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做Unity开发这些年,经常被刚入行的朋友问一个问题:场景搭建和角色移动这么基础的东西,还需要单独拿出来研究吗?我的回答向来都是——越基础的东西,越能拉开项目差距。你去看网上那些半成品的Demo,十个里有八…
阅读更多 →最近帮朋友搭了一套Unity小Demo,从空白工程一路折腾到角色能在场景里流畅跑跳,过程中踩了不少坑,也整理出一套比较顺手的搭建流程。这篇文章就把整个“Unity场景搭建”和“角色移动”的实现思路、关键参数、脚本写法以及调试心得完整记录下来…
阅读更多 →1. 传言拆解:20-60W和16薪的水分到底在哪1.1 薪资数字为什么跨度这么大先把这个标题里最显眼的数字拆开看。年薪20万到60万,这是一个跨度极大的区间,大到20万和60万根本不是同一类人拿的钱。20万大概对应什么状态?一个应届生在一线…
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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