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122、超分在遥感图像中的应用:卫星图像增强与细节恢复 去年接了个军工口的项目,甲方扔过来一堆0.5米分辨率的卫星图,说“能不能给我提到0.1米?”我当时差点把咖啡喷屏幕上。遥感图像超分跟普通图像超分完全是两码事——你拿EDSR或者RCAN直接怼上去,出来的结果要么是模糊的…
阅读更多 →AutoClicker终极指南:5分钟掌握鼠标自动化,工作效率提升300% 【免费下载链接】AutoClicker AutoClicker is a useful simple tool for automating mouse clicks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoClicker 你是否厌倦了每天重复点…
阅读更多 →文章目录 一、概述 二、项目概述 2.1 项目简介 2.2 核心功能一览 2.3 技术栈详解 后端技术栈 前端技术栈 外部服务 2.4 系统架构设计 2.5 核心数据流转 三、环境准备 3.1 系统要求 3.2 Python 环境安装 Windows 系统 macOS 系统 Linux 系统 3.3 Node.js 环境安装 Windows/macOS…
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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