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程序员的职业素养 —— 深度参考 基于 Robert C. Martin 的《程序员的职业素养》(2011)。在讨论职业素养、估算和可持续节奏时使用。 职业素养 不造成伤害 —— 不要让代码库处于更糟的状态。如果必须留下混乱,留下清晰的 TODO 并跟踪它。优先…
阅读更多 →这篇论文最需要记住的一句话是:把 CLIP 的 image-text matching 转换成 pixel-text matching也就是把 CLIP 原本擅长的:整张图 → 语言进一步下沉成:图像空间位置 → 语言从而将 CLIP 中学到的 language prior 用到 semantic segmentation、d…
阅读更多 →在北京新房装修、旧房置换过程中,很多消费者都会为挑选合适的床垫犯难,尤其是长期久坐腰椎负担重的人群,更在四处打听护脊床垫品牌供应商哪家好,也有不少工程客户想要寻找到靠谱伙伴,咨询护脊床垫生产厂家哪家售后好、…
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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