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1. 项目概述:从“addcurve”看曲线拟合的工程实践“addcurve”这个看似简单的函数名,背后承载的是数据科学、工程仿真乃至日常数据分析中一个极为核心的需求:如何让一条平滑、合理的曲线穿过我们手头那些离散的、可能还带着噪声的数据点&…
阅读更多 →1. 跨视图对比学习在脑疾病分类中的创新应用在神经影像分析领域,脑疾病分类一直面临着两个关键挑战:如何有效整合全局脑结构信息与局部区域间功能连接特征,以及如何在有限标注数据下学习具有判别力的表征。传统方法通常单独处理3D脑成像体积或…
阅读更多 →最近面了京东后端Agent开发,如果你最近在准备 AI应用开发、推荐搜索、Agent、RAG、模型训练优化 相关岗位,这一场面试的参考价值很高。1 具体岗位和感受 **岗位方向:**AI 应用开发 / 算法 **面试内容:**Java并发底层、 千万级SQL调…
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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阅读更多 →跨域 浏览器同源策略限制 同源:协议 域名 (IP) 端口 三者必须全部相同,只要任意一个不一样,就是跨域。 注意:跨域限制只存在于浏览器!后端之间请求、Postman、curl、App 访问不存在跨域。 一、产生跨域的几种场景举…
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