74cms 骑士人才系统源码，74cms骑士人才源码
74cms 骑士人才系统源码，74cms骑士人才源码
骑士cms人才系统是一项基于PHP+MYSQL为核心开发的一套免费 + 开源专业人才网站系统。软件具执行效率高、模板自由切换、后台管理功能方便等诸多优秀特点。全部代码都为骑士网络原创,有着完全的知识产权。凭借骑士网络的不断创新精神和认真的工作态度，骑士人才系统已成国内同类软件中的最好用的人才系统。
骑士cms人才系统 v3.5 bulid2014.10.08 更新内容：
修正 猎头职位搜索bug
修正 职位订阅条件匹配bug
修正 微商圈页面缺失微简历选项卡问题
修正 采集接口职位分类匹配问题
修正 面试邀请、申请职位、申请课程无法发送邮件短信bug
增强 安全过滤
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详细说明：http://php.662p.com/thread-514-1-1.html
骑士cms人才系统，是一项基于PHP+MYSQL为核心开发的一套免费 + 开源专业人才系统。
百度 骑士cms人才系统
嘉缘人才系统不管哪个版本都可以对前台进行二次修改及开发，骑士的应该也可以修改吧
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オープンソースの無料画像注釈ツールおすすめ 15 選
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
画像の注釈は、ラベルまたは説明情報を画像に関連付けて、画像の内容に深い意味と説明を与えるプロセスです。このプロセスは機械学習にとって重要であり、画像内の個々の要素をより正確に識別するために視覚モデルをトレーニングするのに役立ちます。画像に注釈を追加することで、コンピュータは画像の背後にあるセマンティクスとコンテキストを理解できるため、画像の内容を理解して分析する能力が向上します。画像アノテーションは、コンピュータ ビジョン、自然言語処理、グラフ ビジョン モデルなどの多くの分野をカバーする幅広い用途があり、車両が道路上の障害物を識別するのを支援したり、障害物の検出を支援したりするなど、幅広い用途があります。医用画像認識による病気の診断。この記事では主に、より優れたオープンソースおよび無料の画像注釈ツールをいくつか推奨します。 1.マケセンス
オープンソースのフリーテキスト注釈ツールのおすすめ 10 選
Mar 26, 2024 pm 08:20 PM
テキスト注釈は、テキスト内の特定のコンテンツにラベルまたはタグを対応させる作業です。その主な目的は、特に人工知能の分野で、より深い分析と処理のためにテキストに追加情報を提供することです。テキスト注釈は、人工知能アプリケーションの教師あり機械学習タスクにとって非常に重要です。これは、自然言語テキスト情報をより正確に理解し、テキスト分類、感情分析、言語翻訳などのタスクのパフォーマンスを向上させるために AI モデルをトレーニングするために使用されます。テキスト アノテーションを通じて、AI モデルにテキスト内のエンティティを認識し、コンテキストを理解し、新しい同様のデータが出現したときに正確な予測を行うように教えることができます。この記事では主に、より優れたオープンソースのテキスト注釈ツールをいくつか推奨します。 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu
スタンフォード大学の「バーチャルタウン」と「ウエストワールド」から着想を得た25種類のAIエージェントのソースコードが公開
Aug 11, 2023 pm 06:49 PM
「ウエストワールド」に慣れている視聴者は、このショーが未来の世界にある巨大なハイテク成人向けテーマパークを舞台としていることを知っています。ロボットは人間と同様の行動能力を持ち、見聞きしたものを記憶し、核となるストーリーラインを繰り返すことができます。これらのロボットは毎日リセットされ、初期状態に戻ります。スタンフォード大学の論文「Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior」の発表後、このシナリオは映画やテレビシリーズに限定されなくなりました。AI はこれを再現することに成功しました。スモールヴィルの「バーチャルタウン」のシーン》概要図用紙アドレス：https://arxiv.org/pdf/2304.03442v1.pdf
推奨: 優れた JS オープンソースの顔検出および認識プロジェクト
Apr 03, 2024 am 11:55 AM
顔の検出および認識テクノロジーは、すでに比較的成熟しており、広く使用されているテクノロジーです。現在、最も広く使用されているインターネット アプリケーション言語は JS ですが、Web フロントエンドでの顔検出と認識の実装には、バックエンドの顔認識と比較して利点と欠点があります。利点としては、ネットワーク インタラクションの削減とリアルタイム認識により、ユーザーの待ち時間が大幅に短縮され、ユーザー エクスペリエンスが向上することが挙げられます。欠点としては、モデル サイズによって制限されるため、精度も制限されることが挙げられます。 js を使用して Web 上に顔検出を実装するにはどうすればよいですか? Web 上で顔認識を実装するには、JavaScript、HTML、CSS、WebRTC など、関連するプログラミング言語とテクノロジに精通している必要があります。同時に、関連するコンピューター ビジョンと人工知能テクノロジーを習得する必要もあります。 Web 側の設計により、次の点に注意してください。
リリースされたばかりの！ワンクリックでアニメ風の画像を生成するオープンソース モデル
Apr 08, 2024 pm 06:01 PM
最新の AIGC オープンソース プロジェクト、AnimagineXL3.1 をご紹介します。このプロジェクトは、アニメをテーマにしたテキストから画像へのモデルの最新版であり、より最適化された強力なアニメ画像生成エクスペリエンスをユーザーに提供することを目的としています。 AnimagineXL3.1 では、開発チームは、モデルのパフォーマンスと機能が新たな高みに達することを保証するために、いくつかの重要な側面の最適化に重点を置きました。まず、トレーニング データを拡張して、以前のバージョンのゲーム キャラクター データだけでなく、他の多くの有名なアニメ シリーズのデータもトレーニング セットに含めました。この動きによりモデルの知識ベースが充実し、さまざまなアニメのスタイルやキャラクターをより完全に理解できるようになります。 AnimagineXL3.1 では、特別なタグと美学の新しいセットが導入されています
Alibaba 7B マルチモーダル文書理解の大規模モデルが新しい SOTA を獲得
Apr 02, 2024 am 11:31 AM
マルチモーダル文書理解機能のための新しい SOTA!アリババの mPLUG チームは、最新のオープンソース作品 mPLUG-DocOwl1.5 をリリースしました。これは、高解像度の画像テキスト認識、一般的な文書構造の理解、指示の遵守、外部知識の導入という 4 つの主要な課題に対処するための一連のソリューションを提案しています。さっそく、その効果を見てみましょう。複雑な構造のグラフをワンクリックで認識しMarkdown形式に変換：さまざまなスタイルのグラフが利用可能：より詳細な文字認識や位置決めも簡単に対応：文書理解の詳しい説明も可能：ご存知「文書理解」 「」は現在、大規模な言語モデルの実装にとって重要なシナリオです。市場には文書の読み取りを支援する多くの製品が存在します。その中には、主にテキスト認識に OCR システムを使用し、テキスト処理に LLM と連携する製品もあります。
1.3ミリ秒には1.3ミリ秒かかります。清華社の最新オープンソース モバイル ニューラル ネットワーク アーキテクチャ RepViT
Mar 11, 2024 pm 12:07 PM
論文のアドレス: https://arxiv.org/abs/2307.09283 コードのアドレス: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT は、モバイル ViT アーキテクチャで優れたパフォーマンスを発揮し、大きな利点を示します。次に、この研究の貢献を検討します。記事では、主にモデルがグローバル表現を学習できるようにするマルチヘッド セルフ アテンション モジュール (MSHA) のおかげで、軽量 ViT は一般的に視覚タスクにおいて軽量 CNN よりも優れたパフォーマンスを発揮すると述べられています。ただし、軽量 ViT と軽量 CNN のアーキテクチャの違いは十分に研究されていません。この研究では、著者らは軽量の ViT を効果的なシステムに統合しました。
Llama 70B を実行するシングル カードはデュアル カードより高速、Microsoft は FP6 を A100 オープンソースに強制導入
Apr 29, 2024 pm 04:55 PM
FP8 以下の浮動小数点数値化精度は、もはや H100 の「特許」ではありません。 Lao Huang は誰もが INT8/INT4 を使用できるようにしたいと考え、Microsoft DeepSpeed チームは NVIDIA からの公式サポートなしで A100 上で FP6 の実行を開始しました。テスト結果は、A100 での新しい方式 TC-FPx の FP6 量子化が INT4 に近いか、場合によってはそれよりも高速であり、後者よりも精度が高いことを示しています。これに加えて、エンドツーエンドの大規模モデルのサポートもあり、オープンソース化され、DeepSpeed などの深層学習推論フレームワークに統合されています。この結果は、大規模モデルの高速化にも即座に影響します。このフレームワークでは、シングル カードを使用して Llama を実行すると、スループットはデュアル カードのスループットの 2.65 倍になります。 1つ
