Mantis概述_PHP教程
针对开源的Mantis，官网http://www.mantis.org.cn/ ;http://www.mantisbt.org/ .
一些关于该系统的基本介绍常识如下：
缺陷管理平台Mantis，也做MantisBT，全称Mantis Bug Tracker。
Mantis是一个基于PHP技术的轻量级的开源缺陷跟踪系统，以Web操作的形式提供项目管理及缺陷跟踪服务。在功能上、实用性上足以满足中小型项目的管理及跟踪。更重要的是其开源，不需要负担任何费用。
Mantis是一个缺陷跟踪系统具有多特性包括：易于安装，易于操作，基于Web，支持任何可运行PHP的平台(Windows,Linux,Mac,Solaris,AS400/i5等)，已经被翻译成68种语言，支持多个项目，为每一个项目设置不同的用户访问级别，跟踪缺陷变更历史，定制我的视图页面，提供全文搜索功能，内置报表生成功能(包括图形报表)，通过Email报告缺陷，用户可以监视特殊的Bug，附件可以保存在web服务器上或数据库中(还可以备份到FTP服务器上)，自定义缺陷处理工作流，支持输出格包括csv、MicrosoftExcel、MicrosoftWord，集成源代码控制(SVN与CVS)，集成wiki知识库与聊天工具(可选/可不选)，支持多种数据库(MySQL、MSSQL、PostgreSQL、Oracle、DB2)，提供WebService(SOAP)接口，提供Wap访问。
Outils d'IA chauds
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Dreamweaver CS6
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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
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
Liste d'adresses du site officiel de Kimichat_Liste d'adresses du site officiel de Kimichat
Mar 26, 2024 pm 12:30 PM
Les principales fonctions de KimiChat comprennent la réponse aux questions, la fourniture de suggestions, la traduction linguistique, la recherche de connaissances, la résolution de problèmes de calcul et de mathématiques, la planification et les rappels, ainsi que la lecture de sites Web et de fichiers. Alors, quelle est l’adresse de son site officiel ? Nous allons jeter un coup d'oeil. Adresse du site officiel de Kimichat 1. Adresse du site officiel : https://kimi.moonshot.cn/2 Le robot de chat KimiChat peut être utilisé en se rendant directement sur le site officiel pour créer un compte. Il dispose de puissantes fonctions de recherche sur Internet et de téléchargement de fichiers, et il est entièrement gratuit, sans limite quant au nombre de fois que vous pouvez l'utiliser. Essayez-le maintenant, vous l'aimerez ! 4. KimiChat est un produit d'IA grand modèle publié par MoonshotAI Dark Side of the Moon Comparaison des performances.
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.
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
Une seule carte exécute Llama 70B plus rapidement que deux cartes, Microsoft vient de mettre le FP6 dans l'Open source A100 |
Apr 29, 2024 pm 04:55 PM
Le FP8 et la précision de quantification inférieure en virgule flottante ne sont plus le « brevet » du H100 ! Lao Huang voulait que tout le monde utilise INT8/INT4, et l'équipe Microsoft DeepSpeed a commencé à exécuter FP6 sur A100 sans le soutien officiel de NVIDIA. Les résultats des tests montrent que la quantification FP6 de la nouvelle méthode TC-FPx sur A100 est proche ou parfois plus rapide que celle de INT4, et a une précision supérieure à celle de cette dernière. En plus de cela, il existe également une prise en charge de bout en bout des grands modèles, qui ont été open source et intégrés dans des cadres d'inférence d'apprentissage profond tels que DeepSpeed. Ce résultat a également un effet immédiat sur l'accélération des grands modèles : dans ce cadre, en utilisant une seule carte pour exécuter Llama, le débit est 2,65 fois supérieur à celui des cartes doubles. un
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.
