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每年到了毕业设计集中开工的阶段,后台问得最多的就是这一类题目:Python 爬虫 Echarts Flask。看起来是四块东西拼在一起,实际做起来却是一条完整的数据分析链路——数据从哪来、怎么洗干净、怎么存、怎么通过后端接口交给前端,…
阅读更多 →看到这个标题,我第一反应就是这几乎是每个站长的必修课。只要域名带 www 和不带 www 都能访问,你迟早会遇到要不要做重定向的纠结,尤其是当你发现网站带了 www 的版本和不带 www 的版本都能打开时,搜索引擎会把你当两个网站看&…
阅读更多 →观察这个图像,其中, 出现在两处,这两处实际上是同一个过程被分开的结果,让我们把两处合并,这就构成了从0到 ,再到 的连续过程。0到-1到1这个过程就构成一种弯曲的空间微分,这种空间微分就可以用…
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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