更多精彩内容,欢迎继续阅读
一、为什么需要自研 URP 角色渲染管线 URP(Universal Render Pipeline)是 Unity 的默认渲染管线,对 PBR(Physically Based Rendering)场景足够——但对二次元/日式 RPG 风格的「IllusionRP」式精细角色渲染仍力不从心。 角色渲染的常见痛点: 各向异性头发:标准 PBR 不…
阅读更多 →简介:这是一份面向高校学生与深度学习入门者的课程设计资源,围绕基于BERT的Python图书多分类任务展开,适合作为期末大作业、课设提交或NLP分类实战练手项目。资源包共15个文件,以9个Python源码文件为主,另含少量缓存与…
阅读更多 →简介:面向自动驾驶目标检测任务的现成数据集包,按YOLOv5目录格式整理,可直接投入训练与验证,省去数据格式转换与清洗步骤。数据内容覆盖卡车、行人、交通信号灯等11个常见道路类别,图像为512512 RGB图,每张…
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 →