更多精彩内容,欢迎继续阅读
2026年,低代码平台的热度终于从“全民吹捧”回到正常水位。这其实是好事,意味着企业不再被概念左右,而是开始认真纠结“到底选哪个”这个真问题。这份Top5测评是我过去三个月里,反复体验市面上主流低代码平台之后整理出来的&#…
阅读更多 →先交代一下背景。我大概三年前开始在自己的机器学习项目里频繁使用自动化机器学习(AutoML)工具,那时候项目排期紧、特征又多又乱,传统“手搓模型”的路子根本来不及迭代。换了几款AutoML库之后,TPOT是我唯一一个留下来…
阅读更多 →做容器化部署的人,十有八九都会遇到同一个问题:应用在裸机或虚拟机上跑得飞快,一发到容器里就感觉慢了半拍,资源占用还居高不下。这个项目就是从一次线上容器服务延迟飙高开始的,我把整个容器化部署链路从镜像构建到运…
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 →