


Die Zahl der Open-Source-Softwareentwickler in meinem Land übersteigt 8 Millionen und liegt damit weltweit an zweiter Stelle
Laut CCTV-Berichten hat die Zahl der Open-Source-Softwareentwickler in meinem Land nach aktuellen Statistiken 8 Millionen überschritten und liegt damit weltweit an zweiter Stelle

Auf der Open Atom Developer Conference, Feng Guanlin, Generalsekretär Der Leiter der Open Atom Open Source Foundation sagte auf der Konferenz vom 16. bis 17. Dezember: „Derzeit verwenden 97 % der Entwickler und 99 % der Unternehmen Open-Source-Software. Unsere Anzahl an Entwicklern dürfte die zweitgrößte sein.“ Die Welt.“ Als neuartiges Kooperationsmodell wird Open Source zu einer wichtigen Kraft bei der Förderung der Entwicklung der globalen Informationstechnologiebranche
Nach Untersuchungen auf dieser Website haben wir festgestellt, dass China laut „2022 China Open Source Developer Report“ dies getan hat mehr als 50 Millionen Open-Source-Entwickler, was mehr als 20 % der Gesamtzahl der Open-Source-Entwickler weltweit ausmacht

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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

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

CrystalDiskMark ist ein kleines HDD-Benchmark-Tool für Festplatten, das schnell sequentielle und zufällige Lese-/Schreibgeschwindigkeiten misst. Lassen Sie sich als Nächstes vom Redakteur CrystalDiskMark und die Verwendung von CrystalDiskMark vorstellen ). Zufällige I/O-Leistung. Es ist eine kostenlose Windows-Anwendung und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und verschiedene Testmodi zur Bewertung verschiedener Aspekte der Festplattenleistung. Sie wird häufig in Hardware-Reviews verwendet

CrystalDiskInfo ist eine Software zur Überprüfung von Computerhardwaregeräten. Mit dieser Software können wir unsere eigene Computerhardware überprüfen, z. B. Lesegeschwindigkeit, Übertragungsmodus, Schnittstelle usw.! Wie verwende ich CrystalDiskInfo zusätzlich zu diesen Funktionen und was genau ist CrystalDiskInfo? 1. Der Ursprung von CrystalDiskInfo Als eine der drei Hauptkomponenten eines Computerhosts ist ein Solid-State-Laufwerk das Speichermedium eines Computers und für die Datenspeicherung des Computers verantwortlich. Ein gutes Solid-State-Laufwerk kann das Lesen von Dateien beschleunigen beeinflussen das Verbrauchererlebnis. Wenn Verbraucher neue Geräte erhalten, können sie dazu Software von Drittanbietern oder andere SSDs verwenden

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

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.

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

Wenn wir den Edge-Browser verwenden, wird manchmal versucht, inkompatible Software gleichzeitig zu laden. Was ist also los? Lassen Sie diese Website den Benutzern sorgfältig vorstellen, wie sie das Problem lösen können, das beim Versuch entsteht, inkompatible Software mit Edge zu laden. So lösen Sie das Problem, eine inkompatible Software mit Edge zu laden. Lösung 1: Suchen Sie im Startmenü nach IE und greifen Sie direkt über IE darauf zu. Lösung 2: Hinweis: Das Ändern der Registrierung kann zu Systemfehlern führen. Gehen Sie daher vorsichtig vor. Ändern Sie die Registrierungsparameter. 1. Geben Sie während des Betriebs regedit ein. 2. Suchen Sie den Pfad\HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Policies\Micros
