更多精彩内容,欢迎继续阅读
“投了两个多月简历,只收到了三个面试邀约,其中一个还要先做完四道算法题才给面试。”这不是某个人在抱怨,这是近两年前端开发者日常交流里最常见的开场白。我做了六年前端开发,面过不下五十家公司,也当过面试官坐在桌…
阅读更多 →最近我在几个项目里统一搭了 claude-code-templates 这套东西,折腾完最大的感受是:很多人用不好 Claude Code,真不是模型能力的问题,而是从头到尾没给助手立过规矩。所谓 claude-code-templates,简单说就是一组写给 Cl…
阅读更多 →1. 为什么我盯上了claude-code-templates这个方向1.1 Claude Code好用,但它离"顺手"还差一层先交代一下背景。我过去大半年一直重度使用Claude Code来处理日常开发任务,从补测试到改bug,从重构老模块到搭新服务,它确实能…
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,…
阅读更多 →