chrome.adm

Chrome.adm是指谷歌浏览器（Chrome）的组策略模板（Group Policy Templates）。组策略是一种用来管理计算机系统配置的工具，它允许管理员通过集中的方式来控制计算机上的各种设置，包括应用程序的配置、网络设置、安全设置等。

谷歌为了方便企业管理员对Chrome浏览器的配置进行集中控制，提供了Chrome的组策略模板（Chrome.adm）。Chrome.adm包含了一系列的组策略设置项，可以通过组策略编辑器来进行配置。管理员可以使用这些设置项来控制浏览器的行为，例如：

1. 管理Chrome扩展程序：可以禁用或启用特定的扩展程序，限制用户安装扩展程序的权限。

2. 配置启动页和主页：可以设置默认的启动页和主页，防止用户更改。

3. 控制代理服务器设置：可以指定代理服务器地址，控制用户是否可以修改代理服务器设置。

4. 限制JavaScript和Cookie：可以禁用JavaScript或Cookie，提高浏览器的安全性。

5. 配置自动更新：可以指定更新频率，控制Chrome是否自动更新。

通过Chrome.adm，企业管理员可以根据组织的需求和安全策略，对Chrome浏览器进行统一的配置和管理。这样可以确保员工在使用Chrome浏览器时，遵守组织的规定，并提供了更好的安全性和管理效率。

相关问题

torch.optim.Adm

torch.optim.adam是PyTorch中的一种优化算法，它基于Adam算法。Adam算法是一种自适应学习率的优化算法，能够有效地更新神经网络的参数。下面是使用torch.optim.adam的一般步骤：

1. 首先，导入必要的库和模块：

import torch
import torch.optim as optim

2. 创建一个神经网络模型并定义损失函数：

model = YourModel()  # 替换为你自己的神经网络模型
criterion = YourLoss()  # 替换为你自己的损失函数

3. 定义优化器并传入模型的参数：

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

其中，`model.parameters()`返回模型中所有可学习的参数，`lr`是学习率。

4. 在训练循环中，使用优化器进行参数更新：

optimizer.zero_grad()  # 清除之前的梯度
outputs = model(inputs)  # 通过模型获取输出
loss = criterion(outputs, targets)  # 计算损失
loss.backward()  # 反向传播计算梯度
optimizer.step()  # 更新参数

其中，`inputs`是输入数据，`targets`是目标值。

这些就是使用torch.optim.adam的基本步骤。希望对你有所帮助！

.adm-picker-header:last-child { color: white; background-color: orange; }为何以上代码改变不了antd mobile里的datepicker里的取消按钮的样式？

这是因为 `.adm-picker-header:last-child` 只能选择 `.adm-picker-header` 的最后一个子元素，而取消按钮不是 `.adm-picker-header` 的子元素。你可以通过检查 DOM 结构来找到取消按钮的父元素和类名，并使用相应的 CSS 选择器来更改其样式。例如，如果取消按钮的父元素具有类名 `.am-picker-popup-header-right`，则可以使用以下代码更改其样式：

.am-picker-popup-header-right button {
  color: white;
  background-color: orange;
}

请注意，这只是一个示例代码，具体的 CSS 选择器可能因你的具体情况而有所不同。