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上古神仙排名速查手册:搞懂后端逻辑不迷路 你是不是也这样?看了一堆《上古神仙排名》相关的教程,觉得每个字都懂,合上文档自己写项目时,脑子一片空白。数据怎么存?权限怎么控?跨省转介的业务逻辑怎么落地?别急,这份速查手册就是为你准备的。我们不讲…
阅读更多 →CentOS 7.9 根分区100%用满这种事,我这些年遇到过太多次了。最典型的画面就是:df -h一看,/dev/mapper/centos-root已经用了100%,但等你ssh上去准备清东西,用du -sh /一层一层往下查,又死活找不到对应的大文…
阅读更多 →每次在技术群里看到有人问"毕设/课设选什么题目",底下总有一堆人劝退点餐系统,说烂大街、没含金量、答辩不好过。但以我这些年看过的项目源码和带新人的经验来说,这个结论大错特错。恰恰是这种"看着普通"的业务系统&…
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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