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原生安卓面试避坑:3个性能优化最佳实践 面试被问“你的App为什么卡顿”,你支支吾吾答不上来?或者只能憋出“加缓存”这种万能废话?面试官眼神瞬间失去光彩,你知道那种绝望感。原生安卓开发拼的不是你会多少库,而是懂不懂底层原理,能不能用…
阅读更多 →机房里的业务系统已经稳定跑了三年,vCenter 弹出了许可证续期提醒。老板一方面在压缩预算,另一方面又担心基础软件过度依赖单一厂商,交给我一个任务:做一次虚拟化平台的替代性评估。摆在桌面上的候选方案有好几个,ZSvi…
阅读更多 →华院计算源码解析:3招搞定性能瓶颈 配置环境就卡半天?别急,先看代码。很多刚入行的同学拿到【华院计算】相关的开源项目或内部模块时,第一反应是跑不通。其实,大部分卡顿并非硬件问题,而是对底层【源码解析】不够深入,导致在不该等待的地方做了同步阻…
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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