更多精彩内容,欢迎继续阅读
(本文使用 AI 辅助创作) 声明: 仅为个人体验, 仅供参考. 大部分 科普书 (科普文章) 读完还是一大堆问号 (?? ?), 感觉啥也没有学到. 要想获得真正的知识 (而非 哄小孩的玩具), 只能去 “批量进货”. 本文推荐一些知识含量较高的 科普书, 这些书窝都读过一遍 (只读过目录,…
阅读更多 →在 Android 发布流程中,很多团队只关注源码和构建配置,却忽略了成品 APK 中仍然保留着大量可分析的符号信息。DEX 中的类名、方法名和字符串常量,会直接影响静态逆向的难度。 本文以同一个成品 APK 为样本,先使用 jadx-gui 查看未…
阅读更多 →怎么建设自己公司的网站首页:一文搞懂从0到1的避坑指南 还在被那些千篇一律的模板网站折磨?看着同行那些土味浓重的首页,是不是觉得自家公司逼格瞬间掉到谷底?模板网站太丑不够用,客户一眼看过去就觉得你们不专业,单子还没谈就丢了。…
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 →