开源SNS系统-ThinkSNS_php实例
今日闲逛落伍，看到thinkSNS，而且是开源的，还没有详细看，网站介绍：ThinkSNS源于办公圈项目，WEB端基于国内技术领先的ThinkPHP框架开发，另外还有IM客户端软件。
ThinkSNS亮点
免费!开源!全部基于免费的开源项目，同时也作为免费开源项目。针对特殊定制要求提供收费服务。请看详细的版权协议。 国际化支持。多模版，多语言支持。基于ThinkPHP框架优秀的设计，ThinkSNS生来就具备优秀的国际化能力，支持多语言，多模版。 全面的SNS解决方案。ThinkSNS不仅仅是个web端的程序，伴随着ThinkSNS成长，我们还会开发相关的IM和客户端支持。 WP式的插件和FB式的API。ThinkPHP内置支持WordPress式插件开发，我们还会提供完善的API，和其他系统无缝集成。
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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
Le code source de 25 agents IA est désormais public, inspiré de « Virtual Town » et de « Westworld » de Stanford
Aug 11, 2023 pm 06:49 PM
Le public familier avec "Westworld" sait que ce spectacle se déroule dans un immense parc à thème pour adultes de haute technologie dans le monde futur. Les robots ont des capacités comportementales similaires à celles des humains, et peuvent se souvenir de ce qu'ils voient et entendent et répéter le scénario principal. Chaque jour, ces robots seront réinitialisés et ramenés à leur état initial. Après la publication de l'article de Stanford « Generative Agents : Interactive Simulacra of Human Behaviour », ce scénario ne se limite plus aux films et aux séries télévisées. L'IA a réussi à le reproduire. scène dans la « ville virtuelle » de Smallville 》Aperçu de l'adresse du papier cartographique : https://arxiv.org/pdf/2304.03442v1.pdf
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.
