更多精彩内容,欢迎继续阅读
Jenkins官网: 安装JenkinsJenkins 是一个开源自动化服务器https://www.jenkins.io/zh/doc/book/installing/docker镜像: https://hub.docker.com/r/jenkins/jenkins/tagshttps://hub.docker.com/r/jenkins/jenkins/tags 通过item登录到服务器 可以参…
阅读更多 →** 摘要**:本文手把手带你从零搭建一个基于 Flask 的旅行助手全栈项目,涵盖虚拟环境搭建、数据库模型设计、RESTful 接口开发、前端模板渲染、用户注册登录与行程收藏,以及生产环境部署与安全加固。文章提供可直接复制的完整代码,并给出推荐算法、社交分享、离线缓存三个可…
阅读更多 →智能学业规划已经成为现代学习管理中的核心需求。自动化、智能化的工作流不仅提升学习效率,也为个性成长与持续进步提供有力工具。 本文将介绍Dify智能学业规划工作流的核心模型、主要节点、完整流程及典型应用方法,帮助自学编程群体高效搭建适合自身需求的智能学习系统。 文…
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 →