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说实话,在GitHub和Gitee上翻开源IM项目,翻到审美疲劳是常有的事。要么是功能残缺的玩具项目,要么是重型企业级框架,几千个文件丢给你,光看目录结构就劝退。我前段时间在找一套适合做产品原型验证和个人项目二次开发的聊…
阅读更多 →1. 从零吃透ESKF:为什么IMU状态估计需要误差卡尔曼滤波搞过IMU姿态解算的人多半都有过这样的经历:拿MPU6050或者ICM42688这类六轴传感器,先用互补滤波凑合跑一跑,发现静态还行,一动起来就飘得亲妈都不认识。换Mahony或…
阅读更多 →简介:面向目标检测与工业质检场景的腰果缺陷检测YOLO数据集,覆盖Broken、Defect、SplitDown、SplitUp、Whole五类缺陷,标注采用YOLO相对坐标格式(类别、中心点x/y、宽高),并已按训练集3186张、验证集304张、…
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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