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做LTE优化这些年,我一直对切换算法有股执念。最开始跑外场的时候,遇到高铁场景就头疼:用户车速一上来,测量上报乱跳,切换命令发了又撤,撤了又发,最后要么掉话,要么半天切不过去。后来…
阅读更多 →Pandas用久了,你会发现一个有点尴尬的局面:DataFrame确实强大,但每天处理业务报表时,翻来覆去还是那几件事——读取文件、清洗字段、检查缺失值、看看分布、按口径汇总。这些逻辑每次都要复制粘贴,或者把代码写成一堆散…
阅读更多 →很多人做微电网优化,默认把拓扑当作已经给定的前提,然后去优化容量、调度策略。但真正落到园区多微电网规划阶段,最先要回答的问题恰恰是:这片区域里几个微电网到底怎么连,才最经济、最可靠、最容易调度。这个问题一旦…
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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