更多精彩内容,欢迎继续阅读
讲解SpringBoot的配置文件前,我们先学习配置文件读取的相关注解,一文带你全部搞定!前言本来想讲解SpringBoot的配置文件,但是里面一堆注解让我很是蒙圈,感觉用起来都差不多,比如PropertySource、ImportResource、Value…
阅读更多 →主要讲解SpringBoot自动化配置原理,结合系列1的内容,可以形成SpringBoot原理知识体系闭环。SpringBoot只是个框架,前期我主要了解该框架内部的执行原理,然后掌握SpringBoot的基本使用姿势,就达到我的初步目标ÿ…
阅读更多 →你知道tinyint(1)、tinyint(11)、int(1)和int(5)的区别么?不懂?那你就要好好看看这篇文章了。前言讨论DB字段的创建时,有个字段只存储整型状态值,因为状态值只能取值0和1,所以我用的是tinyint(1),然后荣哥说…
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 →