更多精彩内容,欢迎继续阅读
不少人看到“SpringBoot Hadoop 推荐系统”这三个词凑在一起,第一反应是:这不就是典型的毕设标题配置吗?但真把这个题目落到实处,要趟的坑远比想象中多。我前阵子刚好完整做完了一个基于SpringBoot和Hadoop的健康饮食推荐系统&a…
阅读更多 →sqli-labs的Less-3,很多新手第一次卡住的地方其实不在注入本身,而在于那一层不太起眼的括号。Less-1和Less-2的教程满网都是,一到Less-3,很多人就丢给你一句“单引号加括号闭合”,然后就没有然后了。结果自己上手试的时…
阅读更多 →又到了每年的毕设和课设高峰期,后台经常有人问我“SpringBootVue能做什么项目”“有没有JavaMySQL的完整管理系统源码可以拿来学习”。这类问题问多了我发现一个规律:大家真正缺的不是代码,缺的是一个“能讲清楚、能跑起来、能应对答辩”的完…
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 →