Was ist der Unterschied zwischen Open Source und Nicht-Open Source?
Unterschiede: 1. Open Source bedeutet, dass der interne Code des Systems vollständig offen ist und Benutzer entsprechende Funktionen entsprechend ihren Anforderungen ändern oder hinzufügen können. Nicht Open Source bedeutet, dass das Urheberrecht beim Entwickler liegt und die Benutzer nicht kennen den Inhalt des Quellcodes und können den Quellcode nicht ändern. 2. Diejenigen, die Open Source haben, gehören zur aktiven Seite, und diejenigen, die nicht über Open Source verfügen, gehören zur passiven Seite.
Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 10-System, Dell G3-Computer.
Der Unterschied zwischen Open Source und Nicht-Open Source
1. Unterschiedliche offene Berechtigungen:
Open Source bedeutet, dass der interne Code des Systems vollständig offen ist, was bedeutet, dass Kunden können das Programm entsprechend ihren eigenen Bedürfnissen erweitern und an ihre eigenen Bedürfnisse anpassen, um Funktionen zu ändern oder hinzuzufügen. Wenn Sie beispielsweise eine sekundäre Entwicklung des Quellcodes durchführen, ihn ändern, Fehler beheben usw., kann das Urheberrecht als selbst entwickelt gekennzeichnet werden.
Nicht Open Source ist das Gegenteil. Wenn Sie den Inhalt des Quellcodes nicht kennen, können Sie den Quellcode usw. nicht ändern. Das Urheberrecht liegt beim Entwickler.
2. Aktiv und passiv:
Open Source gehört zur aktiven Partei;
Unopen Source gehört zur passiven Partei.
Zum Beispiel: Derzeit ist Linux ein vollständig Open-Source-Betriebssystem, daher gibt es viele Versionen von Linux, während Windows das Gegenteil ist.
Open Source, (Open Source) steht für Open Source Code. Open Source erfordert, dass Benutzer den Quellcode verwenden, um ihn zu modifizieren und daraus zu lernen. Open Source-Systeme unterliegen jedoch auch Urheberrechten und sind ebenfalls gesetzlich geschützt. Es gibt unzählige Open-Source-Software auf dem Markt. Viele Leute denken vielleicht, dass das offensichtlichste Merkmal von Open-Source-Software darin besteht, dass sie kostenlos ist, aber in Wirklichkeit ist dies nicht der Fall. Das größte Merkmal von Open-Source-Software sollte die Offenheit sein Das heißt, jeder kann den Quellcode der Software erhalten und ihn modifizieren oder sogar weiterverbreiten, was natürlich den Grenzen des Urheberrechts unterliegt.
Erweiterte Informationen:
Open Source, auch bekannt als Quellcode-Offenlegung, bezieht sich auf ein Software-Release-Modell. Im Allgemeinen kann Software nur kompilierte binäre ausführbare Dateien erhalten, und normalerweise besitzt nur der Autor oder Urheberrechtsinhaber der Software den Quellcode des Programms.
Einige Softwareautoren veröffentlichen den Quellcode, was als „Offenlegung des Quellcodes“ bezeichnet wird. Dies entspricht jedoch nicht unbedingt der Definition und den Bedingungen von „Open Source Code“, da der Autor möglicherweise Bedingungen für die Offenlegung des Quellcodes festlegt. wie das Einschränken von Objekten, die Quellcode lesen können, das Einschränken von Derivaten usw.
Vorteile von Open Source:
Die Hauptvorteile spiegeln sich in langfristiger Zuverlässigkeit, parallelem Debugging, paralleler Forschung und Entwicklung, perfekter Anwendungsprogrammschnittstelle, Versionsfreigabegeschwindigkeit usw. wider. Was die langfristige Vertrauenswürdigkeit betrifft, so kann man von langfristiger Vertrauenswürdigkeit sprechen, solange das Unternehmen nicht kurzfristig vom Wettbewerbsmarkt ausgeschlossen wird. Da der Quellcode im Rahmen des Open-Source-Softwareentwicklungsmodells leicht von vielen Orten bezogen werden kann und Sie den Quellcode selbst verwenden und ändern können, können Sie den Quellcode auch dann weiter nutzen, wenn die Software nicht mehr entwickelt wird.
Darüber hinaus kann das offene Modell der Open-Source-Software durch die Entwicklung der Internet-Technologie paralleles Debugging sowie parallele Forschung und Entwicklung übernehmen und die potenziell unbegrenzten Entwickler im Internet kostenlos nutzen und dies unabhängig davon gleichzeitig tun Aus zeitlichen und geografischen Gründen müssen Sie am Ende nur eine geeignete Lösung auswählen. Solange genügend Personen teilnehmen, ist die Veröffentlichungsrate des Quellcodes normalerweise schneller
In Bezug auf perfekte Anwendungsprogrammierschnittstellen ist die Open Source Das Softwareentwicklungsmodell basiert auf der Offenheit des Quellcodes und ermöglicht Benutzern die Überprüfung durch den Quellcode. Im Gegensatz zu herkömmlicher Closed-Source-Computersoftware kann das Vertrauen nur auf dem Image des Softwareunternehmens aufbauen. Der größte Vorteil des Open-Source-Softwareentwicklungsmodells besteht darin, dass es von einer großen Anzahl von Open-Source-Communities unterstützt werden kann, genau wie es eine große Anzahl von Entwicklern und Testern freier Software gibt.
Auf diese Weise können wir herausragende Talente aus der ganzen Welt beschäftigen, ohne hohe Gehälter zu zahlen. Dies ist mit dem traditionellen Closed-Source-Softwareentwicklungsmodell nicht möglich.
Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie in der Spalte „FAQ“!
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Zehn empfohlene Open-Source-Tools für kostenlose Textanmerkungen
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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
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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'
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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
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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