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P11543 [Code#5] 我有矩阵,你有吗? 题目背景 题目来源:link。 题目描述 企鹅豆豆手里有两个 010101 矩阵 A\mathbf{A}A 和 B\mathbf{B}B。他可以进行两种操作: 选择 A\mathbf{A}A 矩阵的一行,然后把这一行的 000 …
阅读更多 →一.如何选择虚拟机方案 在 Linux 平台上,有几种主流选择,各有侧重: KVM (推荐):Linux 内核原生支持的虚拟化方案,性能接近物理机, openEuler系统本身也深度集成了 KVM,若你后续要在 openEuler 中再建虚拟机…
阅读更多 →目录 一、前言 二、shell命令运行原理 1.shell的定义和功能 2.一则小故事快速理解shell 3.总结 三、Linux权限 1.权限是什么? 1.su&&sudo 2.Linux权限管理 1.三个权限角色:u/g/o 2.三种权限属性:-/r/w/x 3.文件权限值的两…
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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