更多精彩内容,欢迎继续阅读
1. 先聊清楚:这条链路到底解决什么问题爬虫圈子里,Scrape Center算是一个绕不开的练兵场。它跟那些一上来就上极端反爬措施的网站不太一样,设计者故意把各种常见场景拆成难度递进的任务,从静态页面到动态加载,从基础解…
阅读更多 →老实说,做光学设计这行,我最怕的不是跑优化,而是跑完优化发现初始结构选错了。局部优化这东西,你给它一个糟糕的起点,它就还你一套怎么调都不上劲的镜头,最后只能推翻重来。以前我们拿到一个需求࿰…
阅读更多 →电脑开机密码,听起来是保护隐私的,但有时候是真的烦——每天开机要输、重启要输、开完会回来解锁还要输,输错几次锁屏还要等。更烦的是,有些朋友直接把密码忘了,卡在登录界面急得团团转,最后跑来问我“老哥…
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 →