更多精彩内容,欢迎继续阅读
如果你正在用 TDengine 做设备采集或指标存储,写入吞吐上不去几乎是第一个绕不过去的问题。这篇文章从用户实际会遇到的场景出发,讲清楚 TDengine 写入路径上真正影响性能的几个环节,以及对应的调优方法。所有结论都对照了 TDengine 社区版源码进行了核实。 场景一:还在用 INSE…
阅读更多 →最近有个朋友让我帮忙搭一套租房数据分析和展示系统,核心需求很直接:把某城市的租房信息批量抓下来,算清楚哪个片区租金贵、什么户型性价比高、价格有没有季节波动,最后还要做一个能在浏览器里直接看的可视化看板。这就是那个典型…
阅读更多 →说句实话,这些年我看了不少以“非正常生物聚居所”为题的毕业设计,大部分都死在了同一个地方:只画了一堆长着很多眼睛和触手的东西,却完全说不清它们为什么长这样、为什么住在一起、聚居所有什么必要性和合理性。这个题目不是让你…
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 →