更多精彩内容,欢迎继续阅读
通信协议基本已出,我们就继续吧~~~ 把占位的 List<String> 换成真正的 List<Device>,列表改成卡片 + 启用开关。 那首先先建立设备类吧。 一、建 data/model 包 展开到 app > kotlin+java > com > example > jstz1 右键 jstz1 → New → Packag…
阅读更多 →0 Preface/Foreword1 git merge介绍git merge命令使用方法如下所示:1.1 -X选项1.1.1 -X ours 在合并有冲突的时候,保留HEAD分支中的内容,抛掉合并过来分支的内容。1.1.2 -X theirs在合并有冲突的时候,保留合并过来分支中的内容&am…
阅读更多 →目录:一、为什么选择 Spring AI?二、环境准备三、基础配置3.1 网络代理配置3.2 API Key 配置四、核心功能实现4.1 基础文本对话4.2 流式输出4.3 图像生成4.4 语音能力4.5 多模态识别五、Function Calling:让 AI 调用外部能力5.1 工作流程5.2 …
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 →