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星期六爬起来打周赛的人都有一种默契:题可以不会,但一定要知道它卡在哪。第484场周赛的Q2,题号3804,标题是“中心子数组的数量(Count the Number of Centered Subarrays)”。这个题名本身就有迷惑性&#x…
阅读更多 →把这个话题写成一篇文章是个挺有挑战的事,因为这三样东西单独拆开,大家都很熟,但组合在一起形成新的开发工作流之后,很多团队其实还停留在“各自为战”的阶段。我自己也是把GitLab从物理机搬上Docker、又在VSCode里接了一堆AI插件…
阅读更多 →数据要“出海”,本质上是把 MySQL 里的核心数据从业务库释放出去,送到它应该去的下一个地方——可能是备库、数仓、异构存储、下游微服务,甚至是另一套数据库。这个动作在圈子里常被叫做“数据出海”。干这活儿,最绕不开的就是“M…
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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