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1. 项目概述:无人机空中基站,为什么是19个蜂窝?1.1 问题背景:地面基站覆盖的先天短板传统蜂窝网络依赖地面铁塔基站,室外宏站覆盖半径能到1-3公里,但遇到山地、丘陵、湖泊、临时大型集会场景,短…
阅读更多 →你有没有过这种经历:一个项目翻车之后,复盘会上每个人都成了事后诸葛亮——“我早就觉得那个方案有问题”“当时要是多问一句就好了”。说这些话的人未必是装,他们只是真的在结果出来之后才看清问题。这个现象在认知科学里有个专门的名字&…
阅读更多 →简介:这套源码包面向计算机、软件工程等专业完成毕业设计的学生,围绕河道水质检测场景,提供从数据采集、处理到算法分析的一套可运行Python项目。内容覆盖传感器数据解析、Pandas/NumPy数据处理、SVM分类器、相似度计算、去背景、GA算法及可视…
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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