更多精彩内容,欢迎继续阅读
文件内容如下:hello world hello spark hello mapreduce需求:统计每个单词出现多少次1、Map 阶段Map 读取每一行文本,切割成单词,输出 (单词, 1)出现一次单词,记计数 1输入第一行:hello world → 切割输出(…
阅读更多 →如何为Morphe Patches选择正确的应用版本:稳定版与实验版兼容性完整解析 【免费下载链接】morphe-patches Morphe Patches 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/morphe-patches 如果你准备给 YouTube、YouTube Music 或 Reddit 打补丁,选…
阅读更多 →从去年开始,我陆续在几个视觉项目里用华为Atlas系列做推理部署,发现一个很有意思的现象:几乎每个客户第一次听到“Atlas 300V 24G”这个名字,都会下意识问一句“这是不是运算加速卡”。这个词模糊得让很多人拿不准,再加…
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 →