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每年毕业季都能看到不少人在各个技术社区问:Java毕设到底做什么题目好?我的回答通常很直接——如果你想要一个既有技术深度、又贴近真实业务场景、还能把简历写漂亮的项目,就业信息发布网系统这个方向值得认真考虑。它的业务模型不复杂但完整…
阅读更多 →三角函数不定积分系列写到第三篇了。前两篇我们处理了基本积分公式、凑微分、以及 sin x 与 cos x 有理式的常规套路,基础的几类题型应该已经比较顺手。到了这一步,很多同学会发现一个尴尬的问题:方法都认识,公式也背了不少&#…
阅读更多 →简介:这份资源是面向深度学习方向的毕业设计、课程设计与期末大作业场景的完整项目包,聚焦复杂且分布不均的稀疏数据预测问题。项目以卷积神经网络与循环神经网络为基础架构,并引入YOLO目标检测算法提取关键特征,通过train.py完成…
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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