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开场:这场面试,从一句“我紧张得抖成AQS”开始大厂Java面试这回事,很多人的印象是“考官黑脸、八股连环问、一题答错就送走”。但我最近围观了一场风格完全相反的面试:一位面试官从头到尾面无表情,提问密得像机关枪&am…
阅读更多 →1. 从一次 Agent 项目账单失控说起 去年底我接手了一个内部知识助手的项目,核心逻辑不复杂:用户提问,Agent 调用几个工具去检索文档、查数据库、最后汇总成答案。Demo 阶段跑得挺顺,直到上线第二周,财务同事甩过来一张…
阅读更多 →“SSM理发店管理系统”这个标题,对于做过JavaWeb课程设计或者毕业设计的人来说,应该不陌生。它几乎是每个计算机专业学生绕不开的经典选题,同时也是SSM框架整合练习的标配。我记得当年自己动手做的时候,光是配置文件就折腾了好几天…
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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