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请大家关注并设置星标, 从而能够每天学习到新的技能, 这段内容的来源是网络。在某个平台上, numpy 已经获得了 32,130 个。 numpy 是科学计算领域的基础设施。你几乎找不到一个做数据处理、机器学习、物理模拟、金融建模的开发者是不依赖 numpy 的。- learn , 以及 scipy , 等等…
阅读更多 →对于零基础的初学者而言, 应该如何进行系统性的自学编程呢? 绝大多数的零基础转行者, 他们的学习目标都是为了寻找一份具备高薪资以及良好发展前景的工作, 所以他们会认为某一种编程语言如果能够拥有更好的就业前景, 那么就更加值得去进行学习。针对零基础的同学来说, 学习某些…
阅读更多 →所谓字面量, 就是在程序里面直接去写死的这些具体数据;而变量, 其实就是给那些数据进行命名, 好让它们在后面的代码里头反复地被拿出来使用的。4.所谓字面量, 就是指那些直接被写死在程序里面的固定数值。字面量, 就是在源代码里面直接被写下来的, 并且一眼就能看出…
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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