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简介在计算机视觉领域, 工程师们经常会用到某些特定的“”功能”。因为这些功能的存在, 大家只需编写寥寥几行代码, 就能够检测出轮廓或者对应的对象。不过, 需要注意的是, 通过这种方法检测出来的轮廓, 往往呈现出一种分散的状态。举例来说, 一张内容丰富且包含较多细节的图片…
阅读更多 →AI的交互范式正在发生持续转变。早期大模型以单轮问答作为核心形态,用户提出问题,模型给出一次性文本输出,对话上下文仅短暂留存,无法自主拆分复杂诉求。随后多轮对话拓展了上下文承载能力,可以在一段对话内持续补充信…
阅读更多 →STM32F103 FreeRTOS 串口控制项目:从踩坑到重构的完整调试记录 前言 最近做了一个基于 STM32F103C8T6 和 FreeRTOS 的串口控制小项目。本来以为就是"串口收个字符、翻个 GPIO"的简单事,结果前后踩了好几个坑——从 CMSIS-RTOS 版本混用&#…
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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