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简介:这是一套面向教育技术开发者与Python学习者的智慧教室综合实践源码,围绕课堂专注度分析、考试作弊检测与动态点名三大场景展开,适合希望将计算机视觉、自然语言处理落地到教学管理的中级开发者参考。压缩包共218个文件、约17.04MB&#…
阅读更多 →1. 哈希表到底解决了什么问题1.1 先看看数组和链表的局限我在带新人的时候,经常被问到同一个问题:“哈希表为什么不直接叫Hash Map,非要叫哈希表?”其实名字不关键,关键是你得先搞清楚,在没有哈希表之前&am…
阅读更多 →这不是一篇简历模板,也不是课程广告,而是我花了几个晚上把吴恩达深度学习第一课第三周的课后作业从头到尾啃完以后,沉淀出来的一份完整实战记录。浅层神经网络这周,正好卡在一个特别微妙的位置:前一周是逻辑回归这种“…
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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