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做深度学习项目,最难受的往往不是模型调参,而是手里没有一份趁手的数据集。公开数据集虽然多,但和你的业务场景总有偏差——工业缺陷的形态、医疗影像的病灶位置、田间作物的长势,这些都得靠你自己动手标注。Labelme就是这类场景下…
阅读更多 →东莞市欣亿美智能装备有限公司前身可追溯至2012年创立的东莞市横沥亿美机械设备厂,十四年来专注工业烘干固化设备细分赛道,是集整机产销、精密智能烘干装备定制与一站式服务为一体的专业服务商,以稳定烘烤性能帮助客户降低批次不良率…
阅读更多 →时光荏苒,气象监测行业从人工观测到自动化监测,从单点探测到立体组网,走过了数十年的发展历程。在这个技术迭代快速、对精度和稳定性要求不断提升的领域,有一支深耕近二十年的研发团队,从特种气象应用领域逐步走向民用…
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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