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简介:基于C#(WinForm)开发的排队叫号系统项目,覆盖智能排队全流程:预约、取号、微信取号、绿色通道、服务评价与数据统计分析,并整合取号端、软件/硬件叫号器、LED条屏端、综合显示屏端、消息服务端及语音端…
阅读更多 →前一篇把骨架立起来之后,项目停更了一段时间。原因很简单:跑通 Demo 只是第一步,真正让我卡住的是“单 Agent 能干活,但一堆 Agent 在一起反而互相捣乱”这个尴尬局面。这篇主要记录我从单 Agent 原型切到 Paseo 做编排、用 Beads…
阅读更多 →如果你最近也在折腾本地跑代码生成模型,应该会注意到一个趋势:大家已经不满足于把模型当聊天窗口用,而是开始把模型组织成能干活、能读代码、能改文件的 Coding Agent。我这两周正好把 DeepSeek Harness 拉起来做了一轮实战,用它的…
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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