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背景 第 7 篇讲了 PiE 的"门槛"——订阅、平台、版本必须同时满足。但即使环境就绪,还有一个绕不开的问题:PiE 的云端容器里到底预装了哪些 Python 库(包)?我能不能像本地 Python 那样 pip install 任何想要…
阅读更多 →第一部分:表间关系与数据视角1.1 全局关系 vs 单条数据视角⭐ 老师强调:针对具体某条数据,表间关系只有一对一或一对多两种。从单条记录看:要么唯一对应另一张表里的单条信息(一对一)要么对应另一张表里的一…
阅读更多 →仓库巡检常被当成“顺带做掉”的事:没有连续生产线要盯,也没有固定值守岗位,出问题的往往不是设备而是货和通道——货架被撞变形、货物堆超高超宽、消防卷帘门下堆了托盘、叉车转弯区人车混行。这些隐患有一个共同点:靠人去翻、去…
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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