db4o
项目介绍： db4o 是一个开源的纯面向对象数据库引擎，对于 Java 与 .NET 开发者来说都是一个简单易用的对象持久化工具，使用简单。同时，db4o 已经被第三方验证为具有优秀性能的面向对象数据库，db4o 的目标是提供一个功能强大的，适合嵌入的数据库引擎，可
项目介绍：
db4o 是一个开源的纯面向对象数据库引擎，对于 Java 与 .NET 开发者来说都是一个简单易用的对象持久化工具，使用简单。同时，db4o 已经被第三方验证为具有优秀性能的面向对象数据库，db4o 的目标是提供一个功能强大的，适合嵌入的数据库引擎，可以工作在设备，移动产品，桌面以及服务器等各种平台。主要特性如下：开源模式；原生数据库；高性能；易嵌入；零管理；支持多种平台
License：
GNU General Public License v2.0 or later
链接：
- 项目主页： http://www.db4o.com
- 下载地址： http://developer.db4o.com/Downloads.aspx
-
项目托管地址：
- SvnRepository: http://source.db4o.com/db4o/trunk
-
其他链接：
- db4o developer website: http://developer.db4o.com
- db4o main website: http://www.db4o.com
- 百度百科地址: http://baike.baidu.com/view/1307505.htm
- Freecode地址: http://freecode.com/projects/db4o
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10가지 권장 오픈 소스 무료 텍스트 주석 도구
Mar 26, 2024 pm 08:20 PM
텍스트 주석은 텍스트의 특정 내용에 해당하는 레이블이나 태그를 추가하는 작업입니다. 주요 목적은 특히 인공 지능 분야에서 더 심층적인 분석 및 처리를 위해 텍스트에 추가 정보를 제공하는 것입니다. 텍스트 주석은 인공 지능 애플리케이션의 지도형 기계 학습 작업에 매우 중요합니다. 자연어 텍스트 정보를 보다 정확하게 이해하고 텍스트 분류, 감정 분석, 언어 번역 등의 작업 성능을 향상시키기 위해 AI 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 텍스트 주석을 통해 우리는 AI 모델이 텍스트의 개체를 인식하고, 맥락을 이해하고, 새로운 유사한 데이터가 나타날 때 정확한 예측을 하도록 가르칠 수 있습니다. 이 기사에서는 주로 더 나은 오픈 소스 텍스트 주석 도구를 권장합니다. 1.라벨스튜디오https://github.com/Hu
15가지 추천 오픈 소스 무료 이미지 주석 도구
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
이미지 주석은 이미지 콘텐츠에 더 깊은 의미와 설명을 제공하기 위해 이미지에 레이블이나 설명 정보를 연결하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 비전 모델을 훈련하여 이미지의 개별 요소를 보다 정확하게 식별하는 데 도움이 되는 기계 학습에 매우 중요합니다. 이미지에 주석을 추가함으로써 컴퓨터는 이미지 뒤의 의미와 맥락을 이해할 수 있으므로 이미지 내용을 이해하고 분석하는 능력이 향상됩니다. 이미지 주석은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 그래프 비전 모델 등 다양한 분야를 포괄하여 차량이 도로의 장애물을 식별하도록 지원하는 등 광범위한 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 의료영상인식을 통한 질병진단. 이 기사에서는 주로 더 나은 오픈 소스 및 무료 이미지 주석 도구를 권장합니다. 1.마케센스
오픈 소스! ZoeDepth를 넘어! DepthFM: 빠르고 정확한 단안 깊이 추정!
Apr 03, 2024 pm 12:04 PM
0. 이 글은 어떤 내용을 담고 있나요? 우리는 다재다능하고 빠른 최첨단 생성 단안 깊이 추정 모델인 DepthFM을 제안합니다. DepthFM은 전통적인 깊이 추정 작업 외에도 깊이 인페인팅과 같은 다운스트림 작업에서 최첨단 기능을 보여줍니다. DepthFM은 효율적이며 몇 가지 추론 단계 내에서 깊이 맵을 합성할 수 있습니다. 이 작품을 함께 읽어보아요~ 1. 논문 정보 제목: DepthFM: FastMoncularDepthEstimationwithFlowMatching 저자: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr
Google은 열광하고 있습니다. JAX 성능이 Pytorch와 TensorFlow를 능가합니다! GPU 추론 훈련을 위한 가장 빠른 선택이 될 수 있습니다.
Apr 01, 2024 pm 07:46 PM
Google이 추진하는 JAX의 성능은 최근 벤치마크 테스트에서 Pytorch와 TensorFlow를 능가하여 7개 지표에서 1위를 차지했습니다. 그리고 JAX 성능이 가장 좋은 TPU에서는 테스트가 이루어지지 않았습니다. 개발자들 사이에서는 여전히 Tensorflow보다 Pytorch가 더 인기가 있습니다. 그러나 앞으로는 더 큰 모델이 JAX 플랫폼을 기반으로 훈련되고 실행될 것입니다. 모델 최근 Keras 팀은 기본 PyTorch 구현을 사용하여 세 가지 백엔드(TensorFlow, JAX, PyTorch)와 TensorFlow를 사용하는 Keras2를 벤치마킹했습니다. 첫째, 그들은 주류 세트를 선택합니다.
AI는 페르마의 마지막 정리를 정복할 수 있을까? 100페이지의 증거를 코드로 만들기 위해 5년의 경력을 포기한 수학자
Apr 09, 2024 pm 03:20 PM
페르마의 마지막 정리, AI가 정복할 것인가? 그리고 무엇보다 가장 의미 있는 부분은 AI가 풀려고 하는 페르마의 마지막 정리가 바로 AI가 쓸모없다는 것을 증명한다는 점이다. 옛날에는 수학이 순수한 인간 지능의 영역에 속했지만 지금은 이 영역이 고급 알고리즘에 의해 해독되고 짓밟히고 있습니다. Image 페르마의 마지막 정리는 수세기 동안 수학자들을 당황하게 만든 "악명 높은" 퍼즐입니다. 이는 1993년에 입증되었으며 이제 수학자들은 컴퓨터를 사용하여 증명을 재현하는 큰 계획을 세웁니다. 그들은 이 버전의 증명에 논리적 오류가 있으면 컴퓨터로 확인할 수 있기를 바랍니다. 프로젝트 주소: https://github.com/riccardobrasca/flt
iPhone의 느린 셀룰러 데이터 인터넷 속도: 수정 사항
May 03, 2024 pm 09:01 PM
지연이 발생하고 iPhone의 모바일 데이터 연결 속도가 느립니까? 일반적으로 휴대폰의 셀룰러 인터넷 강도는 지역, 셀룰러 네트워크 유형, 로밍 유형 등과 같은 여러 요소에 따라 달라집니다. 더 빠르고 안정적인 셀룰러 인터넷 연결을 얻기 위해 할 수 있는 일이 몇 가지 있습니다. 수정 1 – iPhone 강제 다시 시작 때로는 장치를 강제로 다시 시작하면 셀룰러 연결을 포함한 많은 항목이 재설정됩니다. 1단계 – 볼륨 높이기 키를 한 번 눌렀다가 놓습니다. 그런 다음 볼륨 작게 키를 눌렀다가 다시 놓습니다. 2단계 - 프로세스의 다음 부분은 오른쪽에 있는 버튼을 누르는 것입니다. iPhone이 다시 시작되도록 하세요. 셀룰러 데이터를 활성화하고 네트워크 속도를 확인하세요. 다시 확인하세요 수정 2 – 데이터 모드 변경 5G는 더 나은 네트워크 속도를 제공하지만 신호가 약할 때 더 잘 작동합니다
권장 사항: 우수한 JS 오픈 소스 얼굴 감지 및 인식 프로젝트
Apr 03, 2024 am 11:55 AM
얼굴 검출 및 인식 기술은 이미 상대적으로 성숙하고 널리 사용되는 기술입니다. 현재 가장 널리 사용되는 인터넷 응용 언어는 JS입니다. 웹 프런트엔드에서 얼굴 감지 및 인식을 구현하는 것은 백엔드 얼굴 인식에 비해 장점과 단점이 있습니다. 장점에는 네트워크 상호 작용 및 실시간 인식이 줄어 사용자 대기 시간이 크게 단축되고 사용자 경험이 향상된다는 단점이 있습니다. 모델 크기에 따라 제한되고 정확도도 제한됩니다. js를 사용하여 웹에서 얼굴 인식을 구현하는 방법은 무엇입니까? 웹에서 얼굴 인식을 구현하려면 JavaScript, HTML, CSS, WebRTC 등 관련 프로그래밍 언어 및 기술에 익숙해야 합니다. 동시에 관련 컴퓨터 비전 및 인공지능 기술도 마스터해야 합니다. 웹 측면의 디자인으로 인해 주목할 가치가 있습니다.
초지능의 생명력이 깨어난다! 하지만 자동 업데이트 AI가 등장하면서 엄마들은 더 이상 데이터 병목 현상을 걱정할 필요가 없습니다.
Apr 29, 2024 pm 06:55 PM
세상은 미친 듯이 큰 모델을 만들고 있습니다. 인터넷의 데이터만으로는 충분하지 않습니다. 훈련 모델은 '헝거게임'처럼 생겼고, 전 세계 AI 연구자들은 이러한 데이터를 탐식하는 사람들에게 어떻게 먹이를 줄지 고민하고 있습니다. 이 문제는 다중 모드 작업에서 특히 두드러집니다. 아무것도 할 수 없던 시기에, 중국 인민대학교 학과의 스타트업 팀은 자체 새로운 모델을 사용하여 중국 최초로 '모델 생성 데이터 피드 자체'를 현실화했습니다. 또한 이해 측면과 생성 측면의 두 가지 접근 방식으로 양측 모두 고품질의 다중 모드 새로운 데이터를 생성하고 모델 자체에 데이터 피드백을 제공할 수 있습니다. 모델이란 무엇입니까? Awaker 1.0은 중관촌 포럼에 최근 등장한 대형 멀티모달 모델입니다. 팀은 누구입니까? 소폰 엔진. 런민대학교 힐하우스 인공지능대학원 박사과정 학생인 Gao Yizhao가 설립했습니다.
