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身为软件开发者, 我们始终尽力撰写干干净净、简简单单、高效有力的代码。列表是一种具备多种多样功能的数据结构, 它准许你存放一个项目的集合。在其中, 列表是能够改变的, 这表明你在创建一个列表之后能够更改它的内容。然而, 有些情况下你想要在不改动原始列表的情形下创建一…
阅读更多 →这类讨论最怕的就是一上来就列功能、比参数,然后陷入“手机能不能跑大模型”或者“App要不要集成AI”的争论。方向错了,后面所有努力都白费。手机和AI Agent的结合,核心不是技术堆砌,而是场景适配和交互重构。它要解决的不是“手机…
阅读更多 →专辑专栏:大模型原理与微调实战|从Transformer底层到大模型定制落地 标签:# 大模型 #LLM #Transformer #自注意力机制 #大模型底层原理 阅读前置:本专栏只讲纯大模型原理、量化、微调,剔除 RAG 等无关内容,全程通俗举例,零基础也能看懂。 上节回顾:上一篇我们用读书排…
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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阅读更多 →跨域 浏览器同源策略限制 同源:协议 域名 (IP) 端口 三者必须全部相同,只要任意一个不一样,就是跨域。 注意:跨域限制只存在于浏览器!后端之间请求、Postman、curl、App 访问不存在跨域。 一、产生跨域的几种场景举…
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