更多精彩内容,欢迎继续阅读
散点图作为数据可视化中常见的一种图表形式,能够直观地展示多个数据点在二维空间中的分布情况。通过这些数据点的位置、颜色、大小等属性,用户可以快速了解数据之间的关系和趋势。 pyecharts 库中的 Scatter 类提供了简单而灵活的接口,用户能够快速构建适用于不同场景的散点…
阅读更多 →3D曲面图是一种强大的可视化工具,专为展示三维空间中的数据分布和趋势而设计。通过直观的三维空间表示,3D曲面图可以帮助用户更好地理解数据之间的复杂关系。 pyecharts 库中的 Surface3D 类为用户提供了创建和定制3D曲面图的功能,通过灵活的参数配置,用户可以根据需求调整…
阅读更多 →象形柱状图(PictorialBar)通过图形符号代替传统柱状图中的矩形柱体,以更加直观和生动的方式呈现数据,常用于展示需要强调特定符号或形象的场景。pyecharts中的PictorialBar类提供了灵活的选项,允许用户自定义图形的形状、大小、重复方式等,从而使得数据的表达更加多样化和…
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 →