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一、IO概述1.1 什么是IO生活中,你肯定经历过这样的场景。当你编辑一个文本文件,忘记了ctrls ,可能文件就白白编辑了。当你电脑上插入一个U盘,可以把一个视频,拷贝到你的电脑硬盘里。那么数据都是在哪些设备上的呢&…
阅读更多 →随着现代Web开发需求的不断升级,异步编程逐渐成为了开发者关注的焦点。Django作为一个功能强大的Web框架,其默认视图是同步的,这在处理高并发请求时可能会面临一定的性能瓶颈。为了弥补这一不足,开发者可以结合Django和第三方工具,如ADRF(Async Django Rest Framework),…
阅读更多 →随着现代Web应用程序对性能和响应速度的需求不断增加,开发者们越来越倾向于采用异步编程来提升应用的效率和用户体验。在传统的Web开发框架中,通常采用同步请求方式,这意味着每一个请求都需要等待前一个请求完成后才能继续处理。对于高并发的请求,可能会出现性能瓶颈。而Dj…
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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