SorryChen

@ly879

1 ）直接 shift 或者 ctrl 多选，然后拖到左边列表对应条目。
url 支持，使用 markdown 模式的笔记就行了。如下图

https://imageupload.io/ib/deRJkKnGs9UL04S_1695223878.png

2 ）重复本来就是会去除的，有的不去除是因为标题和现有的库里的有细微的差距，比如逗号句号之类的。撤稿不知道该去哪里搜寻。

3 ）多个附件支持，直接挨个拖就行了。

4 ）参考自定义 scraper 部分的 AutoTagger 例子： https://paperlib.app/cn/doc/metadata-scraper/custom-scraper.html#implement-an-auto-tagger

5 ）这是个 bug ，在修了。

6 ）你是说 TableView 的每列换顺序？可做，但是目前没在做，目前在做 extension 的架构，工程量很大，需要时间。

另外，根本不必在意洗碗机洗多久，我用快速程序洗一次一个小时，反正又不需要在那看着，我都是定时凌晨 3 点洗（谷底电价便宜）

早中晚三顿的饭全放洗碗机里，一天洗一次，然后用一个 all in one 胶囊，洗出来锃光瓦亮，热气腾腾还香香的，太好用了。家里电表有 in-home display ，统计过洗一次不到 1 度电（ 0.3 英镑，国内一度应该便宜更多，花费太值得了）。

锅从来不放进去洗，只洗锅盖。喜欢做饭，锅是我宝贵的厨具，害怕生锈损坏。

@chivier 谢谢建议

关于单独的 tag 编辑窗口，想问一下为啥要单独出去呢，是在 edit 界面不方便？还有就是如果你想要添加论文到现有的 tag ，可以直接选中然后拖到左侧列表。

最后最近在大改架构方面的很多东西为 3.0 版本做准备，主要是支持像 vscode 一样的插件系统。这样很多功能就可以做成插件，保持软件主题简单干净。

所以快捷键问题和 bug 抽空再弄下。

@yangyuhan12138 没办法深度学习就是 data hungry 的。要么为什么说有多少人工就有多少智能。

如果你的数据集比较简单，且训练数据和你的应用场景真实的数据分布差别不大的话，百张级别也能试试。

否则就需要大量数据，增加模型泛化性。当你发现你的模型可以完美识别训练集里面的图片，但是非训练集里面的图片效果很差的时候，就代表着你的数据量不够，模型过拟合到了训练集。

@yangyuhan12138 你不用试调整包括 epoch 在内的任何参数，你现在首先要确定自己能否给出千百张标记数据。如果不能那你是无可能训练出可用的深度学习检测器的。

我的 PhD 课题就是 object detection ，先解决数据量问题吧

@yangyuhan12138 问题就是，深度学习检测，没个千百张图片，是训不出来的。你只能过拟合到你给的那一两种，换一张就无法识别了。你可以看看检测常用实验数据集 COCO 等，十万张标记图片呢

至少标记个千百张再训练吧

@HenLebesgue 你好，smart folder 功能已经实现啦！