全球开源社区openSUSE项目宣布推出openSUSE 12.3,也成为第一个
Markdown 支持两种形式的链接语法: 行内式 和 参考式 。不管是哪一种,链接文字都是用 [方括号] 来标记. 例如,如果要链接显示为 Code, 就直接写 [Code] . 要建立一个行内式的链接,只要在方块括号后面紧接着圆括号并插入网址链接即可 (例如: [Code](http:/
Markdown 支持两种形式的链接语法: 行内式 和 参考式。不管是哪一种,链接文字都是用 [方括号] 来标记. 例如,如果要链接显示为 “Code”, 就直接写 [Code]
.
要建立一个行内式的链接,只要在方块括号后面紧接着圆括号并插入网址链接即可 (例如: [Code](http://code.csdn.net/)
)。 如果你是要链接到同样主机的资源,你可以使用相对路径。
参考式链接需要用两个方括号来标示[my internal link][Code]
将会链接到一个参考链接 Code
。
参考式连接的声明方式为中括号后跟冒号,例如[Code]: http://code.csdn.net

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











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

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

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

최신 AIGC 오픈소스 프로젝트인 AnimagineXL3.1을 소개하겠습니다. 이 프로젝트는 사용자에게 더욱 최적화되고 강력한 애니메이션 이미지 생성 경험을 제공하는 것을 목표로 하는 애니메이션 테마의 텍스트-이미지 모델의 최신 버전입니다. AnimagineXL3.1에서 개발 팀은 모델이 성능과 기능 면에서 새로운 수준에 도달할 수 있도록 여러 주요 측면을 최적화하는 데 중점을 두었습니다. 첫째, 이전 버전의 게임 캐릭터 데이터뿐만 아니라 다른 많은 유명 애니메이션 시리즈의 데이터도 훈련 세트에 포함하도록 훈련 데이터를 확장했습니다. 이러한 움직임은 모델의 지식 기반을 풍부하게 하여 다양한 애니메이션 스타일과 캐릭터를 더 완벽하게 이해할 수 있게 해줍니다. AnimagineXL3.1은 새로운 특수 태그 및 미학 세트를 소개합니다.

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.

다중 모드 문서 이해 기능을 위한 새로운 SOTA! Alibaba mPLUG 팀은 최신 오픈 소스 작업인 mPLUG-DocOwl1.5를 출시했습니다. 이 작품은 고해상도 이미지 텍스트 인식, 일반 문서 구조 이해, 지침 따르기, 외부 지식 도입이라는 4가지 주요 과제를 해결하기 위한 일련의 솔루션을 제안했습니다. 더 이상 고민하지 말고 먼저 효과를 살펴보겠습니다. 복잡한 구조의 차트도 한 번의 클릭으로 인식하고 마크다운 형식으로 변환 가능: 다양한 스타일의 차트 사용 가능: 보다 자세한 텍스트 인식 및 위치 지정도 쉽게 처리 가능: 문서 이해에 대한 자세한 설명도 제공 가능: 아시다시피, " 문서 이해"는 현재 대규모 언어 모델 구현을 위한 중요한 시나리오입니다. 시장에는 문서 읽기를 지원하는 많은 제품이 있습니다. 그 중 일부는 주로 텍스트 인식을 위해 OCR 시스템을 사용하고 텍스트 처리를 위해 LLM을 사용합니다.

논문 주소: https://arxiv.org/abs/2307.09283 코드 주소: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT는 모바일 ViT 아키텍처에서 잘 작동하며 상당한 이점을 보여줍니다. 다음으로, 본 연구의 기여를 살펴보겠습니다. 기사에서는 경량 ViT가 일반적으로 시각적 작업에서 경량 CNN보다 더 나은 성능을 발휘한다고 언급했는데, 그 이유는 주로 모델이 전역 표현을 학습할 수 있는 MSHA(Multi-Head Self-Attention 모듈) 때문입니다. 그러나 경량 ViT와 경량 CNN 간의 아키텍처 차이점은 완전히 연구되지 않았습니다. 본 연구에서 저자는 경량 ViT를 효과적인

기술계의 최신 발전으로 볼 때 최근 AI 코드 생성 개념이 대중화되었습니다. 그러나 친구 여러분, AI 프로그래밍 질문이 더 눈길을 끌지만 실제 기업 개발 시나리오에서는 항상 그것만으로는 충분하지 않다고 생각하시나요? 이때, 낮은 수준의 시니어 플레이어인 aiXcoder가 조치를 취하고 큰 움직임을 발표했습니다. 이는 새로운 오픈 소스 코드 모델인 aiXcoder-7BBase 버전으로, 특히 엔터프라이즈 소프트웨어 개발 시나리오에 배포하기에 적합한 코드 모델입니다. 잠깐, '단지' 70억 개의 매개변수를 가진 대규모 코드 모델은 어떤 종류의 AI 프로그래밍 수준을 보여줄 수 있을까? 먼저 HumanEval, MBPP 및 MultiPL-E의 세 가지 주요 평가 세트에 대한 성능을 살펴보겠습니다. 평균 점수는 실제로 340억 개의 매개변수를 가진 Co의 평균 점수를 초과합니다.
