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简介:本资源是一个面向计算机视觉初学者与农业AI应用开发者的植物叶片图像分类数据集,专为图像分类任务设计,可直接用于PyTorch ImageFolder加载或YOLOv5分类训练。数据集涵盖34类常见经济作物叶片(如苹果、葡萄、猕猴桃等&#x…
阅读更多 →上一篇:21-2《对话模板与角色注入》| 下一篇:22-1《chat.html:前端如何消费 SSE》 本地级验证(主体) 板端补充:生成器确定性在本地 Windows 复跑通过;板端仅页面 GET 直测࿰…
阅读更多 →1. 聊聊代码审查:它从来不只是“找茬”代码审查这件事,在软件开发圈子里算是个常青话题。隔一段时间就有人跳出来喊“代码审查没用,浪费时间”,过一阵子又有人分享“我们团队用代码审查挽救了项目质量”之类的经验贴。我在一线写代…
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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