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做Android跨进程通信这些年,绕不开的一个东西就是AIDL。我刚入行那会儿,被Binder和AIDL搞得一头雾水,光是搞清楚in、out、inout的区别就花了好几天。后来在项目里做过音乐播放器、消息推送、后台定位,几乎每个涉及到Service通信的…
阅读更多 →做了几年流量变现的团队,基本都会碰到一个绕不开的课题:广告联盟APP开发。这个方向里最磨人的从来不是写业务代码,而是两件事——广告作弊的识别与处置,以及跨端数据统计的口径对齐。我前前后后做过两套广告平台的后台和聚合SDK&a…
阅读更多 →简介:这是一份面向计算机视觉初学者与目标检测开发者的驾驶员安全带佩戴检测数据集,可直接用于YOLO系列模型的训练与验证,帮助解决车内场景下安全带识别这一典型应用问题。资源包共2000个文件,以1556个txt标注文件、443张jpg图像和…
阅读更多 →大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…
阅读更多 →当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:
阅读更多 →📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…
阅读更多 →一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…
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