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先说个真实场景。去年做某个水务集团的分区计量项目,光一个区就挂了八万多只智能水表,采集频率从每天一次逐步提到十五分钟一次。数据库从Oracle换成MySQL,又从MySQL单库拆到分表,最后发现一个尴尬的事实:无论怎么调优…
阅读更多 →夜视机芯这东西,装上去容易,调好难。我经手过的项目里,从安防监控到工业视觉,夜视机芯的故障率不算高,但一旦出问题,排查起来特别费劲——因为它不像普通摄像头,白天能看,晚上也能看…
阅读更多 →1. 项目概述:这不是一个独立工具,而是一场被严重误读的命名混淆“claude-code”这个词最近在开发者社区里频繁冒头,尤其在Windows环境下报错截图中反复出现——比如那个典型的路径错误提示:“无法将‘f:\nvm\nodejs/node_modules/…
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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