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目录 一、前言 二、主要用到的技术 1、AutoUpdater.NET 2、Fody.Costura 三、安装相关程序包 1、安装Autoupdater.NET.Official 2、安装Fody.Costura 四、配置版本号 五、准备更新用的XML文件 六、代码中调用 七、制作并上传更新包 八、测试是否成功 九、注意事项 …
阅读更多 →自动回复这东西,用对了是省事,用错了是赶客。 我见过一个客户半夜发来询盘,收到一句「我们工作时间是 9 点到 18 点」,第二天再没出现过。今天就把这条线划清楚。一、自动回复翻车,多半不是技术问题 很多团队上自动回复…
阅读更多 →做毕设要经历8个环节:选题开题、找文献、写论文、查重降重、格式排版、做答辩PPT、画科研图表、论文润色,每个环节都有痛点,每个环节都要花大量时间。很多同学被迫下载五六个工具搭配使用,写作一个、查重一个、排版一个、做PPT一个…
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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