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1. 项目概述:为什么FPS游戏的物理碰撞如此棘手?做第一人称射击游戏,物理碰撞这块儿绝对是新手和老手都容易栽跟头的地方。你可能花了大把时间调好了枪械手感、设计了炫酷的动画,结果一进游戏,子弹穿墙而过,…
阅读更多 →BruteShark 2.0 实战:从5GB PCAP中提取3类凭证与哈希的完整指南当一份5GB的PCAP文件摆在面前时,大多数安全工程师的第一反应可能是打开Wireshark开始筛选流量。但面对海量数据,传统方法往往效率低下。这就是BruteShark的价值所在——它能自动…
阅读更多 →1. 项目概述:当VR角色需要“伸手”去触碰世界在VR开发里,让一个虚拟角色自然地抓取一个杯子、扶住墙壁,或者仅仅是把手搭在同伴的肩膀上,听起来是个再自然不过的需求。但如果你尝试用传统的、预先录制好的动画去实现,很…
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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阅读更多 →跨域 浏览器同源策略限制 同源:协议 域名 (IP) 端口 三者必须全部相同,只要任意一个不一样,就是跨域。 注意:跨域限制只存在于浏览器!后端之间请求、Postman、curl、App 访问不存在跨域。 一、产生跨域的几种场景举…
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