更多精彩内容,欢迎继续阅读
工程骨架:多模块 Maven 与微服务边界怎么切 文章目录 工程骨架:多模块 Maven 与微服务边界怎么切 引言:第一行代码之前,先想清楚边界 一、为什么是"多模块单体"起步,而不是直接微服务 二、模块划分:11 个模块,一条业务链 原则一:按业务域切,不按技术层切 原…
阅读更多 →以前总觉得,做人要和善,要留住所有遇见的人,害怕拒绝,害怕关系变淡,害怕让别人失望。 所以会勉强自己迎合不喜欢的圈子,忍受不断贬低你的人,在一段不舒服的关系里反复妥协,最后耗尽自…
阅读更多 →这是 Agent 学习笔记的最后一篇,讲三件事:成本与上下文怎么控、评测怎么做、项目故事怎么讲。 本系列导航 00 开篇:Agent 是什么?与 Chatbot / Workflow / RAG 的边界01 推理范式:ReAct / Plan-and-Execute / Reflexi…
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,…
阅读更多 →