Parse正式发布开源PHP SDK，parsesdk
Parse正式发布开源PHP SDK，parsesdk
Pare 发布 了 Parse PHP SDK ，旨在使Parse能够集成“到一类新的应用程序和不同的使用场景。”另外，该公司声称，这是他们的“第一个面向服务器端语言的SDK，而且是第一个真正开源的SDK。”
到目前为止，Parse提供了若干API库，旨在使前端可以更容易地集成Parse，其中包括对Objective-C、Java、.NET和JavaScript的支持。另外，Parse通过REST在本地公开接口。这些库涵盖了Parse的主要使用场景，这使得开发人员不用“ 为其应用程序需要访问的每个服务重新开发他们自己的后端 ”，比如，需要 管理服务器及编写服务器端代码 。
另一方面，Parse还基于他们自己的JavaScript SDK提供了一个 Cloud Code环境 ，用于服务器端需要一些逻辑的场景。比如，Parse Cloud Code带来的好处之一是， 更新对所有的环境都立即可用，而不需要等到新的应用程序发布，如此一来，功能就可以动态地修改。随着Parse PHP SDK的推出，使用PHP现在也可以获得同样的好处。
Parse PHP SDK与其它Parse SDK结构类似，它围绕ParseObject构建，后者包含无模式且兼容JSON的数据的键值对。PFObject能够被保存、检索、更新和删除。查询通过PFQuery建模，它既允许基本查询，又允许关系查询。另外，Parse还支持 基于角色的访问控制 ，这提供了一种逻辑方法，将对Parse数据有相同访问权限的用户分组。
Niraj Shah是英国伦敦的一名PHP开发人员，他已经创建了一个 Parse PHP SDK简易入门教程 。该教程旨在将事情简单化，Niraj说，Parse PHP SDK的“文档组织不是很好，为了找出完整的解决方案，你可能不得不在文档之间跳来跳去。”
附上 Parse开源php sdk下载地址： http://www.bkjia.com/codes/203051.html
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Zehn empfohlene Open-Source-Tools für kostenlose Textanmerkungen
Mar 26, 2024 pm 08:20 PM
Bei der Textanmerkung handelt es sich um die Arbeit mit entsprechenden Beschriftungen oder Tags für bestimmte Inhalte im Text. Sein Hauptzweck besteht darin, zusätzliche Informationen zum Text für eine tiefere Analyse und Verarbeitung bereitzustellen, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz. Textanmerkungen sind für überwachte maschinelle Lernaufgaben in Anwendungen der künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung. Es wird zum Trainieren von KI-Modellen verwendet, um Textinformationen in natürlicher Sprache genauer zu verstehen und die Leistung von Aufgaben wie Textklassifizierung, Stimmungsanalyse und Sprachübersetzung zu verbessern. Durch Textanmerkungen können wir KI-Modellen beibringen, Entitäten im Text zu erkennen, den Kontext zu verstehen und genaue Vorhersagen zu treffen, wenn neue ähnliche Daten auftauchen. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source-Textanmerkungstools empfohlen. 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu
15 empfohlene kostenlose Open-Source-Bildanmerkungstools
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Straße und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens
Der Quellcode von 25 KI-Agenten ist jetzt öffentlich, inspiriert von Stanfords „Virtual Town' und „Westworld'
Aug 11, 2023 pm 06:49 PM
Zuschauer, die mit „Westworld“ vertraut sind, wissen, dass diese Show in einem riesigen High-Tech-Themenpark für Erwachsene in der Zukunftswelt spielt. Die Roboter haben ähnliche Verhaltensfähigkeiten wie Menschen und können sich an das erinnern, was sie sehen und hören, und die Kernhandlung wiederholen. Jeden Tag werden diese Roboter zurückgesetzt und in ihren Ausgangszustand zurückversetzt. Nach der Veröffentlichung des Stanford-Artikels „Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior“ ist dieses Szenario nicht mehr auf Filme und Fernsehserien beschränkt Szene in Smallvilles „Virtual Town“ 》Übersichtskarten-Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2304.03442v1.pdf
Empfohlen: Ausgezeichnetes JS-Open-Source-Projekt zur Gesichtserkennung und -erkennung
Apr 03, 2024 am 11:55 AM
Die Technologie zur Gesichtserkennung und -erkennung ist bereits eine relativ ausgereifte und weit verbreitete Technologie. Derzeit ist JS die am weitesten verbreitete Internetanwendungssprache. Die Implementierung der Gesichtserkennung und -erkennung im Web-Frontend hat im Vergleich zur Back-End-Gesichtserkennung Vor- und Nachteile. Zu den Vorteilen gehören die Reduzierung der Netzwerkinteraktion und die Echtzeiterkennung, was die Wartezeit des Benutzers erheblich verkürzt und das Benutzererlebnis verbessert. Die Nachteile sind: Es ist durch die Größe des Modells begrenzt und auch die Genauigkeit ist begrenzt. Wie implementiert man mit js die Gesichtserkennung im Web? Um die Gesichtserkennung im Web zu implementieren, müssen Sie mit verwandten Programmiersprachen und -technologien wie JavaScript, HTML, CSS, WebRTC usw. vertraut sein. Gleichzeitig müssen Sie auch relevante Technologien für Computer Vision und künstliche Intelligenz beherrschen. Dies ist aufgrund des Designs der Webseite erwähnenswert
Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA
Apr 02, 2024 am 11:31 AM
Neues SOTA für multimodale Dokumentverständnisfunktionen! Das Alibaba mPLUG-Team hat die neueste Open-Source-Arbeit mPLUG-DocOwl1.5 veröffentlicht, die eine Reihe von Lösungen zur Bewältigung der vier großen Herausforderungen der hochauflösenden Bildtexterkennung, des allgemeinen Verständnisses der Dokumentstruktur, der Befolgung von Anweisungen und der Einführung externen Wissens vorschlägt. Schauen wir uns ohne weitere Umschweife zunächst die Auswirkungen an. Ein-Klick-Erkennung und Konvertierung von Diagrammen mit komplexen Strukturen in das Markdown-Format: Es stehen Diagramme verschiedener Stile zur Verfügung: Auch eine detailliertere Texterkennung und -positionierung ist einfach zu handhaben: Auch ausführliche Erläuterungen zum Dokumentverständnis können gegeben werden: Sie wissen schon, „Document Understanding“. " ist derzeit ein wichtiges Szenario für die Implementierung großer Sprachmodelle. Es gibt viele Produkte auf dem Markt, die das Lesen von Dokumenten unterstützen. Einige von ihnen verwenden hauptsächlich OCR-Systeme zur Texterkennung und arbeiten mit LLM zur Textverarbeitung zusammen.
Gerade erschienen! Ein Open-Source-Modell zum Generieren von Bildern im Anime-Stil mit einem Klick
Apr 08, 2024 pm 06:01 PM
Lassen Sie mich Ihnen das neueste AIGC-Open-Source-Projekt vorstellen – AnimagineXL3.1. Dieses Projekt ist die neueste Version des Text-zu-Bild-Modells mit Anime-Thema und zielt darauf ab, Benutzern ein optimiertes und leistungsfähigeres Erlebnis bei der Generierung von Anime-Bildern zu bieten. Bei AnimagineXL3.1 konzentrierte sich das Entwicklungsteam auf die Optimierung mehrerer Schlüsselaspekte, um sicherzustellen, dass das Modell neue Höhen in Bezug auf Leistung und Funktionalität erreicht. Zunächst erweiterten sie die Trainingsdaten, um nicht nur Spielcharakterdaten aus früheren Versionen, sondern auch Daten aus vielen anderen bekannten Anime-Serien in das Trainingsset aufzunehmen. Dieser Schritt erweitert die Wissensbasis des Modells und ermöglicht ihm ein umfassenderes Verständnis verschiedener Anime-Stile und Charaktere. AnimagineXL3.1 führt eine neue Reihe spezieller Tags und Ästhetiken ein
Mit einer einzelnen Karte läuft Llama 70B schneller als mit zwei Karten, Microsoft hat gerade FP6 in A100 integriert |
Apr 29, 2024 pm 04:55 PM
FP8 und die geringere Gleitkomma-Quantifizierungsgenauigkeit sind nicht länger das „Patent“ von H100! Lao Huang wollte, dass jeder INT8/INT4 nutzt, und das Microsoft DeepSpeed-Team begann, FP6 auf A100 ohne offizielle Unterstützung von NVIDIA auszuführen. Testergebnisse zeigen, dass die FP6-Quantisierung der neuen Methode TC-FPx auf A100 nahe an INT4 liegt oder gelegentlich schneller als diese ist und eine höhere Genauigkeit aufweist als letztere. Darüber hinaus gibt es eine durchgängige Unterstützung großer Modelle, die als Open-Source-Lösung bereitgestellt und in Deep-Learning-Inferenz-Frameworks wie DeepSpeed integriert wurde. Dieses Ergebnis wirkt sich auch unmittelbar auf die Beschleunigung großer Modelle aus – in diesem Rahmen ist der Durchsatz bei Verwendung einer einzelnen Karte zum Ausführen von Llama 2,65-mal höher als der von Doppelkarten. eins
1,3 ms dauert 1,3 ms! Tsinghuas neueste Open-Source-Architektur für mobile neuronale Netzwerke RepViT
Mar 11, 2024 pm 12:07 PM
Papieradresse: https://arxiv.org/abs/2307.09283 Codeadresse: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT funktioniert gut in der mobilen ViT-Architektur und zeigt erhebliche Vorteile. Als nächstes untersuchen wir die Beiträge dieser Studie. In dem Artikel wird erwähnt, dass Lightweight-ViTs bei visuellen Aufgaben im Allgemeinen eine bessere Leistung erbringen als Lightweight-CNNs, hauptsächlich aufgrund ihres Multi-Head-Selbstaufmerksamkeitsmoduls (MSHA), das es dem Modell ermöglicht, globale Darstellungen zu lernen. Allerdings wurden die architektonischen Unterschiede zwischen Lightweight-ViTs und Lightweight-CNNs noch nicht vollständig untersucht. In dieser Studie integrierten die Autoren leichte ViTs in die effektiven
