.net オープンソース権利管理システムの詳細な紹介
ソースコードアドレス:
1. 更新記録 1. 更新日: 2017-02-24 00:00:002. 更新内容: バージョンアップ: V2.0
1. 指定可能な複数のデータベースをサポートします。エンティティクラス内 データベース上の特定の操作により、システムのサブデータベース操作を実現できます
2. アーキテクチャを再編成し、フロントエンドでのモジュール分離に require.js を使用し、インターフェイス js/css などをキャッシュし、すべてのバックエンドで使用します非同期モード async。システムの応答速度を最大化します
3. システムをサポートするWebコードジェネレーターを記述して、システムファイルを直接生成します。開発時間を短縮します
4. 個人スケジュール管理コンポーネントを追加して、スケジュールを便利かつ迅速に管理します
5. ログをデータベースに出力し、システムの実行状況、SQL の実行状況、データベースのデータの追加、削除、変更をいつでも確認できますデータ比較関数を変更および追加します。どのデータが変更されているかがわかります
1. ソースコードの紹介
1. システムは、Vs2013 + SqlServer2008R2 + Asp.net MVC + Dapper などのさまざまなコンポーネントで構成されており、インターフェイスは美しく寛大で、無制限の拡張機能があります。 。
2. このシステムは、ERP、OA、CRM、その他のシステムの基本的な開発フレームワークとして使用できるユニバーサル プラットフォームとして設計されており、成熟したデータ アクセス (Dapper)、ジョブ スケジューリング (Quartz.net)、ロギング ( Log4Net)、および権限制御
3. システムのスクリーンショットは次のとおりです
以上が.net オープンソース権利管理システムの詳細な紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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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
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
ワンクリックで root 権限を有効にします (root 権限をすばやく取得します)
Jun 02, 2024 pm 05:32 PM
ルート権限は、Android システムの管理者権限です。 root 権限を取得するには、通常、一連の面倒な手順が必要ですが、これは一般ユーザーにとってはあまり使いやすいものではないかもしれません。この記事では、ワンクリックで root 権限を有効にすることで、ユーザーがシステム権限を簡単に取得できるシンプルかつ効果的な方法を紹介します。 root 権限の重要性とリスクを理解し、root 権限を使用すると、ユーザーは携帯電話システムを完全に制御できるようになります。セキュリティ管理を強化し、テーマをカスタマイズし、ユーザーはプリインストールされたアプリケーションを削除できます。ただし、たとえば、システム ファイルを誤って削除してシステム クラッシュを引き起こしたり、root 権限を過剰に使用したり、マルウェアを誤ってインストールしたりすることも危険です。 root権限を使用する前に
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。
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。
QQスペースで権限アクセスを設定する方法
Feb 23, 2024 pm 02:22 PM
QQ スペースで許可アクセスを設定するにはどうすればよいですか? QQ スペースで許可アクセスを設定できますが、ほとんどの友達は QQ スペースで許可アクセスを設定する方法を知りません。次は、QQ スペースで許可アクセスを設定する方法の図です。ユーザー向けのエディタです。テキストチュートリアルです。興味のある方はぜひ見に来てください。 QQ 使い方チュートリアル QQ スペース アクセス権限の設定方法 1. まず QQ アプリケーションを開き、メインページの左上隅にある [アバター] をクリックします; 2. 次に、左側の個人情報領域を展開し、[設定] 機能をクリックします左下隅にある; 3. 設定ページに移動します スワイプして [プライバシー] オプションを見つけます; 4. 次にプライバシー インターフェイスで、[アクセス許可設定] サービスを選択します; 5. 次に、最新のページに挑戦し、[スペース ダイナミクス] を選択します]; 6. QQスペースに再度セットアップします
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
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
