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网络设备这个话题,看着简单,真要说清楚却不太容易。我刚入行时也在网上搜过“网络设备有哪些”,搜出来的答案要么是一堆名词罗列,要么是教科书式的 OSI 分层,看完还是搞不懂家里那个光猫、公司机房那台交换机、以及无线…
阅读更多 →在几百份文档里找一个编号:图形化全文搜索的正确工具 「记得写在某个 Word 里,但忘了哪个文件」——资源管理器搜不了文件内容,命令行 grep 读不了 docx。dnGrep(GPL-3)把这个场景一次解决。 一、能力清单 全目录文…
阅读更多 →Windows上装软件这件事,说实话至今没有一个是完全让人舒服的解法。官网页面上找下载链接怕点错推广,安装包里偷偷塞一堆全家桶防不胜防,装完之后想批量更新又只能挨个打开软件点“检查更新”。直到我认真把玩了“松鼠软件管家”这个开源项目&…
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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