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直接看这个数据集项目之前,我先说一个判断: “手机检测”听起来像是一个偏门的小众方向,但实际需求面非常宽 ,这也是我刚做完这套2800张YOLO手机检测数据集之后最直观的感受。如果你正在做课堂行为分析、驾驶分心检测、工厂防爆区人员监管、…
阅读更多 →今天是前端转 AI 100 天计划的第 13 天。前两天我还在反复练习单个知识点:调通一次 API、写好一段 Prompt、估算一下 token。说实话,学多了这种零碎的技能,心里反而有点虚——每个点单独拿出来都懂,但合在一起就不知道能做出什么东…
阅读更多 →1. 项目概述:为什么这个“小知识点”让无数C新手栽在第一道坎上?“基类指针指向派生类对象”和“派生类指针指向基类对象”——光看这两句话,你可能觉得不过是教科书里一页翻过去的语法点。但我在带过三十多届C入门班、审过两千多份学生作业、…
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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