全球开源社区openSUSE项目宣布推出openSUSE 12.3，也成为第一个
Markdown 支持两种形式的链接语法: 行内式 和 参考式 。不管是哪一种，链接文字都是用 [方括号] 来标记. 例如，如果要链接显示为 Code, 就直接写 [Code] . 要建立一个行内式的链接，只要在方块括号后面紧接着圆括号并插入网址链接即可 (例如： [Code](http:/
Markdown 支持两种形式的链接语法: 行内式 和 参考式。不管是哪一种，链接文字都是用 [方括号] 来标记. 例如，如果要链接显示为 “Code”, 就直接写 [Code].
要建立一个行内式的链接，只要在方块括号后面紧接着圆括号并插入网址链接即可 (例如： [Code](http://code.csdn.net/))。 如果你是要链接到同样主机的资源，你可以使用相对路径。
参考式链接需要用两个方括号来标示[my internal link][Code] 将会链接到一个参考链接 Code。
参考式连接的声明方式为中括号后跟冒号，例如[Code]: http://code.csdn.net
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15 outils d'annotation d'images gratuits open source recommandés
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
L'annotation d'images est le processus consistant à associer des étiquettes ou des informations descriptives à des images pour donner une signification et une explication plus profondes au contenu de l'image. Ce processus est essentiel à l’apprentissage automatique, qui permet d’entraîner les modèles de vision à identifier plus précisément les éléments individuels des images. En ajoutant des annotations aux images, l'ordinateur peut comprendre la sémantique et le contexte derrière les images, améliorant ainsi la capacité de comprendre et d'analyser le contenu de l'image. L'annotation d'images a un large éventail d'applications, couvrant de nombreux domaines, tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les modèles de vision graphique. Elle a un large éventail d'applications, telles que l'assistance aux véhicules pour identifier les obstacles sur la route, en aidant à la détection. et le diagnostic des maladies grâce à la reconnaissance d'images médicales. Cet article recommande principalement de meilleurs outils d'annotation d'images open source et gratuits. 1.Makesens
Dix outils d'annotation de texte gratuits open source recommandés
Mar 26, 2024 pm 08:20 PM
L'annotation de texte est le travail d'étiquettes ou de balises correspondant à un contenu spécifique dans le texte. Son objectif principal est d’apporter des informations complémentaires au texte pour une analyse et un traitement plus approfondis, notamment dans le domaine de l’intelligence artificielle. L'annotation de texte est cruciale pour les tâches d'apprentissage automatique supervisées dans les applications d'intelligence artificielle. Il est utilisé pour entraîner des modèles d'IA afin de mieux comprendre les informations textuelles en langage naturel et d'améliorer les performances de tâches telles que la classification de texte, l'analyse des sentiments et la traduction linguistique. Grâce à l'annotation de texte, nous pouvons apprendre aux modèles d'IA à reconnaître les entités dans le texte, à comprendre le contexte et à faire des prédictions précises lorsque de nouvelles données similaires apparaissent. Cet article recommande principalement de meilleurs outils d'annotation de texte open source. 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu
L'IA peut-elle vaincre le dernier théorème de Fermat ? Un mathématicien a abandonné 5 ans de sa carrière pour transformer 100 pages de preuve en code
Apr 09, 2024 pm 03:20 PM
Le dernier théorème de Fermat, sur le point d'être conquis par l'IA ? Et la partie la plus significative de tout cela est que le dernier théorème de Fermat, que l’IA est sur le point de résoudre, vise précisément à prouver que l’IA est inutile. Autrefois, les mathématiques appartenaient au domaine de l’intelligence humaine pure ; aujourd’hui, ce territoire est déchiffré et piétiné par des algorithmes avancés. Image Le dernier théorème de Fermat est une énigme « notoire » qui intrigue les mathématiciens depuis des siècles. Cela a été prouvé en 1993, et les mathématiciens ont désormais un grand projet : recréer la preuve à l’aide d’ordinateurs. Ils espèrent que toute erreur logique dans cette version de la preuve pourra être vérifiée par un ordinateur. Adresse du projet : https://github.com/riccardobrasca/flt
Fraichement publié! Un modèle open source pour générer des images de style anime en un seul clic
Apr 08, 2024 pm 06:01 PM
Permettez-moi de vous présenter le dernier projet open source AIGC-AnimagineXL3.1. Ce projet est la dernière itération du modèle texte-image sur le thème de l'anime, visant à offrir aux utilisateurs une expérience de génération d'images d'anime plus optimisée et plus puissante. Dans AnimagineXL3.1, l'équipe de développement s'est concentrée sur l'optimisation de plusieurs aspects clés pour garantir que le modèle atteigne de nouveaux sommets en termes de performances et de fonctionnalités. Premièrement, ils ont élargi les données d’entraînement pour inclure non seulement les données des personnages du jeu des versions précédentes, mais également les données de nombreuses autres séries animées bien connues dans l’ensemble d’entraînement. Cette décision enrichit la base de connaissances du modèle, lui permettant de mieux comprendre les différents styles et personnages d'anime. AnimagineXL3.1 introduit un nouvel ensemble de balises et d'esthétiques spéciales
Recommandé : Excellent projet de détection et de reconnaissance des visages open source JS
Apr 03, 2024 am 11:55 AM
La technologie de détection et de reconnaissance des visages est déjà une technologie relativement mature et largement utilisée. Actuellement, le langage d'application Internet le plus utilisé est JS. La mise en œuvre de la détection et de la reconnaissance faciale sur le front-end Web présente des avantages et des inconvénients par rapport à la reconnaissance faciale back-end. Les avantages incluent la réduction de l'interaction réseau et de la reconnaissance en temps réel, ce qui réduit considérablement le temps d'attente des utilisateurs et améliore l'expérience utilisateur. Les inconvénients sont les suivants : il est limité par la taille du modèle et la précision est également limitée ; Comment utiliser js pour implémenter la détection de visage sur le web ? Afin de mettre en œuvre la reconnaissance faciale sur le Web, vous devez être familier avec les langages et technologies de programmation associés, tels que JavaScript, HTML, CSS, WebRTC, etc. Dans le même temps, vous devez également maîtriser les technologies pertinentes de vision par ordinateur et d’intelligence artificielle. Il convient de noter qu'en raison de la conception du côté Web
Le document multimodal Alibaba 7B comprenant le grand modèle remporte le nouveau SOTA
Apr 02, 2024 am 11:31 AM
Nouveau SOTA pour des capacités de compréhension de documents multimodaux ! L'équipe Alibaba mPLUG a publié le dernier travail open source mPLUG-DocOwl1.5, qui propose une série de solutions pour relever les quatre défis majeurs que sont la reconnaissance de texte d'image haute résolution, la compréhension générale de la structure des documents, le suivi des instructions et l'introduction de connaissances externes. Sans plus tarder, examinons d’abord les effets. Reconnaissance et conversion en un clic de graphiques aux structures complexes au format Markdown : Des graphiques de différents styles sont disponibles : Une reconnaissance et un positionnement de texte plus détaillés peuvent également être facilement traités : Des explications détaillées sur la compréhension du document peuvent également être données : Vous savez, « Compréhension du document " est actuellement un scénario important pour la mise en œuvre de grands modèles linguistiques. Il existe de nombreux produits sur le marché pour aider à la lecture de documents. Certains d'entre eux utilisent principalement des systèmes OCR pour la reconnaissance de texte et coopèrent avec LLM pour le traitement de texte.
1,3 ms prend 1,3 ms ! La dernière architecture de réseau neuronal mobile open source de Tsinghua, RepViT
Mar 11, 2024 pm 12:07 PM
Adresse papier : https://arxiv.org/abs/2307.09283 Adresse code : https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT fonctionne bien dans l'architecture ViT mobile et présente des avantages significatifs. Ensuite, nous explorons les contributions de cette étude. Il est mentionné dans l'article que les ViT légers fonctionnent généralement mieux que les CNN légers sur les tâches visuelles, principalement en raison de leur module d'auto-attention multi-têtes (MSHA) qui permet au modèle d'apprendre des représentations globales. Cependant, les différences architecturales entre les ViT légers et les CNN légers n'ont pas été entièrement étudiées. Dans cette étude, les auteurs ont intégré des ViT légers dans le système efficace.
Le modèle de code open source aiXcoder-7B le plus puissant de l'Université de Pékin ! Concentrez-vous sur des scénarios de développement réels et conçus spécifiquement pour le déploiement privé en entreprise
Apr 09, 2024 pm 06:10 PM
À en juger par les derniers développements dans le cercle technologique, le concept de génération de code IA est devenu populaire récemment. Cependant, mes amis, pensez-vous que les questions de programmation de l'IA sont plus accrocheuses, mais lorsqu'il s'agit de scénarios réels de développement d'entreprise, vous avez toujours l'impression que cela ne suffit pas ? À ce moment-là, un acteur senior discret, aiXcoder, a pris des mesures et a lancé un grand pas en avant : il s'agit d'un nouveau modèle de code open source-aiXcoder-7BBase, un modèle de code spécifiquement adapté au déploiement dans des scénarios de développement de logiciels d'entreprise. Attendez, quel type de niveau de programmation de l'IA un grand modèle de code avec « seulement » 7 milliards de paramètres peut-il montrer ? Jetons d'abord un coup d'œil à ses performances sur les trois ensembles d'évaluation principaux de HumanEval, MBPP et MultiPL-E. Son score moyen dépasse en fait celui de Co, qui compte 34 milliards de paramètres.
