚动的话，需要加一个四个肉杠歪这么一个属性，如果是横向滚动，那就是四个肉杠哎 x。 那同时啊，咱们为了让他能够实现纵向滚动的效果啊，还必须给这个 sgo 杠 vivo 组建加一个固定的高度，那于是啊，咱们通过这个样式的形式啊，给他加了一个固定的高度，是一百二十个像素，那为了让他更加的清晰啊，咱们又加了一个边框线，同时呢给咱也限定了 一下自己的宽度，好清楚了这个时间的过程之后啊，哎，那么接下来咱们基于刚才的代码去做一下改造，大家来看啊，刚才咱们外面包裹性的容器啊，是一个普通的 view， 里面呢是没有办法实现这种滚动效果的， 接下来我们可以把包裹性质的这个容器啊，从 vivo 改造成 scrow 杠 vo， s c r o r l 杠 vo， 那开始标签修改之后呢，那咱们的结束标签也需要做一下修改， 那同时啊，咱们为了开启这种纵向滚动的效果啊，还需要给他去加一个属性啊，是 s c r o r l skr rogo 啊，代表说我们允许这个组建里面的元素进行纵向的滚动，好保存。那么这个时候啊，哎，大家发现这个效果好像并没有出现， 哎，是不是啊，那接下来啊，咱们还少一些样式啊，因为默认情况下，你如果这么写的话，是没有办法进行滚动的，咱们还需要给外面这个包裹性的容器加一个强制性的高度 才可以啊。来，咱们打开自己的这个样式表，我们就不再进行 flax 布局了，哎，先清空啊，然后呢加一个边框线，咱们先来看下这个啊，外面这个容器啊，他这个宽和高是多少？来一 px， 然后呢， sorry 的来一个 red， 好保存。 打开啊，外面这个包裹性的容器啊，它的高度啊，就是里面这三个盒子的总高度，让它宽度呢是占满了整个横向的区域，那接下来啊，咱们可以限制一下它的宽度来， 宽度呢，给他改成啊，一百个 px， 好保存啊，这时候大家发现这个红色的边光线啊，哎，就 变得只有一百个像素了，但是呢，这个还是没有这个滚动的效果，对吧？那咱们说过，还需要加一个限定的高度，才能够实现纵向的滚动，来，咱们加一个高度 het 啊，来个一百二十 px， 来，咱们保存 好，这时候呢，我们又会自动刷新了，来，看啊，我鼠标放上去，哎，往上拖动，哎，你发现咱们外面这个容器啊，就能够让里面的内容进行滚动了，是不是非常的简单呀，你 注意啊，之前呢，咱们曾经介绍过，在一些电商的移动端项目里面，是不是经常会有一个左侧的滚动列表效果呀，哎， 其实我们就可以基于四个肉杠六这个组件来进行实现，那么实现的过程呢，总共有三步，第一步要把外面包裹性质这个容器啊，改成四个肉杠六这个组件。 第二步，如果是纵向滚动的话，要加一个属性是四个肉杠歪，那如果是横向滚动啊，就是加一个属性是四个肉杠 x， 那只有这两步还不行，咱们还需要给他去限定一个高度，于是呢，我们可以通过样式的形式啊，给他加了一个强制性的高度啊，就代表说我的高度啊只有一百二，然后呢，里面的内容如果超出我的区域了啊，就会在纵向上来进行这种滚动。 好，这一节课啊，咱们给大家去介绍了一下此刻肉杠 view 这个组件的基本使用。第一步呢啊，咱们需要把包裹性的容器改 改，造成 scroll 杠 view。 第二步，加一个 scroll 杠 y 或杠 x 这么一个属性代表说开启纵向或横向的滚动，同时呢，未来能够实现滚动效果，还必须加一个强制性的宽或强制性的高。那如果是横向滚动，就必须 加一个强制性的宽度，那如果是纵向滚动，就必须加一个强制性的高度。好，这一节课呢，我们就给大家介绍到这里。

我这个视频不是好多人点赞吗？然后大多数人都和我一样是颖宝的粉丝，嗯，有人问我这个是怎么做出来的这种视频，那我今天就免费的分享给大家。其实很简单，首先呢在 tiktok tv 里面找到小床大室 有那个，然后呢还有个横屏，现在就录下来了，建立有序向上的好日子。 然后然后点开剪映，点击开始创作，然后导入你的录的原本的那个视频，点高清添加， 这样就加进来了。可以先把这一段先剪辑了，比如前面的这部分可以先剪掉，然后这个时候在这里面添加画中画，新增画中画，然后把我们刚才录的那段直接放在里面， 放在里面，这个是尺寸是可以动的，看可以把多余的东西放在外面，这样就合在一起。然后这个呢也是可以剪辑的，比如你开头的地方可以用用这个头，你可以把它分割，然后再放到后面， 这是最简单的拼接，然后把上面的点击就可以调节它的音量，调节上面的，然后可以将它的音量调大一些，哈喽，然后把下面的这个音量不变，或者是调小一些，哈喽，背景音加那个字幕，这个大家应该都会了，自动识别字幕，然后这个地方是选那个中文的，然后开始识别， 你看这几个在上面可以直接调一下，然后把样式改一下，这个中文也可以调一下，如果你想突出英文的话，可以把这个字体调大，然后在这里面也可以改，你像下面这个翻译不太好，你就可以改成伙伴们， 然后后面的哪个字啊，词啊，你觉得不对的话也都可以改，改完之后呢，在前面随便设置一个封面，可以找到我们这个大陆封面，点一下保存， 这就完事了，然后导出就可以了。在练习英语口语的过程中呢，也总结了不少的干货与英语学习的一些技巧，包括 app 还有影子跟读，还有一些剪辑啊，都已经放到这个群里面了，喜欢的小伙伴可以进群大家一起讨论学习。

我们之前跟一家在线问诊平台合作的时候，就遇到过特别典型的问题，用户问布洛芬和降压药能一起吃吗？结果 ai 给了一篇家庭常备药清单， 看着都跟药沾边，但其实没有达到点上。后来一次数据发现，将近百分之四十的用药咨询给了参考，内容根本不能解决用户的问题。 但加上了 re rank 模型之后，相关答案比例从百分之六十提到了百分之九十二。在医疗领域，这不只是体验差一点，而是直接可能会影响到健康的决策。 其实像金融、法律、企业服务这些对准确性要求高的行业也是一样的道理，你未给 ai 的 上下文越准，他答的就越靠谱。 这期视频呢，我们就用四个问题把 re rank 模型给你讲清楚。首先，聊一聊到底什么是 re rank 模型？ 它在 r g 里面的定位是怎么样的？第二，为什么我们需要 re rank 模型？光靠 abandoning 不 行吗？这也是面试里面常考的坑。第三部分，我们对比一下 buying code 和 crossing code 的 底层差异，看懂为什么 re rank 更准， 那你真正理解大模型是怎么读文档的？最后，手把手教你根据业务需求选模型，中文用哪个，多语言用哪个？要快还是要准，直接给你实测推荐。我们先来看第一个问题，什么是 re rank 模型？ 简单来说，如果你把整个 r g 系统比作是一个信息解锁系统，那么它的流程呢？大致可以分为三步，召回、重排序和生成。 就好比你在点外卖，第一步你打开 app， 系统给你推了二十五家附近能送餐的店，这叫做召回。第二步呢，你从这二十五家里面挑出了三家最合你口味的，这一步就是重排序，也就是 re rank。 第三步，你下单吃上饭，这对应着大模型生成最终的回答。那么 re rank 模型呢？就是在第二步起作用的那个精挑细选的环节，具体来看，它是整个 r g 流程里面处于嗯解锁和生成之间的中间位置， 我们可以把它看作是一个第二阶段的过滤器。虽然前面的 embedded 模型已经帮我们从海量的文档里面快速捞出了 top 二十五个相关的文档，但是这些文档里面可能有些嗯看起来像，但是其实不相关的，比如说标题匹配，但是内容跑偏的。 这时候我们的 re rank 模型就登场了，它会对这二十五个文档逐个的进行打分，判断它们和用户的问题的相关性到底有多高，然后选出真正最相关的 top 三或者是 top 五，交给大模型来慎重回答。 所以它的核心目的非常的明确，在保证召回率的基础上，大幅提升剪索的准确度。也就是举个例子，假设你问如何治疗感冒， emailing 可能把你知识库里面所有提到感冒发烧咳嗽的文档都拉出来， 其实有些可能是讲感冒引发的鼻炎啊，或者是流感预防之类的，跟你的问题并不是直接相关。而 re rank 模型就会更加精细的判断， 这个文档里面虽然提到了感冒，但是重点在疫苗的接种和治疗关系不大，得分就低一点。这样呢，最后送到大模型面前的上下文，才是真正最相关、最简洁、最有用的信息。说白了， re rank 的 作用就是让大模型看到的资料更加靠谱，从而产生更高质量的回答。 现在呢，你大概明白了 re rank 是 做什么的了。那你可能会问，我们真的需要它吗？毕竟 in benny 已经能够快速找文档了。加一层 re rank 是 不是多此一举啊？这个问题非常关键，接下来我们就聊一聊为什么我们需要 re rank 模型。 首先，我们要认识一个现实， in benny 模型虽然快，但是它有局限性啊。第一个问题是语义理解有限， 编辑会把一段文字压成一段固定长度的向量，比如说五百一十二维，一千零二十四维。这个过程呢，就像是把一本厚书塞进一个标准的信封，信息一定会丢失。举个例子，假设你问为什么我不能在晚上喝咖啡， 系统就召回了两个文档。第一个文档是晚上喝咖啡的好处，第二个文档呢，是严禁在睡前摄入咖啡因。 第一个听起来很相关，因为都有晚上喝咖啡这几个字。第二个呢，其实是负面的，建议是你真正要的内容。这时候 in body 模型可能会因为咖啡晚上这些词都出现了，给这个第一个文档打个高分。但是 re rank 模型它会更深入的理解上下文，它知道 好处不等于可以喝，而严禁摄入才是真正的答案。所以 re rank 模型能够识别出文档二，才是真正相关的复相匹配。第二个问题是维度限制，什么意思呢？编辑模型会把文本压成固定维度的向量，这就意味着它很难完整表达长文本或者是内容丰富的文档。 比如一篇几千字的技术报告，被压成了一个五百一十二维的向量，那么很多细节呢，就会被挤掉。这就像是你用一张 a 四纸总结一本书，再怎么精炼，总有一些关键信息啊，会被忽略掉。 第三个问题是泛化能力弱。现在很多的编辑模型是基于特定文档集来训练的，面对用户千变万化的提问啊，他容易认错人。比如说用户问的是如何缓解焦虑，但是如果知乎里面只有抑郁症的治疗方案，那么编辑可能会觉得和情绪问题差不多就行了，结果呢，就给了错误的答案。 所以呢，综合我们上面讲的，那么应该你就是擅长广撒网，但是不擅长精准的捕捞。那我们之所以需要 re rank， 其实还有一个关键的原因啊， 现在呢，为了提高召回率，我们往往会把更多的文档喂给大模型。比如以前只给 top 五，现在可能给 top 二十，甚至 top 五十。虽然我们现在的模型，比如说 cloud 三 gemini， 这是超长上下文，但是这也带来了新的问题，那就是大模型开始吃不下了。 这里就有两个典型的现象，首先是中间信息丢失，丢失 in the middle。 因为研究发现啊，画模型对输入文档的注意力分布往往是两端强中间弱的。 比如说，你给了他十个文档，第一个和最后一个他记得最清楚，但是中间第五个文档的内容呢，他可能根本没有注意到。就像是你一口气读完一整本书，开头和结尾记得牢，这能够理解吧？那另外一个现象呢，是指令遵从能力下降。 也就是说，当上下文太长的时候啊，大模型更容易走神，容易忘掉你的原始指令。比如说，你刚刚明明说的是只回答医学建议，结果呢？他突然开始聊心理学的理论了，因为他被中间某一个段落给带偏了。 那怎么办呢？结论其实非常清晰，我们需要 re rank 模型，把 top 二十五缩减为最精准的 top 三。注意啊，这里的二十五呢，和这个三只是举个例子， 应用中可能是 top 十到 top 五，或者 top 五十到 top 八。关键是让大模型只看到最相关、最干净的信息。 这样做的好处是提升解锁的准确性，避免误诊。同时减少了大模型的信息噪音，让他能够专注思考，最终输出的回答也更加准确、更简洁、更可控。 行业角度来看， re rank 已经成为了生产级 rng 系统的标配，尤其是在金融、医疗、法律这些对准确性要求极高的场景。没有 re rank， 直接用 in banning 为大模型，很容易出错，甚至引发合规的风险。 ok， 我 们刚才聊了，为什么要用 re rank？ 因为它能够解决 in banning 的 语义模糊、信息丢失的问题，还能够帮大模型避免吃太多消化不良。 那接下来的问题是，为什么 re rank 会更加准呢？它和 inbounding 到底有什么本质区别？其实啊，这背后的关键在于它们的模型设计思路完全不同。我们可以把 inbounding 和 inbound 看作是两种不同的阅卷老师。 inbounding 呢，像是一个速读阅卷员，他先把所有的考卷提前打个分存好，等你上交了作文题，他就快速翻出分数最接近的几份。 而 re rank 呢，则更像是一个语文特级教师，他会把你的作文题和每一份考卷放在一起，逐字逐句的对照， 看看这篇泛文到底是不是真的能够回答你的问题。这两种方式呢，一个快，一个准，而它们背后的技术架构就分别叫做 by encoder 和 cross encoder。 我 们先说 in bend 模型，用的 by encoder 双向编码器， 核心思想是分别处理 query 和文档。然后呢，比对向量，具体是怎么做的呢？他先把用户的问题 query 和知识库里面的文档 command 分 别送进 word 模型，每个都经过一个独立的编码过程，生成各自的向量。最后呢，通过计算这两个向量之间的余弦相似度来判断相关性。 这就有点像什么呢？像你在相亲网站上去找对象，系统会先把你的资料和对方的资料分别打分，然后看看两个分数有多接近。 但问题是，你俩有没有真正聊过天，有没有互相了解？可能你们的兴趣爱好很像，但是其实性格完全不合，这就是 by encode 的 局限，它只看到了表面的匹配，没有做深度交互。 它的特点也很明显，速度快，文档向量可以提前算好，存在向量数据库里面爬的时候呢，只需要算一次。 query 向量适合大规模的海选， 但是它精度较低，因为它是独立的编码，信息会被压缩，容易丢掉上下文细节，所以它很适合做第一阶段的广撒网快，省资源，但是不够精细。 而 re rank 模型用的是 cross in code 交叉编码器，这个名字里面的交叉就暗示了它的核心，它的设计思路完全不同，把 query 和文档拼接在一起，一次性分析。有的它会把输入变成这样， c l s。 然后为什么我们不能在晚上喝咖啡 加一个 s c p？ 严禁在睡前摄入咖啡因 s c p。 然后呢？把这个完整的序列扔进 book 模型里面，让它直接分析每个词之间的关系。关键来了，它不是分开看，而是让 query 的 每个字都能够看到文档的每个字，这就是所谓的 all to all attention。 注意力集中， 你可以想象成你请了一个专业的心理的咨询师，不是只看过你的简历和对方的简历，而是让你们俩坐下来面对面的聊聊天， 看看你们的每一句话怎么回应，再判断你们是不是真的合适。这种深度的互动就带来了两个核心优势，精度极高，它能够捕捉到语义上的细微差别。我听到过一种说法，这是一种一对一的 vip 服务，没有信息压缩，也没有，也没有预判偏差。 最后，他不给你两个向量，而是直接输出一个零到一之间的相关性分数，比如说零点九八二，非常直观。但是他的代价是什么呢？速度慢，开销大。因为每次查询都要实时计算整个训练， 而且计算量远大于简单的向量点击，所以它只能用于第二阶段。比如说只对前二十五个召回结果做成排序，不能用来全库解锁。说了这么多，你可能会问，市面上这么多 ray rank 模型，到底该选哪一个？是越大越好还是越快越好呢？有没有一个万能选手？ 答案是，没有万能的模型，只有最适合你业务的那一个。就像你买手机，有人要拍照好，有人要续航强，有人呢只在乎价格。选 raytr 模型也是一样的，得看你的核心需求是什么。我们可以从三个维度来选。如果你追求的是性能和准确度，那么呢，你就要请那些精度天花板级别的模型。 先看左边这一个， v c re rank face v e， 它是网易出品，在中文和中英混合任务上表现非常突出。在 q n s 的 测试里面，它的效果甚至超过了部分更早期的。比如说日元的模型，特别适合做中文场景下的高精度检测，比如客服问答、知乎查询这类对准确率要求极高的应用。 再看右边这个 b g 一 react layerwise 版本，这是正源推出来的搜特级的模型，代表了当前最先进的技术之一。它最大的特点就是支持多层的输出，你可以选择不同的层级的注意力结果来做排序，相当于给模型开了个多档位的调节，灵活性非常高。 在英文和多语言任务上，它的精度通常是行业的天花板。所以如果你不差算力，又想把召回质量做到极致，这两个是首选。 那如果你需要多语言支持呢？那你就不能只盯着中文模型看了，推荐你用，嗯， bg rewrite v 二 m 三。请注意，这里呢是 rewrite 版本，不是那个用来做向量的 embedded 模型。它专门针对多语言场景优化， 支持中文、英文、法语、西班牙语等一百多种语言。如果你的系统要服务全球的用户，或者知识库里面有大量的外语内容，那么这就是你的标配。举个例子，一个跨国企业的内部知识库，可能既有中文的策略文件，又有英文产品手册，这时候呢，如果你只用纯中文模型， 就会漏掉关键信息，而 b g re rank v 二 m 三就能够帮你跨语言精准匹配。那么如果你更看重效率和响应速度呢？那就要考虑轻量级模型了。比如 b g re rank face， 这是一套专门为平衡速度和效果而生的模型，参数适中，但是在 gpu 的 加持下，推理速度非常的快。比如实时聊天，机器人搜索框及时反馈。 想象一下，用户打完一句话，等了好几秒才出结果，那肯定不好啊。而用这种轻量级 re rank， 能在非常短的时间内完成重排序，让用户感受到秒回，大大提升了交互体验。当然，它的代价是精度略低一些，但是如果你已经通过了 embedding 做了初步的过滤， 只要保证 top 里面有答案就行了，那这点精度损失啊，还是可以接受的。那么到底该怎么选呢？我的建议是，别盲目跟风，先拿数据试一试。通常推荐的顺序是先试试 b c re rank base 或者是 b g re rank base， 这两个在大多数场景下都能够取得不错的平衡。如果你发现精度还不够，尤其是处理复杂与意识容易出错呢？那就升级到 b g l vise 版本。 那如果你要支持多语言，直接上 b g re rank v r m 三，如果系统卡顿，响应慢，就回到 b g re rank space， 并且减少重排序的文档数量来提速。 记住一句话，模型不是越贵越好，而是越合适越好。好了，那么今天的分享就到这里了。今天我们从什么是 re rank 一 路聊到了怎么选模型。它只是在 r i g 流程中扮演了一个精挑细选的角色， 用更精细的方法把大模型看到的上下文变得更干净更相关，从而让最终的回答更靠谱。在实际落地中，很多人一开始只用 in banning， 结果发现深圳的答案经常答非所问，后来加了 re rank， 才发现原来质量能提升那么多。可以说， re rank 已经是生产级 r g 系统的标配组建，尤其是在金融医疗法律这些容错率低的场景几乎是必不可少的一环。

他们凭什么让我心甘情愿的嫁给一个从未谋面的人，凭什么将全族安危寄在我一个女子身上？ 凭什么把我像一个名贵的物件一样今天给陆家，明天给秦家，从来没有人问过我喜欢什么，以后要是穿坏了告诉师姐，师姐再给你做，你与我一同护眼月宗，别想歪啊， 我是说让你拜入本门其他接单修士门下，喜欢恢复原来的修为。 眼月宗传承千年，许多秘术可是向不外传的神妙之处外人根本无法想象。 大家好，我是飞雪，那么这期视频给大家带来的是一个 sv i 的 一个二点零版本啊，那么首先我们要感谢一下我们的 sv i 的 一个团队啊，我会把它的一个链接呢留在我的那个简介当中，大家看到的话记得去点一个 star 啊， 非常非常感谢这一次的一个 star 的 一个放书啊，对于我们长视频的一个制作提供了非常非常有意义的一个思路啊。那么现在目前的话，大家也在开头的一个制作提供了整体的一个效果， 还是非常非常好的，已经没有所谓的以前那些所谓的那种断层，每一段每一段之间。然后呢，对于题词的一个遵循程度也非常好。然后呢，大家在 看这期教程的时候啊，一定要仔细看啊，我会详细跟大家讲一下如何去写这些题日词，他的题日词非常非常重要，这个整个工作流的核心，它就在于一个题日词的一个写法， 所以我才放弃了一个自动版的一个用法，因为他对于提示词的敏感程度是非常非常强的，可能就是手指跟手的一个区别，就会导致最后生成视频的一个不同， 所以我跑了非常非常多的一些片段去调试啊，所以你们待会一定要仔细听去如何实现这些过程啊，那么我们的也要感谢下我们的 k 姐啊，很快就把这些东西都全部做好了。 那么这一期的工作流呢，我已经上传到了那个 running hub 上面啊，那么 running hub 是 我最常用的一个云平台啊，你们第一次注册的话是会送一千点，每天登录都会送一百点啊， 那么在罗尼哈尔上面的话，我们可以跑一个比较高的一个分辨率了，那么我现在开始跟大家讲一下一个工作流的一个使用啊，那么这次工作流呢是分成两个，一个呢是二十秒的一个生成，一个呢是一个十秒的一个生成，那么你们根据本地的一个需求或者你们视频的一个需求去制作就可以了， 好吧，然后呢，我现在从二十秒跟大家讲，因为二十秒跟十秒的逻辑其实是一模一样的，无非就是后面多加了几个点而已，那么你们要继续往下往下面加也可以，但是呢其实我觉得二十秒的一个长视频的一个连贯性其实已经足够了，你们通常来说呢，也不会做一个这么长的一斤到底的一个视频啊， 那么我们看一下，首先呢在这边呢是一个我们的一个模型的加载的一个区域，那么所有的模型呢，你们一定要仔细看啊。 d 照这边是分成两个模型的，如果你们是动漫类的，一定要使用这个 大丝袜的这个模型啊，那么那么他对于二点五 d 和一些 c g 类或者是简单的一些动漫类的识别能力是会超过我们的 美 max 的 啊，所以这点你们要注意啊，如果你是真实类的就使用上面的就可以了，这个是你们需要切换一下的。那么在高照这一块呢，我们用的全部都是正常的一个美 max 的 这个高照模型啊， 那么下面呢，我们用的是一个 f p 十六的一个 clip 模型，一定要用 f p 十六啊，因为我们对于题的敏感程度非常非常重要，这一个整个工作流的核心就在于题的词，其他东西都不算重要，但是题是最重要的 贴纸才能稳定的控制住我们生存的一个视频的一个动作和一个延续性，好吧，然后 v a e 这边就有常规的我们就不说了，然后这边有个正常的一个加速，那么如果你们加速会报错的话，记得去我首页下载一下我的新手的一个整合包，并且看一下他其中那个教程啊，包源关于本地部署的一些细节。 然后这边就是我们本次用的一个 lara， 一个高照，一个低照，不需要去管他，好吧，那么这边就是模型加载的一个东西啊， 然后这边的话只需要把我们的一个手图加载进来就可以了，然后这边是改变我们的一个分辨率的一个参数，那么这个是宽，这个是高，这是帧数，不需要去动它，步数也不需要动，这这三个是不需要去动的，它是固定的。好吧，你们一定要注意啊，那么我们只需要改变的是我们一个分辨率的一个参数就可以了，这边是分辨率啊， 然后就叫到了我们一个核心，最核心，最核心的一个板块了，我们可以看一下题词，现在这次变得非常非常简单，你们注意一下啊， 对吧？我们虽然还是一秒、二秒、三秒、四秒的一个生成啊，我跟大家讲一下，为什么是一秒四秒啊？四秒的话是因为这边的输出帧率变成了二十帧， 所以才会导致只有四秒了啊，这个你们要注意一下，然后因为他还会中间还会有个混合帧，每一段与每段之间他是有混合的，他会融合，所以会导致又少一些帧数啊，那么所以的话，我像这边的话一共有一二三四五段，正常应该是二十五秒，那么实际上只有个二十秒， 那么这个题如何去写呢？那么会用到一个多包了，我这一次故意不用我们的之前的那个自动题词模板，就是因为我们需要很精准的去控制我们的题词，并且我们的题词哪怕是都生成之后，我们要注意一下他的写的一个过程 一定要符合我们本身的一个剧情的一个走向和逻辑，否则的话生成出来是会很奇怪的，就是他会不符合常理的。 那么这边的话我给大家已经准备好了一个贴纸这个模板，这个模板我已经调试过非常多次了，那么你们在当中的唯一需要注意的是一点，就是这一块，就是你们对于接下来那剧情是怎么写，大概是一个内容，你们一定要自己写一下，好吧，那么首先我们先把它复制下来， 复制下来之后呢，我们进入我们的豆包，那么像这边我们先把它复制过去，那么这边自己写，比如说，嗯，关于，好吧， 这是我大概的一个剧情，很简单，你们只要写的很简单就可以了，大概描述啊，那么我们发送给他， ok， 发完之后他就生成了我们的每一段的一个剧情啊，但是呢，因为豆包呢是能识别出来这两个人是谁的，所以呢他写的是会把这些名字写上去，你们注意一定把这些名字改成男生或者女生， 就是这边你们需要自己改一下的，像这边的话肯定是个女生，这边是个男生，因为万二点二是没有办法识别这些名字的一个出处的，他不知道你说的指的是谁啊，所以这个你们需要自己改一下，那么通常如果他识别不到这些名人名的话，就比如说你们这些用的是一个常规 不是很著名的一些东西，那么正常他会正常输出的啊，这个你们需要注意一下，其他前面我们都不需要管他，我们只需要用的是这边的东西，那么我们在生成完之后呢，我们首先要去拆解一下，看一下，比如说像这边我们都很正常，这边都没问题啊，那么 像这边我们用什么手指啊什么的，记住啊，像这种指尖啊，这种复杂的一些东西，我们就直接变成了手掌， 就你们自己一定要修改过题日词才才去输出啊，就是你们这就是这个整个工作流能完美运行的一个重要的点啊，就是你们一定要自己去看一下题日词了， 然后像这边指尖这种不合理，因为他模型的话会识别有问题，就是这就是刚刚我跟大家说的手指跟手他都会出现问题，好吧，那么你像这边的话就把改成什么，改成那种手就可以了，手轻触， 然后像这边的话你们自己看一下，像这种就没什么问题，这种指尖啊什么的就不要出现这么这么精准的一些词汇啊，尽量是用大的去词汇去概括， 然后像这边没什么问题，然后这样子，懂吧？就这这个逻辑，你们在做的时候，然后什么什么洞穴火光摇曳这种东西不要出现，这样的话会突然之间出现一大堆火，在人物的背后也不要出现， 尽量就是不要出现一些特别的环境描写，但是你看整体的词汇的描述都变得非常非常简单，你们看到没有，跟以前完全不一样， 这就是这个工作流的整体的最核心那个位置，那个重要的部分啊，就是我们需要对我们所输入的提词进行非常精准的去控制， 然后对于一些没有必要的环境光的描写或者环境的描写，全部把它删掉，不要保留，因为模型的能力没有那么强，我们只需要让他针对我们所需要的一些动作去做就可以了， 好吧，这就是我们整体的一个描写啊，你们在使用过程中，这是最核心，最核心最核心的地方，你们一定要注意啊，所以你们这次的视频你们一定要仔细看， 不然的话你们生成过来，如果你们生成过来一塌糊涂的，就是因为你们这一块的内容没有注意去调节， 我是几乎每一段文字把它复制下来之后，都会进行简单的一些修改，这样子的话才能让生成的一个视频的一个动态和连贯性，他是合理的，否则的话他就会不合理。 因为我们这一次的话用的是我们这个 max 模型的话，他对于贴纸的敏感程度也非常高，他可以很精准的做到我们的很多动作， 所以我们对于题词要求会很很好，就是如果你题词写的漂亮，然后写的合理，写的正确，他的生成就会非常的符合逻辑，否则的话他就会乱来。好吧，这就是我为什么这次要用雷 max 的 原因，我需要有一个模型可以精准的完成我所需要的一些动作， 那么这一块我讲的内容非常的多啊，也讲的非常细，就是因为这一块太重要了，然后这一块过来之后，底下我们就不需要去管他了， 他都会自动生成。那么唯一需要注意点是什么呢？因为我们哪怕做了很细致的一些提示词的一些放入之后，他生成的视频也不一定是完全对的，因为每个模型对于词汇的理解程度是不一样的， 毕竟我们用的是一个开源的大模型，并且他还是一个量化果这个模型，所以他对于有些词汇他是不一定能理解的，所以我们在就这也是我为什么不做循环流的原因啊，就是我们需要一点一点自己看的， 那么像这一边我其实是加了一个给低配准备的一个东西，那么如果我们真的要用，如果你电脑配置足够高的话，其实你完全可以删掉，因为你这边已经把种子给固定了，如果说你觉得生成的东西不好，你可以改完提示词之后继续生成，那么像有一些东西他就会略过了，就可以直接跳过去了，好吧？ 这样子的话我们就可以进行一个比较精细化的操作，比如说啊，我们这边全部都没有这种卸载内存的东西，那么他正常如果升到这边你觉得他不对，因为我们种子是固定的，对吧？那么前面的东西他就会自动继续跳过，然后直接生成这一段， 但是我们可以对每一段进行一个精准的一个控制啊，那么前提是你们把这东西都删掉，否则的话是实现不了的。但这样子的话对于我们本地的一个配置要求还是比较高的， 这就是我为什么要保留这些所有镜头的原因啊，就是我们可以对每一次生成的连续化的一个过程当中的一些不足的地方，我们可以把它直接暂停掉，然后重新再做一个贴纸的修改之后再继续生成，这样子可以大大加快我们做一个比较好的一个片段的一个速度啊。 因为如果你直接做一个循环，或者说你直接一键生成的话，其实是你你没有办法去控制每一个片段当中的一些精细化的操作的。 而我们这一次的教程其实做的是一些很精细化的一些动作的一些控制，就这次分享其实更多是一些操作上的一些思路啊，就和一些我们的一些具体的一些办法，反而不是一些工作流的一些讲解，因为本身工作流其实不复杂，他其实就是一次一次的生成嘛， 那么更多的是我们如何进行一个精准的控制，去生成一些我们比较想要的一些片段，我觉得才是这一次工作流当中比较重要的一点啊。 那么在十秒当中呢，原理是一模一样的，没有任何区别，无非就在下面加了几个东西。那么如果说你们觉得二十秒还是不够长，你们想要更长，那么你们其实很简单，把它复制下来之后，然后根据上面的这些节点，你们自己看一下，接着记录了哪些点，然后把它复制下来就可以。但是我建议啊，不要超过二十秒 到三十秒是明显会有变化的。其实我们在二十秒的过程当中，你们其实也可以发现十五秒以后，整体人物的饱和度其实已经开始慢慢变化了，你们如果去生成真人，你们就会发现这个问题了，好吧，所以正常来说十秒二十秒其实已经足够我们去使用了。 然后我再跟大家讲一下我们的那个网盘啊，那么网盘这边的话，就是我们这一次两个工作流，然后加一个我的一个贴纸模板，你们可以根据我的贴纸模板去做一些精准控制。然后这边的话是有几个插件的啊？不好意思，我这个位置放错了，那么插件这一边的话，稍等，我先把这个复制， 那么插件这一边的话，其实用的就是一个 kj 的 一个插件啊，然后你们如果本地已经安装过的，记得更新一下，这个需要更新的，然后还有个就是我们的那个清理内存跟显存的一个插件，其他几乎不涉及到任何东西。 然后在这边的话就是我们正常的一个模型，那么模型这边的话有三个模型，你们一定要注意啊，高照的话是不变的，那么低照这边的话，你们要根据你们的图片去选择不同的一个低照模型去使用， 其他都是一模一样的，你们自己根据这需求去做就可以了。好吧，那么这些视频差不多也就这样子了，其实内容不算多，但是更多的是一些题词上面的一些讲解啊，就是如果如何去使用我们这个工作游戏去实现一些比较好的片段的一个生成啊。

一天得罪一个麦克博主，今天得罪的是电影片场探班，发了四十九条内容就涨粉四万，单条作品突破百万赞，真是太厉害了。先看案例， 想象一下你直接走进电影片场，和偶像近距离合拍留念，谁能拒绝？今天我带大家一起拆了它。首先把提示词生成一下，重点来了，还在保存提示词错了 直接给 ai 智能体让它自己写，输入指令为加电影名加写提示词，智能体直接生成绘画提示词，还有首尾真视频提示词，这里用我最喜欢的句也试一下。想要这个智能体的评论六六六自取。 先把分镜一的提示词复制下来。第二步，制作图片，上传一个自己做的美女图片，然后把提示词复制上去，比例的话我选择九比十六，点击生成 看一下图片效果还可以。接下来复制我喜欢的剧，这里涉及人物提示词的名字需要改一下，如果自己喜欢可以添加参考图。第三步，制作视频，选择视频生成模型，选择三点五， pro 音画同出，上传首尾帧的图片。回到豆包， 复制一下手尾针的提示词。这里有一个比较重要的点，我这个主人公是女生，所以说性别这里不需要改，如果是男生就需要改一下，然后这个它也需要改，不然模型会读错。点击生成看一下视频效果，还可以全部保存下来。最后一步，剪辑视频， 把视频添加进主轨道，加个背景音乐直接导出即可。效果展示是不是比想象中简单？有了这个智能体，每天更新一条高质量内容完全不是问题，下期还想看什么？

吸奶器中的第一名不推荐。第一名 tv 性价比第一名大嘴丫。舒适度第一名心安怡。便携第一名心被低噪音第一名如山。续航第一名贝瑞克。吸力强。第一名小白熊。