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LLM 日更
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本文是LLM系列文章，针对《Same Task, More Tokens: the Impact of Input Length on the Reasoning Performance of Large Language Models》的翻译。
本文探讨了扩展输入长度对大型语言模型（LLM）能力的影响。尽管LLM在最近取得了进步，但它们在不同输入长度上的性能一致性还没有得到很好的理解。我们通过引入一种新的QA推理框架来研究这一方面，该框架专门用于评估输入长度的影响。我们使用同一样本的多个版本来隔离输入长度的影响，每个版本都使用不同长度、类型和位置的填充进行扩展。我们的研究结果表明，在比技术最大值短得多的输入长度下，LLM的推理性能显著下降。我们表明，退化趋势出现在我们数据集的每个版本中，尽管强度不同。此外，我们的研究表明，传统的困惑度量与LLM在长输入推理任务中的表现并不相关。我们分析了我们的结果，并确定了故障模式，这些模式可以作为未来研究的有用指南，有可能为解决LLM中观察到的局限性的策略提供信息。
Causal and Reasoning
LLM context
视觉特征-自监督-掩码特征预测【2026-03】：V-JEPA2.1【2B】【全Token稠密预测损失】【多层深度自监督】【图像/视频多模态Tokenizer】【160万小时视频】【1.42亿张图像】
Lorenzo Mur-Labadia1,2,∗, Matthew Muckley1, Amir Bar1, Mido Assran1, Koustuv Sinha1, Mike Rabbat1, Yann LeCun1, Nicolas Ballas1,†, Adrien Bardes1,†1FAIR at Meta, 2Universidad de Zaragoza ∗Work done at Meta, †Joint last authorWe present V-JEPA 2.1, a family
Sparsh：用于基于视觉的触觉感知的自监督触觉表征【传感器：带标记点的 GelSight 2017、无标记点的 DIGIT】
t⊕It−5→x∈Rh×w×6tt−2t−4t−6∈R4×h×w×3t∈Rh×w×3t∈SE3). Tttt−1≜ΔxΔy˙Δθ∈SE2ˉ2∘0.5∘1.0∘to1.0∘2.0∘zt−1ztqt−1qt≜ΔqtΔqt1...;Δq∈R7。
具身智能【2026-01】：Being-H0.5【VLA + Flow Matching】【MoT+MoE架构】【UniHand2.0数据集：4 亿个样本/35000小时 】
BeingBeyond Teamhttps://research.beingbeyond.com/being-h05Real-World Deployment Figure 1: Being-H0.5 at a Glance. We scale human-centric robot learning with Being-H0.5 toward cross-embodiment generalization. We introduce UniHand-2.0, a large-scale corpus
π0.7：a Steerable Generalist Robotic Foundation Model with Emergent Capabilities
Figure 1: Fig. 1: We introduce π0.7\pi _ { 0 . 7 }π0.7 , a steerable generalist robot foundation model that can perform dexterous tasks across many tasks, environments, and robots. π0.7\pi _ { 0 . 7 }π0.7 is trained with diverse prompts that contain not
「文智助手」全场景办公AI助理AI+OPC全流程实践方案（大赛作品）
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船载 OpenHarmony AIS 航海工作台：告警与防碰撞预警系统
船载OpenHarmony AIS航海工作台的告警与防碰撞系统，集成十余类告警（超速、偏航、会遇、SOS等），通过网格空间索引实现高效邻近判定，保障实时性。告警管理器统一调度规则、去重、通知与日志，支持悬浮球、语音、跑马灯、弹窗多渠道触达，确保航行安全。SOS紧急通道独立运行，避免干扰。系统设计强调性能优化与多场景适配，为航海安全提供核心支撑。
山东大学软件学院计算机组成原理课程设计实验二
文章目录一、实验时间二、实验内容1.设计异步模16加1计数器2.设计4位移位器3.超前进位16位ALU的设计 一、实验时间 2021年4月1日星期四，第五周 二、实验内容 1.设计异步模16加1计数器 基本功能：使用D触发器（dff元件）和异或门构建从0开始计数的模16加1计数器 对应的电路图（这里已经实现了预置初值的功能） 拓展功能： （1）实现模256加1计数器 （2）实现计数器预置初值的功能 这里复用了上面的模16加1计数器 这里异步触发器预置初值的功能是这样实现的： （1）首先将CLR端调为0，
绕过卡巴斯基通过RPC控制lsass注入DLL
参考国外的XPN以及3gstudent大佬的文章： https://blog.youkuaiyun.com/xiangshen1990/article/details/104872566 https://gist.github.com/xpn/93f2b75bf086baf2c388b2ddd50fb5d0 原理：正常的ssp扩展（dll）可以加载到lsass进程中去，比如kerberos验证都是通...
五万字解析【ROOT 入门指南】
本文是cern官方root入门指南的初步翻译版，还在进一步校对中....
PON架构(全光网络)
目前组网架构世界上有一种最快的速度又是光，以前传统以太网络规划满足不了现在的需求。有线网 无线网 全光网络方案场景 全光网络分类 以太全光网络 PON（Pas-sive-Optical Network 无源光网络） 再典型的中大型高校网络中 推荐万兆入室 千兆到桌面的带宽设计 一般三层 (终端-接入层-汇聚层-核心层-出口(安全设备)-互联网) 单校区核心设备 一般采用两台高性能的核心交换机 双机的方式采用的是 M-LAG 多校区之间核心交换机采用1
基于ADPSS的直驱风电单机模型建模指南：跟网型与构网型
本文介绍了基于ADPSS平台的直驱风电单机建模方法，包含跟网型和构网型两种控制策略。模型采用模块化设计，共享风力机与桨距角控制部分，通过FORTRAN语言实现自定义建模。跟网型采用锁相环同步和矢量控制，构网型则采用虚拟同步机技术模拟同步发电机特性。详细阐述了风力机气动模型、桨距角控制算法及代码实现，为新能源并网仿真提供了实用参考。全文约150字，涵盖模型架构、数学方程和ADPSS实现要点。
Python爬虫-汽车之家各车系月销量榜数据
本文是该专栏的第41篇，后面会持续分享python爬虫干货知识。本文以某汽车平台为例，基于python采集该平台“各车系月销量”的榜单数据。具体实现思路和详细逻辑，笔者将在正文结合完整代码进行详细介绍。接下来，跟着笔者直接往下看正文详细内容。（附带完整代码）
【python爬虫--爬取电商商品及对其销量、好差评等数据进行分析】Python爬虫爬取电商商品及大数据分析-实战
选择目标电商网站：这里选择爬取两个不同电商网站（比如京东、淘宝）上的商品数据，包括商品名称、价格、销量和评价信息。编写爬虫：通过爬虫获取商品信息并保存数据。数据清洗与对齐：将两个电商网站抓取到的数据进行统一清洗和对齐。数据分析：进行销量分析、好评与差评分析等。
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
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