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拿到 Atals 300V 24G 这块卡,是半年前给一个视频结构化项目做算力选型的时候。当时团队里争议不小,有人坚持上 NVIDIA 的卡,也有人提出昇腾生态不成熟,配套文档难啃。最后还是我拍板先拿一块 300V 回来试,原因很直接&a…
阅读更多 →最近好几个朋友私信问我同一个问题:“Atlas 300V 24G到底是不是运算加速卡?能不能拿它来跑YOLO?” 还有一些人已经在机器上插了这张卡,结果发现跟想象中的“插上就能用”完全不一样,卡在驱动、模型转换、算子兼容这些环…
阅读更多 →1. 为什么临时加载日批数据这件事值得单独拿出来讲做数据仓库这行的,只要碰过 Hive 分区表,大概率都经历过这样的场景:上游业务系统凌晨跑完日批,丢过来一批按天切分的文件,可能是 CSV、可能是带分隔符的文本、也可能是…
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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