更多精彩内容,欢迎继续阅读
3步吃透moonwalk图解原理:从零实战避坑指南 别被官方文档那几十页的晦涩术语劝退了,读完后脑子一团浆糊还抓不住重点。今天咱们直接上 图解原理 ,用代码把 moonwalk 的核心逻辑拆得明明白白。…
阅读更多 →作为一个常年混迹GitHub的Android开发,我手机里收藏夹的星标数量比微信未读消息还多。每次换电脑、重装系统,第一件事就是赶紧把那些攒了好几年的开源项目链接重新找回来,生怕哪个好用的库从此失联。于是去年年底,我干脆做了个决定…
阅读更多 →1. 从“MOD 运算”这个标题说起:它到底在讲什么第一次看到“MOD 运算”这个标题,加上“拷贝简书,主要是为了自己个人学习”这句备注,我大概能判断出这是一篇偏向基础、偏自学的笔记型内容。它不像是在讲某个游戏模组(虽…
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 →