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天邑TY1612/TY1613这两款盒子,在运营商设备里算是老熟人了。不少朋友手里有这两台机器,原厂系统用久了卡顿、限制多,装软件麻烦,桌面广告还多,所以刷机成了最直接的出路。这两款盒子用的都是晶晨S905L3芯片,…
阅读更多 →做时序数据的人,应该都经历过这种场景:工业现场一天几千万条数据进来,传统关系库扛不住写入,Hadoop 那套又太重,写个查询等十几秒,领导还问为什么不能像刷视频一样流畅。Apache IoTDB 这个项目,…
阅读更多 →简介:本资源是一套面向计算机视觉方向毕业设计与医学图像分析实践的完整Transformer语义分割实现方案,聚焦皮肤病变区域的像素级精准分割,适用于深度学习初学者进阶及医疗AI项目开发者。压缩包共2000个文件,主体为5447张皮肤病变J…
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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