


Introduction détaillée à un système de gestion des droits open source .net
Adresse du code source :
1. Mettre à jour l'enregistrement 1. Date de mise à jour : 2017-02-24 00:00:002. 0
1. Prendre en charge plusieurs bases de données, spécifier des bases de données d'opérations spécifiques dans les classes d'entités et réaliser des opérations de sous-bases de données système
2. Réorganiser l'architecture, utiliser require.js sur le front-end pour la séparation modulaire, mettre en cache l'interface js/ css, etc. Le backend utilise tous le mode asynchrone async. Maximisez la vitesse de réponse du système
3. Écrivez le générateur de code Web prenant en charge le système pour générer directement les fichiers système. Réduisez le temps de développement
4. Ajoutez des composants de gestion des plannings personnels pour gérer les plannings de manière pratique et rapide
5. Enregistrez la sortie dans la base de données, vous pouvez vérifier l'état de fonctionnement du système, l'état d'exécution SQL, les ajouts, suppressions et modifications de données de base de données. À tout moment, et modifier et augmenter la fonction de comparaison des données. Vous pouvez voir quelles données ont été modifiées
1. Introduction du code source
1. Le système est composé de divers composants tels que Vs2013+SqlServer2008R2+Asp.net MVC+Dapper L'interface est belle et généreuse. , et dispose de capacités d'extension illimitées.
2. Le système est conçu comme une plate-forme universelle, qui peut être utilisée comme cadre de développement de base pour ERP, OA, CRM et autres systèmes, avec accès aux données matures (Dapper), planification des tâches (Quartz.net), journalisation (Log4Net) et contrôle des autorisations
3. Les captures d'écran du système sont les suivantes
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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'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

Il permet aux utilisateurs d'effectuer des opérations plus approfondies et de personnaliser le système. L'autorisation root est une autorisation d'administrateur dans le système Android. L'obtention des privilèges root nécessite généralement une série d'étapes fastidieuses, qui peuvent toutefois ne pas être très conviviales pour les utilisateurs ordinaires. En activant les autorisations root en un seul clic, cet article présentera une méthode simple et efficace pour aider les utilisateurs à obtenir facilement les autorisations système. Comprenez l'importance et les risques des autorisations root et disposez d'une plus grande liberté. Les autorisations root permettent aux utilisateurs de contrôler entièrement le système de téléphonie mobile. Renforcez les contrôles de sécurité, personnalisez les thèmes et les utilisateurs peuvent supprimer les applications préinstallées. Par exemple, la suppression accidentelle de fichiers système provoquant des pannes du système, une utilisation excessive des privilèges root et l'installation par inadvertance de logiciels malveillants sont également risquées. Avant d'utiliser les privilèges root

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

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.

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

Comment définir l'accès aux autorisations dans l'espace QQ ? Vous pouvez définir l'accès aux autorisations dans l'espace QQ, mais la plupart des amis ne savent pas comment définir l'accès aux autorisations dans l'espace QQ. Voici ensuite le schéma expliquant comment définir l'accès aux autorisations dans l'espace QQ. éditeur pour les utilisateurs. Tutoriel texte, les utilisateurs intéressés viennent jeter un œil ! Tutoriel d'utilisation de QQ Espace QQ comment définir l'accès aux autorisations 1. Ouvrez d'abord l'application QQ, cliquez sur [Avatar] dans le coin supérieur gauche de la page principale 2. Développez ensuite la zone d'informations personnelles sur la gauche et cliquez sur la fonction [Paramètres] ; dans le coin inférieur gauche ; 3. Accédez à la page des paramètres. Faites glisser votre doigt pour trouver l'option [Confidentialité] ; 4. Ensuite, dans l'interface de confidentialité, sélectionnez le service [Paramètres d'autorisation] 5. Accédez ensuite à la dernière page et sélectionnez [Space Dynamics ; ]; 6. Configurez à nouveau dans QQ Space

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
