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1. 这不是“换框架”的热闹,而是桌面应用交付逻辑的彻底重写你有没有打开过一个桌面软件,点开安装包属性,看到那个刺眼的224MB?点开任务管理器,发现它刚启动就占了300MB内存,CPU持续跑在5%以上?…
阅读更多 →做后端这几年,文件上传下载功能几乎是每个项目躲不掉的。最开始拿Minio当文件服务器,直接在每个Service里new MinioClient,代码又脏又难复用,后来干脆抽了一个MinioUtil工具类,把上传、下载、删除、生成预览URL这些操作…
阅读更多 →“书籍是人类进步的阶梯”——这句话被引用了太多次,以至于很多人已经对它免疫了。但说句实在话,在手机平均每天解锁上百次、短视频用十五秒截获注意力的今天,我反而越来越觉得这句话不是鸡汤,而是一个极其冷静的技术性描述。阶梯…
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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