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最近 Claude Code 的安装方式变了,而且是官方主动做的调整:不再推荐 npm 全局安装,改成了官方原生安装器(Native Installer)。我习惯性的npm install -g anthropic-ai/claude-code一下,结果发现官方已经把这…
阅读更多 →暗黑破坏神2 的怪物属性数据并不只是决定怪物血量和伤害这么简单。monstats.txt 负责怪物的基础身份、生成规则、阵营标记、AI 行为、攻击技能、抗性、防御、经验和掉落;monstats2.txt 则补充了模型尺寸、碰撞生成、攻击范围、武器职业、受击类型以及可视化组件等扩展信息。两…
阅读更多 →1. 先弄清合规测评到底在看网闸的什么1.1 网闸和防火墙的职责边界很多人把网闸当成一台加强版防火墙,这是后面一连串错误的总根源。防火墙做的是“过滤”,数据包来了以后按规则决定放行还是丢弃,内外网之间一直停留在一条物理链路上ÿ…
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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