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第 13 章:注册中心 & 客户端 —— 实现与设计图解 🖼️ 本章目标:用图把「注册中心(Server)」和「客户端(Client)」怎么实现、怎么连、怎么选,一次讲透。 图用 Mermaid 画&#…
阅读更多 →第 12 章:生产实战 —— 动态服务名与动态注册(配置模式讲解)本章目标:讲清楚"同一套代码,如何通过动态配置变成不同的服务、注册到不同的注册中心"。 下面用脱敏后的通用配置片段来讲,看完你就能…
阅读更多 →在 Python 编程中,随机化操作是数据科学、游戏开发、模拟实验、推荐系统等领域不可或缺的核心能力。Python 标准库 random 模块提供了丰富的随机数生成与随机选择工具,其中 random.choices() 函数自 Python 3.6 版本引入以来,因其支持加权随机…
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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