更多精彩内容,欢迎继续阅读
026、功率检测耦合器的方向性误差 那个让我在凌晨三点重新焊屏蔽罩的耦合器 几年前做一个双向功率监测模块,发射链路和天线之间串了一个微带定向耦合器,用来采集正向功率和反向功率。样机在实验室台面上测得好好的,驻波比读数跟台式功率计对得上,误差不超过0.3dB。小批量…
阅读更多 →APK改造的底层原理:Morphe Patches字节码补丁完全教程(dexlib2smali) 【免费下载链接】morphe-patches Morphe Patches 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/morphe-patches Morphe Patches 是一个专业的 APK 改造 开源项目&…
阅读更多 →bool数据类型的 bool 数据类型只拥有两个取值, 这两个取值分别是 True 以及 False, 它们的作用在于表示真意和假意, 同时也对应着对的概念和错的观念, 在这种类型通常会被放置于 if 语句环境之中的情形下, 程序会依据条件表达式的真假属性来选择具体的逻辑分支去向这个问题。本…
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 →