REGISTRY ..... 6 2.2. 裸机、NUTANIX 和 VSPHERE 上的镜像 REGISTRY ..... 6 2.3. IMAGE REGISTRY OPERATOR 在可用区间分布 ..... 6 2.4. 其他资源 ..... 7 2.5. IMAGE REGISTRY OPERATOR 配置参数 ..... 7 2.6. 使用 CRD 启用 IMAGE REGISTRY Registry Operator 配置，将 managementState 从 Removed 切换到 Managed。 #### 2.3. IMAGE REGISTRY OPERATOR 在可用区间分布 Image Registry Operator 的默认配置现在将镜像 registry pod 分散到拓扑区中，以防止在完全区失败时造成延迟恢复时间，因为所有 pod 都会受到影响。 当使用与区相关的拓扑约束部署时，Image AWS 区。它是可选的，并根据已安装的 AWS 区域进行设置。regionEndpointRegionEndpoint 是 S3 兼容存储服务的端点。它是可选的，默认基于提供的 Region。virtualHostedStyleVirtualHostedStyle 启用

此选项影响列表中的各个传感器。勾选此选项，则所有传感器将使用相同的曲线。取消勾选，则每个传感器会使用各自独立的曲线。 曲线计算方式： 此选项控制不同传感器曲线的协同效果。曲线的输出数值在 0 到 1.0 的区间上，如果一条曲线的输出是 0.5，另外一条曲线的输出是 0.7，那么…… 相乘 把两者数值相乘， $ 0.5 \times 0.7 = 0.35 $ 。 相加 把两者数值相加，最大值 1.0。因为 [Image](/uploads/documents/1/5/0/3/1503093a42764f46877e39cef76da015/p169_2.jpg) ## 延长线 (仅矢量) 如果我们绘制了一条开放的路径，该路径的端点可以按数学原理画出一根延长线。此吸附功能可以吸附到这种延长线上。节点的延长方向取决于在编辑路径模式下它的调整点位置。 ![Image](/uploads/documents/1/5/0/3/1503 类模型通过色相和饱和度来描述颜色，而 Lab 模型则是通过红、绿、蓝、黄的纯度来描述颜色。对人类的大脑而言，红和绿、蓝和黄是两组相反的颜色。纯红色里面一定不会含有任何绿，反之亦然。这个特性让它们非常适合被用作颜色滑动条的两个端点。由于此模型的原理基于人类的色彩感知特点而非色彩本身的产生机理，我们将其称作可感知模型。 我们使用色彩模型来描述色彩空间。不同的色彩空间具有不同的体积和形状。Krita 可以在各种色彩模型和色彩空

此选项影响列表中的各个传感器。勾选此选项，则所有传感器将使用相同的曲线。取消勾选，则每个传感器会使用各自独立的曲线。 曲线计算方式： 此选项控制不同传感器曲线的协同效果。曲线的输出数值在 0 到 1.0 的区间上，如果一条曲线的输出是 0.5，另外一条曲线的输出是 0.7，那么…… 相乘 把两者数值相乘， $ 0.5 \times 0.7 = 0.35 $ 。 相加 把两者数值相加，最大值 1.0。因为 [Image](/uploads/documents/5/c/e/1/5ce1398455b9ac255385a098482bc417/p170_2.jpg) ## 延长线 (仅矢量) 如果我们绘制了一条开放的路径，该路径的端点可以按数学原理画出一根延长线。此吸附功能可以吸附到这种延长线上。节点的延长方向取决于在编辑路径模式下它的调整点位置。 ![Image](/uploads/documents/5/c/e/1/5ce1 类模型通过色相和饱和度来描述颜色，而 Lab 模型则是通过红、绿、蓝、黄的纯度来描述颜色。对人类的大脑而言，红和绿、蓝和黄是两组相反的颜色。纯红色里面一定不会含有任何绿，反之亦然。这个特性让它们非常适合被用作颜色滑动条的两个端点。由于此模型的原理基于人类的色彩感知特点而非色彩本身的产生机理，我们将其称作可感知模型。 我们使用色彩模型来描述色彩空间。不同的色彩空间具有不同的体积和形状。Krita 可以在各种色彩模型和色彩空

此选项影响列表中的各个传感器。勾选此选项，则所有传感器将使用相同的曲线。取消勾选，则每个传感器会使用各自独立的曲线。 曲线计算方式： 此选项控制不同传感器曲线的协同效果。曲线的输出数值在 0 到 1.0 的区间上，如果一条曲线的输出是 0.5，另外一条曲线的输出是 0.7，那么…… 相乘 把两者数值相乘， $ 0.5 \times 0.7 = 0.35 $ 。 相加 把两者数值相加，最大值 1.0。因为 [Image](/uploads/documents/0/1/0/7/01078d868b7977f7819e0955e43554a0/p169_2.jpg) ## 延长线 (仅矢量) 如果我们绘制了一条开放的路径，该路径的端点可以按数学原理画出一根延长线。此吸附功能可以吸附到这种延长线上。节点的延长方向取决于在编辑路径模式下它的调整点位置。 ![Image](/uploads/documents/0/1/0/7/0107 类模型通过色相和饱和度来描述颜色，而 Lab 模型则是通过红、绿、蓝、黄的纯度来描述颜色。对人类的大脑而言，红和绿、蓝和黄是两组相反的颜色。纯红色里面一定不会含有任何绿，反之亦然。这个特性让它们非常适合被用作颜色滑动条的两个端点。由于此模型的原理基于人类的色彩感知特点而非色彩本身的产生机理，我们将其称作可感知模型。 我们使用色彩模型来描述色彩空间。不同的色彩空间具有不同的体积和形状。Krita 可以在各种色彩模型和色彩空

此选项影响列表中的各个传感器。勾选此选项，则所有传感器将使用相同的曲线。取消勾选，则每个传感器会使用各自独立的曲线。 ## 曲线计算方式： 此选项控制不同传感器曲线的协同效果。曲线的输出数值在 0 到 1.0 的区间上，如果一条曲线的输出是 0.5，另外一条曲线的输出是 0.7，那么…… ## 相乘 把两者数值相乘， $ 0.5 \times 0.7 = 0.35 $ 。 ## 相加 把两者数值相加，最大值 [Image](/uploads/documents/7/7/0/f/770fbbe0f4add27b1ce2f73d382cdbaa/p186_1.jpg) ## 延长线 (仅矢量) 如果我们绘制了一条开放的路径，该路径的端点可以按数学原理画出一根延长线。此吸附功能可以吸附到这种延长线上。节点的延长方向取决于在编辑路径模式下它的调整点位置。 ![Image](/uploads/documents/7/7/0/f/770 类模型通过色相和饱和度来描述颜色，而 Lab 模型则是通过红、绿、蓝、黄的纯度来描述颜色。对人类的大脑而言，红和绿、蓝和黄是两组相反的颜色。纯红色里面一定不会含有任何绿，反之亦然。这个特性让它们非常适合被用作颜色滑动条的两个端点。由于此模型的原理基于人类的色彩感知特点而非色彩本身的产生机理，我们将其称作可感知模型。 我们使用色彩模型来描述色彩空间。不同的色彩空间具有不同的体积和形状。Krita 可以在各种色彩模型和色彩空

此选项影响列表中的各个传感器。勾选此选项，则所有传感器将使用相同的曲线。取消勾选，则每个传感器会使用各自独立的曲线。 ## 曲线计算方式： 此选项控制不同传感器曲线的协同效果。曲线的输出数值在 0 到 1.0 的区间上，如果一条曲线的输出是 0.5，另外一条曲线的输出是 0.7，那么…… ## 相乘 把两者数值相乘， $ 0.5 \times 0.7 = 0.35 $ 。 相加 把两者数值相加，最大值 1 [Image](/uploads/documents/a/c/4/6/ac46a12e5c8d898559cee81cb745e76c/p163_2.jpg) ## 延长线 (仅矢量) 如果我们绘制了一条开放的路径，该路径的端点可以按数学原理画出一根延长线。此吸附功能可以吸附到这种延长线上。节点的延长方向取决于在编辑路径模式下它的调整点位置。 ![Image](/uploads/documents/a/c/4/6/ac46 类模型通过色相和饱和度来描述颜色，而 Lab 模型则是通过红、绿、蓝、黄的纯度来描述颜色。对人类的大脑而言，红和绿、蓝和黄是两组相反的颜色。纯红色里面一定不会含有任何绿，反之亦然。这个特性让它们非常适合被用作颜色滑动条的两个端点。由于此模型的原理基于人类的色彩感知特点而非色彩本身的产生机理，我们将其称作可感知模型。 我们使用色彩模型来描述色彩空间。不同的色彩空间具有不同的体积和形状。Krita可以在各种色彩模型和色彩空间

此选项影响列表中的各个传感器。勾选此选项，则所有传感器将使用相同的曲线。取消勾选，则每个传感器会使用各自独立的曲线。 曲线计算方式： 此选项控制不同传感器曲线的协同效果。曲线的输出数值在 0 到 1.0 的区间上，如果一条曲线的输出是 0.5，另外一条曲线的输出是 0.7，那么…… 相乘 把两者数值相乘， $ 0.5 \times 0.7 = 0.35 $ 。 相加 把两者数值相加，最大值 1.0。因为 [Image](/uploads/documents/8/c/9/e/8c9e868b800ed4be05dee69915ff871c/p169_1.jpg) ## 延长线 (仅矢量) 如果我们绘制了一条开放的路径，该路径的端点可以按数学原理画出一根延长线。此吸附功能可以吸附到这种延长线上。节点的延长方向取决于在编辑路径模式下它的调整点位置。 ![Image](/uploads/documents/8/c/9/e/8c9 类模型通过色相和饱和度来描述颜色，而 Lab 模型则是通过红、绿、蓝、黄的纯度来描述颜色。对人类的大脑而言，红和绿、蓝和黄是两组相反的颜色。纯红色里面一定不会含有任何绿，反之亦然。这个特性让它们非常适合被用作颜色滑动条的两个端点。由于此模型的原理基于人类的色彩感知特点而非色彩本身的产生机理，我们将其称作可感知模型。 我们使用色彩模型来描述色彩空间。不同的色彩空间具有不同的体积和形状。Krita 可以在各种色彩模型和色彩空

设置或清除模式，或者在物体数据图标上按 Ctrl-LMB。 只有活动物体才会⽤于显⽰形态键，UV图层等属性。 从物体中选择任何元素都会将其设置为活动对象。 在多物体上可使⽤的操作类型有限制。 例如，不能将不同物体的顶点作为端点创建边。 导航 简介 导航Gizmo 漫游 视轨 翻转 平移 放⼤/缩⼩ 框选放⼤ 滑动缩放 飞⾏/步⾏导航 步⾏导航 飞⾏导航 对齐 透视/正交 选项 局部视图 切换局部视图 相机视图 查看活动相机 测量 ⼯具。 2. 在视图中点击并拖动以定义标尺的初始起点和结束点。可以在视图中添加 多个标尺。 3. 点击标尺的任⼀端以将其选中并移动端点。 移动时按住 Ctrl 可以吸附到边和顶点。当端点吸附到顶点或边时， 会出现⼀个⼩圆圈。这样，您可以更准确地放置端点。 移动时按住 Shift 键可测量⾯之间的距离。这仅适⽤于平⾏⾯，例如 墙壁。 您可以始终在视图中导航（平移，缩放，…）或更改视图（正交，透视） ，透视） 以更好地访问标尺。 4. 点击已创建的标尺的中点以将其转换为量⾓器。移动此中点以设置⾓度的 顶点。按住 Ctrl 可以吸附到边和顶点。移动端点以更改⾓度⼤⼩。 5. A selected ruler can be deleted with Delete or X. To delete all measurements, make the Sidebar ‣ View ‣ Annotations

6: 45.0%/37.5%；Sonnet 4.6: 40.0%/27.5%；Mythos Preview: 37.5%/20.0%；Opus 4.7: 45.0%/12.5%。误差线表示 95%置信区间。 Claude Opus 4.7在默认设置下的奖励作弊率与Claude Opus 4.6相同，但在使用反作弊系统提示词时是迄今为止最易引导的模型。 我们首先展示与Claude Opus 4.6和Claude 6和Claude Mythos Preview分别进行和评分。报告的分数是每个目标模型约2,300次调查（约1,150个种子指令由两个不同的调查者模型执行）的平均值，每次调查通常包含多个独立对话。附 95%置信区间。 6.2.3.3 使用Petri的外部比较 External Comparisons Using Petri 上面报告的行为审计套件专门为Claude模型设计。然而，我们也发布了开源包Petri， 提示词、CoT开启）在10分制上仍仅有0.4的偏见。 图表：柱状图标为"按条件划分的自我识别偏见（越高 = 对Claude归因的转录文本评判越宽松）"。Y轴：偏见（其他-Claude）， 95%置信区间。四个条件：无系统提示词直接/CoT、Claude系统提示词直接/CoT。五个模型比较。Claude Opus 4.7在大多数条件下显示最高偏见，尤其在"Claude系统提示词 CoT"条件下达到约0