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经常有初学者跑来问我:拿到一个网页源码,接下来该怎么办?requests 明明已经把 HTML 全抓回来了,可看着满屏的标签和属性,就是不知道怎么把想要的书名、价格、链接一个个摘出来。这其实就是爬虫路上的第一道真正的坎——…
阅读更多 →如果你正打算做课堂考勤这个课题,或者已经被老师分配了这个题目,你先别急着去网上找代码直接改。这个题目看着经典,但越经典的题目越容易做成一锅粥:功能东拼西凑、前后端接口对不上、论文和代码说的是两套东西。我这两年陆续带过…
阅读更多 →这篇博文我打算从“拿到一个新的启发式算法代码之后,最该做的是什么”这个角度切入。很多人看到2025年新出的SCI算法,第一反应是赶紧下载代码跑一下,看看能不能复现论文里的收敛曲线。但真正决定你能否用好这个算法的,是对它数学内…
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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