更多精彩内容,欢迎继续阅读
前两天一个学弟问我毕设选题,说想做一个能“看得见成果”的系统,我第一反应就是给他推荐这个方向:Python 唯品会商品数据可视化分析系统。这题目听起来很唬人,但拆开看其实是一个特别经典的闭环——用requests爬虫把电商商品数据…
阅读更多 →上周陪一位做诉讼的律师朋友盘点项目材料,她把一摞三千多页的证据PDF拍在桌上:都要提交,里面全是当事人电话、身份证号、住址,不遮不行,可遮只能一页页手工涂。我当天帮她跑通了bestCoffer AI智能脱敏,从安…
阅读更多 →1. 从寒冬到复兴:神经网络这二十年到底发生了什么1986年到2006年,这二十年在神经网络的发展史上是一段极其特殊的时期。如果你问一个做深度学习的人“神经网络什么时候开始火的”,十有八九会告诉你2012年AlexNet夺冠那一年。但真正让神经网络…
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 →