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这标题我自己先笑了半天。作为一个主业写了近十年PHP、副业带过不少新人的老开发,看到“那些年我们写过的入门代码”,脑子里全是画面:XAMPP里那个绿白相间的phpMyAdmin、一行<?php echo "Hello World!"; ?>、还有动不动就N…
阅读更多 →前几天帮一个做跨境电商的团队排查服务器异常,云厂商后台的告警消息一条接一条:CPU飙到 90%,/tmp 目录下出现一堆可疑的 shell 脚本,数据库里还多出了几个陌生的管理员账号。查了两个多小时,最后定位到根因出在他们部署…
阅读更多 →RAG 这个词,从 2023 年火到现在,几乎成了 Agent 开发的必修课。但我在带团队和看社区提问时发现一个很普遍的现象:很多人能把 LangChain 的RetrievalQA链跑通,Demo 里问一句答一句看着挺像回事,可一旦换成自己的业务文…
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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