Sun:不会关闭任何源代码 MySQL永远开源_MySQL
上周MySQL Conference and Expo会议上SUN曾表示要关闭部分Mysql源代码,此举立即激起了开源社区的愤怒。目前,SUN前CEO Marten Mickos出面澄清,MySQL永远都是开源软件。
该争议的中心在于报导说SUN计划关闭MySQL 6.0版本中的备份功能源代码,仅有付费的企业版用户才可以修改这部分代码。
Mickos澄清,SUN不会减少或关闭任何社区版MySQL的功能.无论社区版或是企业版的用户都可以拥有核心备份功能和备份API.但是针对付费的企业用户,SUN计划专门开发高级加载项功能,例如加密和压缩功能。
Mickos认为,这也就是之前误解的渊源,SUN不会关闭任何MySQL的源代码,MySQL基于GPL软件发布许可,并会继续受到GPL的保护.任何用户都可能通过API建立他自己的加载项或是修改其中的内容。
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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
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
Tutorial zum Aktualisieren der Curl-Version unter Linux!
Mar 07, 2024 am 08:30 AM
Um die Curl-Version unter Linux zu aktualisieren, können Sie die folgenden Schritte ausführen: Überprüfen Sie die aktuelle Curl-Version: Zunächst müssen Sie die im aktuellen System installierte Curl-Version ermitteln. Öffnen Sie ein Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus: curl --version Dieser Befehl zeigt die aktuellen Informationen zur Curl-Version an. Verfügbare Curl-Version bestätigen: Bevor Sie Curl aktualisieren, müssen Sie die neueste verfügbare Version bestätigen. Sie können die offizielle Website von Curl (curl.haxx.se) oder verwandte Softwarequellen besuchen, um die neueste Version von Curl zu finden. Laden Sie den Curl-Quellcode herunter: Laden Sie mit Curl oder einem Browser die Quellcodedatei für die Curl-Version Ihrer Wahl herunter (normalerweise .tar.gz oder .tar.bz2).
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
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
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.
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
