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在 SAP Gateway 项目里,SM59 往往是一个很普通的配置入口。我们创建一个指向后端 SAP 系统的 RFC Destination,填写目标主机、系统编号、客户端、技术用户以及密码,测试连接成功之后,OData 服务便可以通过这条连接访问后端业务数据。 真正值得追问的是,保存按钮按下之后,…
阅读更多 →1. 项目背景与核心定位"MeteorSeed郝"这个命名本身就充满想象力——"流星种子"的意象结合中文姓氏,让人联想到快速成长的科技项目或是某种创新型产品。作为从业十余年的技术观察者,我见过太多项目从命名就能窥见其技术基因。这个名字…
阅读更多 →1. Python装饰器:从语法糖到实战应用第一次接触Python装饰器时,我也曾被那些嵌套函数和符号搞得晕头转向。直到有次在项目中需要给几十个函数添加执行时间统计功能,我才真正体会到装饰器的威力——不用修改任何原函数代码,一行tim…
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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