要让图形随意摆放，可以使用一些图形软件或编程语言的布局算法来实现。以下是一些方法：1. 使用图形软件，如Sketch、Adobe Illustrator或CorelDRAW等，它们通常会提供各种布局选项（如自动布局）和调整工具。用户可以通过手动拖动元素来自由调整它们的位置和大小。
2. 使用布局算法。对于程序员，可以使用一些现成的布局算法来定位和排列图形。这些算法通常是通过数学和物理原理来计算元素之间的关系和位置。常见的布局算法有力导向布局、半随机布局和基于物理的布局等。有一些JavaScript库和框架也提供了相应的布局算法，例如D3.js和React-Flow等。
问问题的建议：
1.明确问题：尽可能清晰地表达你的问题，避免模糊或歧义。明确问题的主题和重点，这样 AI 才能更好地理解你的需求并提供准确的回答。
2.具体详细：提供足够的细节和背景信息，这样 AI 可以更全面地了解情况，给出更有针对性的答案。例如，描述问题发生的环境、相关的条件和限制等。
3.避免过于复杂：问题尽量简洁明了，避免使用过于复杂的句子结构或专业术语。以简单易懂的方式提问，确保 AI 能够容易理解。
4.有序提问：如果有多个问题，可以一个一个地提出，这样 AI 可以逐一回答，避免问题过于杂乱。
5.尝试不同表达：如果得到的回答不完全满足你的需求，可以尝试换一种表达方式或从不同角度提问，可能会得到更满意的答案。
6.实践和尝试：通过不断实践和尝试，你会逐渐了解如何更好地与 AI 进行交互，找到最适合你的提问方式。
最重要的是，与 AI 的交流是一个互动的过程，你可以根据 AI 的回答进一步提问或要求解释，以获得更深入的理解。
<收集数据：收集与您希望模型学习的任务相关的数据集。该数据集应包含足够数量的示例，以便模型能够从中学习。
选择模型架构：选择适合您任务的模型架构。有许多不同的模型架构可供选择，每种架构都有其优缺点。
训练模型：使用您收集的数据训练模型。这通常涉及使用优化算法来调整模型的参数，以便它能够最准确地对数据集中的示例进行预测。
评估模型：在训练模型后，您需要评估模型的性能。这通常涉及使用测试数据集来查看模型在它没有见过的示例上的表现。
部署模型：一旦您对模型的性能感到满意，您就可以将其部署到生产环境中。
这通常涉及将模型打包成一个可以由其他应用程序或服务使用的格式。