更多精彩内容,欢迎继续阅读
学多元微积分的时候,偏导数和全导数这对概念很容易让人卡壳。说实话,我当年学的时候也绕了好一阵子,上课听懂了下课一算题就懵:什么时候用偏导,什么时候用全导?为什么有的题明明两个变量都在变,…
阅读更多 →最近后台好几个朋友都在问同一个问题:Atlas 300V 24G到底算不算运算加速卡,还有人在网上搜“atlas部署yolo”却被一堆软文绕得云里雾里。说实话,这个问题我太有发言权了,去年开始我把公司几条视频结构化业务从GPU迁移到昇腾推理卡…
阅读更多 →1. 先弄清Atlas 300V这块卡到底是什么1.1 一块“不太像GPU”的计算卡很多刚接触昇腾生态的朋友,第一次拿到Atlas 300V的时候都会有点懵。这卡在外观上像个标准半高半长的PCIe板卡,但驱动装好之后,你在系统里看不到nvidia-smi,也不…
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,…
阅读更多 →