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装饰器(Decorator)是 Python 中非常强大且灵活的特性,它能让我们在不修改原函数代码的前提下,为函数增加额外的功能。它常用于日志记录、权限校验、性能测试、缓存等场景。很多初学者觉得装饰器既神奇又难懂,其实只要掌…
阅读更多 →历史周报语义搜索与知识问答:基于向量相似度的智能回忆录在很多企业或个人开发者的知识资产积累中,工作周报沉淀了最宝贵的“技术排障实录、架构演进决策与踩坑解决方案”。 然而,当用户在半年后遇到一个相似的线上事故时: “我记…
阅读更多 →2247万条可执行请求、2817个Session。同一份真实负载、同一目标数据库、同一硬件环境下:回放时间从132分18秒缩短至49分47秒,平均吞吐从2801 req/s提升至7523 req/s。这是Kreplay并行回放模式的一组实测结果。但这次升级解决的,不只是“回放更…
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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