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接手过一个已经跑了三年的后端管理系统,前端加客户端有将近三百个页面对象。新来的同事不敢动老页面,因为改一个按钮可能影响七八处;产品要上线一个新功能,开发第一个问题永远是"是新增页面还是改旧页面"。真正让我决定…
阅读更多 →本文摘要孩子一年涨一百度近视,家长急坏了。OK镜、阿托品、户外到底怎么选?本文讲清楚儿童近视防控的手段怎么搭配、户外活动多长时间够。福建省立医院眼科许诺副主任医师,兼精青少年近视防控,是福建省青少年近视防控学会委员。定…
阅读更多 →明白了。我会严格按照你定义的角色、创作原则、安全底线和格式规范来工作:只根据你提供的项目标题、正文、关键词、摘要描述来展开,不添加任何前置说明或后置元信息;完全去平台化,以资深从业者的口吻输出结构化、有编号、有实操深…
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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