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1. 别再被“一块屏幕”骗了:DeskcommCRM 到底解决什么问题说实话,我在CRM这条路上摸爬滚打也有十来年了,从最早拿Excel管客户,到用过Salesforce、HubSpot,再到国内各种定制化系统,前前后后换过七八套。每次…
阅读更多 →做这套DeskcommCRM的念头,源于我接手客服团队后的第三周。当时团队每天要处理两百多通客户来电,但同事们的日常是:电话一响,先问“您好哪位”,然后手忙脚乱翻Excel、查聊天记录,甚至有人用便利贴在显示器边…
阅读更多 →做CRM选型这些年,我见过太多团队在“客户管理”这件事上走弯路,其中很典型的一类就是——电话一通,客户信息就断了,销售打完电话还要手动补记录,补着补着就漏了,漏着漏着,客户就凉了。直到我实际…
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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