更多精彩内容,欢迎继续阅读
三年前我在做电力负荷模型参数辨识时,第一次被“全局最优”四个字恶心得够呛。粒子群跑十五次,十个结果,参数解差得离谱;遗传算法倒是稳定,但迭代那叫一个慢。后来我开始翻元启发式算法圈子,看到一类把银行…
阅读更多 →2. 脱敏算法选型:不同敏感字段的处置思路2.1 从手机号和身份证号看掩码与替换的适用边界字段级的脱敏算法选择是整个方案的核心,选错了算法,要么脱敏形同虚设,要么业务方根本没法用数据。以最常见的三类个人信息为例,谈…
阅读更多 →1. 为什么这个模型值得关注:从传统调度到安全约束调度先聊一个比较实际的问题:电力系统优化调度模型,很多做电气工程的同学和工程师都写过,IEEE 14节点、IEEE 118节点这些都是经典测试系统,网上代码一堆。但你仔细看&a…
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 →