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自定义Response.Filter得到输出流stream生成动态页面的静态内容(磁盘缓存)如下的代码我们可以看出,我们以 request.RawUrl 为缓存基础,因为它可以包含任意的QueryString变量,然后我们用MD5加密RawUrl 得到服务器本地文件名的变量,…
阅读更多 →一、引言:当AI走进生活 在2026年的今天,人工智能早已不再是科幻电影中的遥远概念。从ChatGPT到DeepSeek,从Gemini到Qwen,大语言模型正以前所未有的速度改变着我们与计算机交互的方式。然而,对于大多数开发者而言&…
阅读更多 →目录 一、学习摘要 二、基础概念 2.1 机器学习三要素 2.2 期望风险与经验风险最小化 2.3 任务划分 三、核心推导 3.1 线性回归数学模型 3.2 MSE 损失函数 凸性完整证明 3.2.1损失函数表达式 3.2.2凸性严格证明 3.3 最小二乘解析解完整矩阵求导 3.3.1.对 编辑求梯…
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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