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最近我一直在琢磨一个词:hindsight,后见之明。说白了就是“事后诸葛亮”,但放到工程和业务场景里,它反而是一种极其稀缺的能力——我们总是习惯往前冲,却很少回头把踩过的坑、做对的事沉淀下来。于是我用 Dify 搭了一个…
阅读更多 →简介:《计算机视觉与深度学习实战》系列项目案例教程,聚焦基于特征匹配的英文印刷字符识别。教程以MATLAB和Python为编程工具,面向希望掌握印刷体字符识别完整流程的计算机视觉学习者和开发者,系统讲解灰度转换、图像增强、直方图…
阅读更多 →简介:这份文档面向人工智能与自然语言处理方向的研究者、研究生及算法工程师,聚焦图文多模态情感识别这一交叉课题,系统梳理大模型增强与特征融合两条技术主线。内容从研究背景与国内外现状切入,依次展开大模型在情感识别中的优势…
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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