更多精彩内容,欢迎继续阅读
简介:这是一份基于YOLO算法构建的NSFW(不适宜工作场所内容)检测项目,适合深度学习、计算机视觉方向的毕业设计或课程设计参考。项目核心包含train.py与detect.py,分别负责模型训练与实时目标检测,同时提供c…
阅读更多 →1. “Agent 的边界,画在模型外面”——这不是一句修辞,而是一条实操铁律 最近在给三家不同行业的客户做智能体(Agent)落地咨询时,反复被同一个问题卡住:为什么我们调用了最新开源的 72B 大模型、配了 4 张 …
阅读更多 →1. 为什么需要一套 Claude Code 模板体系 1.1 从“能用”到“好用”:模板背后到底解决了什么 先用一个场景把问题说清楚。我最早接触 Claude Code 的时候,感觉它就是“终端里的一个对话窗口”,你输入需求,它给你写代码、跑命令、…
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 →