《旅行青蛙桌子怎么收拾 旅行青蛙怎么把东西放桌子上》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
青蛙旅行游戏玩家可以通过收拾桌子，预先放好便当、护身符和道具，这样即使你不在，青蛙也会自己选取桌子的物品去旅行，怎么收拾桌子呢，下面一起来看看吧...
收拾方法：点击左下角的收拾按钮，在切换到桌子界面，跟收拾行李一样，点击选择物品放在对应的栏目里面即可，如下图所示...
Ps：放完东西不要点击桌子界面下面的收拾按钮，直接点击右上角的X关掉界面即可...
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4 月26日，同程旅行发布了自上市以来的第六份环境、社会及管治（ESG）报告，即《2023环境、社会及管治报告》。2023年，同程旅行秉持公司的使命、愿景，在探索可持续发展、回馈社会、回馈用户等方面取得了丰硕成果。数智化赋能，推动旅行产业可持续发展以新科技赋能旅行产业是同程旅行推动行业可持续发展的重要发力点。2023年度，同程旅行积极赋能行业伙伴，继续通过�
五一小长假越来越近，这个时段气温显著回升，很适合出游放松和走亲访友。但正值春夏转换，出游旅途中难免舟车劳顿，导致抵抗力下降，也容易水土不服，尤其带孩子出行的家庭，一路上难免出现“突发状况”，家长们最好带一个便携的小药箱，准备多一点放心也就多一点!旅游在外，天气多变，常出现感冒发烧的症状，因此建议备好儿童剂型的解热镇痛药，如布洛芬混悬液、对乙酰氨基酚混悬滴剂等。严重不适时最好到医院就诊，由医师开具处方按医嘱服用，以免耽误病情。
一群人感受美景奇观，旅途皆是浪漫和期盼，国家广电总局“跟着微短剧去旅行”创作计划推荐项目《孤单旅行团》，于4月27日在快手平台播出。该横屏短剧共18集，每集时长4分钟，剧中一群陌生旅友结伴在广西桂林完成治愈之旅，深度呼应“微短剧文旅”新模式，让人们在观剧之余增加对取景地的向往。上快手关注@山海星旅程，一起见证《孤单旅行团》创新呈现自然之美、巧妙融合风土人情，营造跟着短剧到广西桂林打卡的新风尚。
3月20日，由中国钓鱼运动协会（CAA）指导，捷途汽车主办，湖南电视台垂钓频道联合主办的”大七座，钓大鱼——捷途X90PRO全国上市暨捷途汽车杯钓王争霸赛“，在风光秀丽的江西九江市瑶池湾国际垂钓中心隆重举行。奇瑞汽车股份有限公司副总经理、捷途汽车总经理李学用在现场表示，正是持续坚守“旅行⁺”战略，捷途实现了市场的显著突破。而这也印证了奇瑞汽车股份�
“大师兄的表哥”，一个让各国文旅闻风丧胆的男人。因为在国外的旅行视频不加滤镜，不找角度，“表哥”意外从旅行博主转职成为“打假”博主。或许会有更多“表哥”出现。
清明小长假刚过，游客已经开始筹划五一假期的旅游出行。为方便用户出行，同程旅行推出“嗨住超级省”系列活动，与异业品牌、国漫IP《画江湖之不良人》合作，为用户打造年轻态住宿体验。同程旅行将围绕亲子乐游、跨越山海、古镇风光、小众休闲、文艺演出等五大主题，为游客推出高性价比的优质住宿产品。
浙江丽水的16岁女孩李易珂，用自己攒下的1万元完成了一段令人印象深刻的旅行。她独自一人，穿越了亚非欧三大洲，周游了七个国家。我们期待她在新的旅程中，继续展现出年轻人的活力和魅力。
近日关于放假调休的话题频频冲上热搜，对此央视新闻发布报道称：放假，绝不是假放。”报道表示，对于调休，有人支持也有人反对，支持的网友认为，如果不调休，出趟远门去一天、回一天，时间根本不够用。那为何大家仍然觉得假期不够、获得感不强呢，有专家分析称，主要还是带薪年休假制度落实不到位，落实好这一制度安排，势在必行。
当肌肤遭遇痘痘的侵扰，仿佛原本平静的湖面被投入了一颗石子，涟漪四起。此刻，我们需要一款懂得肌肤需求的产品，来恢复它的纯净与平滑。柏卡姿控油祛痘精华液，便是这样一款为肌肤量身定制的护肤佳品。这款精华蕴含着自然的智慧与力量，每一种成分都经过精心挑选与配比，旨在给予肌肤细心的呵护。其中，双效水杨酸中的大分子水杨酸作用于肌肤外层，小分子水�
作为大病众筹领域的领导者，凭借互联网科技之力，为大病家庭筹集医疗善款，连接社会爱心与病患家庭，助力无数大病家庭渡过难关，开创了公益慈善事业的新篇章，展现了科技向善的力量。家庭和睦、婚姻幸福，是每对夫妻的共同期盼。平台不仅负责审核和执行援助项目承诺透明反馈捐款进程，共同期盼孩子能战胜疾病，健康成长。
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Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案，支持多平台，帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储，确保隐私和轻松访问，同时支持多种尖端人工智能模型，提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能，释放创造力，支持Markdown、引用、令牌估计等功能，为思维提供广阔的发展空间。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
