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目录 m结束符 库 1、创建数据库 2、查看数据库 3、选择,进入数据库 4、修改数据库 5、删除数据库 表 一、数据类型 1、数值类型 2、日期时间型 3、字符串类型 二、表的创建 1、表结构的设计 2、创建表 3、查看表 4、表修改 1、修改表名 2、修改字…
阅读更多 →最近在负责一个工业公开数据采集项目的优化工作,团队同事写的采集脚本明明加了UA轮换,却还是频繁触发目标站点的反爬机制,轻则返回403,重则直接弹出滑块验证码,IP封禁时长也越来越长。 一开始我们以为是IP代理的问题,换了好几拨代理资源都没有明显改善。直到用浏览器指纹…
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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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