12.2 对话中的请求 当两个 UA 之间的对话建立以后，他们都可以在对话中初始化一个新的事务 （transaction）。如果 UA 发送请求，将遵循 UAC 的事务规则。UA 接收请求将遵循 UAS 的规则。在建立对话的事务过程中，UA 扮演的角色可能是不一样的。 在对话中的请求可以包含Record-Route和Contact头域。不过，虽然他们会修改 remote target 的 URI，但是这些请求也不会导致对话的路由集被改变。明确说，如果请求不是 刷新 target 的请求，那么这个请求不会更改对话的 remote target URI,如果请求是刷新 target 的请求，那么这个请求才会更改对话的 remote target URI。对于用 INVITE 建立 的对话来说，唯一的能够刷新 target 的请求就是 re-INVITE(见 14 节说明)。可能会有其 他扩展定义通过其他方法来刷新 target 的请求。 注意 ACK 不是一个刷新 target 的请求。 刷新 target 请求只会更改对话的 remote target URI，并且更改由 Record-Route 指定的 路由集合。如果更新路由集合会带来严重的和 RFC2543 向后兼容问题。 12.2.1 UAC 行为 12.1.1.1 产生请求 在对话中的请求是通过用许多对话的状态部分来构造的。在 TO 头域中的 URI 部分必 须设置成为对话状态中的 remote URI。To 头域的 tag 参数必须设置成为 dialog ID 中的 remote tag 部分。请求的 From URI 必须设置成为对话状态中的 local URI。From 头域 的 tag 参数必须设置成为 dialog ID 的 local tag 部分。如果 remote 或者 local tag 是空 值，那么 tag 参数必须分别从 From 或者 To 头域中去除。 在请求序列中的原始请求的 To 和 From 头域的 URI 的使用方法是为了向下兼容 RFC2543 协议的，在 RFC2543 协议中，使用 URI 作为对话的标志。在这个规范中， 只有 tags 用于区分对话。有可能在本协议的后续版本中，在对话中的请求必须强制反 应原始请求的 To 和 From 头域的 URI 将会去除。 请求的 Call-ID 必须设置成为对话的 Call-ID。在对话中的请求必须严格遵循单个递增的 Cseq 序列号（每次增加 1）（当然要除了 ACK 和 CANCEL，这两个请求中的 Cseq 必 须和原始的请求或者确认请求一样）。因此，如果本地序列号（local sequence number）

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基于Bootstrap是实现的,可以同时打开多个非模态对话框,并且窗口可以任意拖动，在对话框中可以任意添加组件,并且可以定义对话框的按钮以及按钮的响应事件,实现了动态表单的展示,以及人员和部门的几个例子。

由之江实验室发起，德勤中国协同世纪出版集团上海科学技术出版社、中国科学院文献情报中心以及英国工程技术学会所编写的《情感计算白皮书》于今日正式向全球发布。联合项目组秉承概念、理论、技术、运用“四位一体”的知识架构，和产、学、研相结合的交叉视角，完成了白皮书的撰写和发布工作，以期凝聚各界人士，携手共促情感计算相关学科的协同发展，推动新一代人工智能时代的实现。

在WPF中使用Prism弹出自定义窗体样式的对话框，为了配合软件主体的风格，可以做出这样的风格，其实原理也很简单，Prism也考虑到了这一点，特意设计一个供用户自定义的接口，具体的效果可以查看：https://blog.csdn.net/lwf3115841/article/details/127937610

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在VS2017里，CHtmlView 利用对话框显示百度网页的简单例子，适用于初步接触CHtmlView 开发人员

CDial GPT 本项目提供了一个大规模中文对话数据集，并提供了在此数据集上的中文对话预训练模型（中文GPT模型），更多信息可参考我们的。 本项目代码修改自 ，使用了HuggingFace Pytorch版的库，可用于预训练与微调。 目录 消息 2021-02-28：一个，欢迎大家提bug和加速优化算法，以及新的清洗功能等等。 2021-01-09：实验室出版新书 ，欢迎大家阅读购买。 2020-11-20：预训练模型新工作 。本工作将词级的语言学知识（包括词性和词的情感极性）。表示模型SentiLARE，欢迎大家使用。 2020-10-18：我们的论文《大规模中文短文本对话数据集》获得了NLPCC2020最佳学生论文奖。 :party_popper: :party_popper: :party_popper: 2020-09-08：感谢所提供的。 2020-09-02：可用加载，感谢苏剑林提供代码。 我们所提供的数据集LCCC（大规模汉语清洁会话