更多精彩内容,欢迎继续阅读
如果这篇文章对你有帮助,欢迎关注我的CSDN账号「来福猿」, 有问题可以在评论区留言,我会一一回复。1. 引言SpringBoot 的「约定优于配置」让开发者可以快速启动一个应用,但真正理解配置加载机制,才能在多环境部署、配置…
阅读更多 →智能工具赋能旅行规划,自动化流程让信息查询与行程设计变得高效便捷。旅行顾问工作流围绕大语言模型和结构化节点设计,聚焦一站式智能出行建议生成,满足多样化的实际需求。 本文介绍该智能旅行顾问Demo的核心结构、流程机制与典型应用场景,解析关键节点与实际效果,帮助自…
阅读更多 →目录 题目 思路 Code 题目 题目内容: 某部门有一批待处理任务,数量为 x。系统按轮次处理任务,每次平分后只保留其中一组进入下一轮;当 x 等于 1 时处理结束。 当 x 为偶数时,执行一次平分,任务数变为 x 除以 2,消耗 1 点成本,操作次数增加 1。 当 x 为奇数时,…
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 →