更多精彩内容,欢迎继续阅读
无重复字符的最长子串给定一个字符串 s ,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。示例 1:输入: s "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3。注意 "bca" 和 "cab"…
阅读更多 →使用YOLOv8进行训练道路车道线及路面标识检测数据集 使用权重识别直行右转限速虚线直线右转向左转向禁止直行等 并构建道路路面标识识别系统 以下文字及代码仅供参考。 文章目录使用YOLOv8进行训练道路车道线及路面标识检测数据集 使用权重识别直行右转限速虚线直线右转向左转…
阅读更多 →家用AI摄像头的隐私风险不在于有没有AI,而是要弄清楚AI推理发生在哪里——是在摄像头本地芯片上完成,还是把视频传到云端处理。而本地推理的任务之所以安全,是因为摄像头拍到的原始视频没有离开设备,你的摄像头安装在家里…
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 →