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1. 为什么Qt岗位的面试题总在“信号槽”和“内存”上翻车面过Qt岗位的人大概都有这种体验:简历上写着“精通Qt”,结果面试官第一个问题就把你问住了——“信号槽的第五个参数你用过几种?分别在什么场景下用?”这不是故意刁难&…
阅读更多 →接手过不少部署和迁移任务,也栽过不少跟头。印象最深的一次,是帮同事跑一个数据导出任务:五个程序要依次启动,前四个都是常规脚本,扔到后台加个&就完事,结果第五个是需要连接远端数据库的加密校验工具&…
阅读更多 →消息不重复、不丢失——Kafka这题为什么总被拿来当“筛子”?我带团队面试这几年,几乎每一轮技术面都会抛给候选人。你以为它在考Kafka API背没背熟?其实面试官是想通过这条链路,看你对分布式系统里的CAP权衡、一致性、幂等设计有没…
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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