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简介:这是一套面向深度学习入门者与验证码识别实践者的端到端项目资源,基于PyTorch与ImageCaptcha构建CNN模型,无需字符切割、尺寸归一化或特征提取即可直接识别验证码,覆盖纯数字、数字加大小写字母等场景。包内共52个文件&#…
阅读更多 →第一次打开猿人学第一题的页面,你大概率会愣一下——明明是去拿接口数据,响应里却蹲着一大段被eval包了好几层、变量名全部被打乱的JS代码。这就是很多人的JS逆向第一课,也是我在研究反爬机制时真正“开窍”的地方。猿人学这个系列题在国内JS…
阅读更多 →最近帮几个朋友在Windows机器上折腾OpenClaw(江湖人称"龙虾AI")这个本地AI代理,踩了一堆坑,也攒了不少经验。说实话,这个项目对新手来说有个明显的矛盾:它在官方文档里写了支持Windows࿰…
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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