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毕业设计不是单一的写作任务,是一条环环相扣的长线任务链。很多应届生的毕设进度,不是卡在最终答辩,而是中途某个环节停滞不前。选题拿不定主意、文献读不懂、综述写得像流水账、图表制作耗时、格式反复修改、提交前担心重复率与 AI 检测风险…
阅读更多 →mybatisPlus版本3.4.0本文主要是对MybatisPlus的更新方法进行扩展,对set语句的非空校验进行自定义判断,提供了两个方法模板/*** 根据主键更新字段,null也会更新* param entity* author zhangyong* date 2025/3/29* return int*/ int updateIg…
阅读更多 →每一年毕业季,无数应届生都要踏上毕业设计这条漫长赛道。从敲定选题、翻阅海量文献,到撰写正文、绘制图表,再到格式调整、论文自查、准备答辩,一环扣一环,任何一个环节卡住,都会拖慢整体进度。繁重的事务性…
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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