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做桌面应用这么多年,我见过太多人在技术选型上纠结。今天想认真聊聊一套我实际踩过不少坑、也沉淀了大量经验的组合:基于 Angular UI 的 C# 桌面应用。一句话解释就是——用 Angular 写界面,用 C# 写核心逻辑,两者跑在同一台机器上…
阅读更多 →干调试的兄弟应该都懂这么个场景:设备线接完了,程序也写了大半,到现场打开STEP 7 Micro/WIN准备下载程序,结果通信界面里双击刷新扫了半天,列表空荡荡,就是找不到PLC。这时候多数人第一反应是电缆坏了或者P…
阅读更多 →飞秋是个好工具,尤其是内网办公场景,传文件、发消息、组群聊,比什么云端协作都直接。但近两年高分屏笔记本普及之后,不少同事跟我吐槽同一个问题:在2K、4K屏幕或者Windows缩放比例调高之后,飞秋界面上的字小…
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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