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1.前言 对,还是我,这似乎成了一个固定节目,不过不管怎么说…… 更好的阅读效果 所以说还是什么? 废话不多说,走你! 2.正文 题意 根据手搓,实践: 当 θ 度时, 生长两次就会碰…
阅读更多 →每逢毕业季,撰写论文都是一场考验耐力与智力的漫长战役。从选题的迷茫、文献的搜集,到逻辑框架的搭建和最终格式的排版,每一个环节都可能成为压垮同学们的最后一根稻草。为了帮助广大学子高效、高质量地完成学术任务,全新升级的智…
阅读更多 →临街住最怕噪音,选隔音门窗真不是挑个牌子就完事。同样一扇窗,玻璃配置不同、安装节点不同,关上后的感受能差一大截。看品牌得盯紧五样:检测报告上的隔分贝值、中空还是夹胶的玻璃组合、胶条五金密封、安装工艺和质保年限。市面上…
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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