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1. 后门到底是什么:先给它一个清晰的定义说起来挺有意思,我最早接触"后门漏洞"这个词,不是从教材上,而是帮一个朋友修电脑时听到的抱怨。他原话是"我这电脑好像被人装了个后门,总是自己动"&#x…
阅读更多 →这几个月找我聊“国密 Nginx”的人特别多,场景高度统一:要么是项目赶着过等保、密评,要么是内网业务系统做信创适配,总之最后都落到一个动作上——把线上跑的 Nginx 整成支持国密算法(SM2/SM3/SM4)的版本。…
阅读更多 →最近后台一直有人问同一类问题:atlas部署yolo怎么搞、atlas 300v 24g 是运算加速卡吗。看得出很多人手里已经拿到或者准备入手一张Atlas卡,但对它到底能做什么、和“计算卡”有什么区别、跑YOLO要经过哪些步骤,还停留在论坛帖子和卖家描述那层…
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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