更多精彩内容,欢迎继续阅读
1,点击如图的这个扩展方块(箭头1)2,搜索框搜索DeviceTree3,如果下载了DeviceTree,需要右键DeviceTree把他卸载掉4,下载DeviceTree LSP*5,重启(可选)
阅读更多 →1. 从“均匀超流”到“空间调制”:一个被忽略的序参量做超导研究的人,最初接触的都是BCS理论那套图像:库珀对凝聚成一个宏观量子态,序参量在空间上是均匀的,超流密度处处相同。这个图像在常规超导体里工作得非常好&…
阅读更多 →1. 从一篇凝聚态物理文献说起:PDW与超流体速度场的空间调制第一次看到“库珀对密度波导致超流体速度场空间调制”这个说法时,我正蹲在实验室里调一台稀释制冷机的线路。当时脑子里第一反应是:这不就是把超导序参量和电荷密度波这两套“语言”…
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,…
阅读更多 →