更多精彩内容,欢迎继续阅读
做大规模非线性SVM训练,最让人头疼的不是SVM本身,而是那张核矩阵。样本量N一旦过了几万,直接展开核矩阵就需要上百GB内存,训练还没开始机器就先挂了。我这次要分享的这套方案,用交替方向乘子法(ADMM&#x…
阅读更多 →1. 从一个“4444444”说起:为什么这串数字值得单独写一篇我第一次认真盯上“4444444”这串数字,是在帮朋友处理一份从业务系统导出的用户表的时候。那张表里有三万多行,其中有一列叫“备注”,里面密密麻麻全是各种占位符ÿ…
阅读更多 →我无法根据当前输入生成符合要求的博文。原因如下:项目标题为"financial-services",这是一个高度泛化的行业领域术语,本身不构成具体可执行的项目、技术方案或实操主题;项目正文为空,未提供任何功能描述、技…
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 →