Qu'est-ce que l'open source
Je crois que beaucoup de gens voient souvent le terme open source en ligne, et alors ?Est-ce open source ? Ici, nous faisons connaissance avec l'open source.
1 : Qu'est-ce que l'open source
Avant de comprendre ce qu'est l'open source, nous devons d'abord savoir ce qu'est le code source. Par conséquent, nous expliquons d’abord le code source.
Lorsque l'ordinateur exécute un programme, l'ordinateur utilise le langage machine pour comprendre et exécuter le contenu du programme. Cependant, de nombreux langages machine sont difficiles à comprendre. Par conséquent, les gens utilisent des langages de programmation. ils peuvent facilement comprendre comment écrire des programmes. Lorsqu'un programme est exécuté, il est traduit (traduit) en langage machine. Le code source fait référence au programme écrit dans un langage de programmation, comprenons de quel type il s'agit. programme c'est en regardant son contenu.
Open source désigne le code open source (source), parmi lequel le logiciel « WordPress » utilisé pour créer des pages d'accueil fait également partie des open sources.
2 : Avantages de l'open source
L'open source peut être utilisé gratuitement Comme Microsoft Office, de nombreux logiciels nécessitent des frais de licence élevés. De nombreuses personnes s'inquiètent de la licence. Les frais d'exclusion augmentent le coût pour les utilisateurs, nous pouvons donc choisir un logiciel open source gratuit.
Lorsqu'une erreur logicielle se produit, nous trouvons le problème et le résolvons. S'il s'agit d'un site Web open source, nous pouvons voir le contenu du code source, afin de pouvoir trouver et résoudre le bug, et là. Il existe de nombreuses ressources open source qui sont considérées comme meilleures que WordPress. Ou les systèmes d'exploitation réputés sont de meilleure qualité et sont constamment corrigés et améliorés par les développeurs.
Ce qui précède est une introduction complète à ce qu'est l'open source. Si vous souhaitez en savoir plus sur le Tutoriel vidéo HTML, veuillez faire attention au site Web chinois php.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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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

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

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

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

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