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【免费下载链接】learn-harness-engineering Harness engineering beginner tutorial, from 0 to 1 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/learn-harness-engineering 点击查看 免费下载 本指南以 learn-harness-engineering 仓库中随课程交付的 harness-c…
阅读更多 →简介:这份数据集面向计算机视觉与目标检测方向的开发者与学生,提供男女性别检测所需的图像与标注文件,可直接用于训练YOLO、Faster R-CNN等模型。数据集合计9769张jpg图片,并配套Pascal VOC格式xml与YOLO格式txt标注,共…
阅读更多 →1. 学术资源获取的痛点与解决方案作为一名在科研领域摸爬滚打多年的研究者,我深知查找国外期刊论文时那种"大海捞针"的无力感。记得刚开始做研究时,我常常花上整天时间在各大平台间切换,却找不到几篇真正相关的文献。直到后来掌握了…
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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