평소 수집하고 적용하고 있는 오픈소스 코드를 공유해 보세요
매일 수집하고 적용하는 오픈소스 코드를 완성하여 나만의 학습과 복습을 해보세요
1. Application
nopcommerce, 오픈소스 전자상거래 웹사이트, 개발 환경 asp.net mvc(.net 코어는 지원되지 않음), 기술 사용(autofac, ef, 페이지 플러그인 등)
OrchardCMS, 콘텐츠 관리 웹사이트
(.net 버전)
(.net 코어 버전)
ABP(aspnetboilerplate) 제공 웹 애플리케이션 생성을 위한 일련의 도구, ASP.NET Core, ASP.NET MVC 및 웹 API 지원, 웹 애플리케이션용 템플릿 제공
(.net 코어 버전, 태그 분기) .net 버전 지원)
IdentityServer, 사용자 인증 웹사이트(openid 및 OAuth 2.0 지원), Single Sign-On 및 타사 인증 등에 사용할 수 있습니다.
(.net 버전)
( .net 코어 버전)
eShopOnContainers Microsoft 마이크로서비스 예제에서 제공
PetShop 초보자가 배울 수 있는 3계층 아키텍처의 전형적인 예이지만 aspx는 약간 구식입니다
BlogEngine.NET 블로그 웹사이트, aspx
2. Components
Lucene.Net 전체 텍스트 검색 개발 구성 요소
ServiceStack 세미오픈 웹 서비스를 생성하는 데 사용되는 소스
MassTransit 메시지 기반 서비스 및 애플리케이션 생성에 사용 가능, RabbitMQ
stateless 간단한 워크플로 개발 구성 요소는 온라인 사용자 정의를 지원하지 않음 Workflow
Hangfire 작업 일정 개발 도구
Jwt.Net JWT(JSON 웹 토큰) 및 JWT 확인을 생성하는 데 사용됩니다
npoi 지원 Office 파일 읽기 및 쓰기
StackExchange.Redis .net client for Redis
CacheManager 캐시 관리에 사용되며 Redis.Memcached, Couchbase 등을 지원합니다.
Autofac(종속성용) Inject
LightGBM(기계 학습용)
3.
asp.net mvc
Nancy asp.net mvc와 유사하며 웹 개발 프레임워크
4. 빠른 진입을 돕기 위해 dotnet 핵심 관련 지식의 색인과 예를 제공하는 기타
dotnet 코어 홈페이지
.net 소스 코드
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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

제목: PyCharm에 대해 자세히 알아보기: 프로젝트를 삭제하는 효율적인 방법 최근 몇 년 동안 강력하고 유연한 프로그래밍 언어인 Python을 점점 더 많은 개발자가 선호하고 있습니다. Python 프로젝트 개발에서는 효율적인 통합 개발 환경을 선택하는 것이 중요합니다. 강력한 통합 개발 환경인 PyCharm은 Python 개발자에게 프로젝트 디렉터리를 빠르고 효율적으로 삭제하는 것을 포함하여 다양한 편리한 기능과 도구를 제공합니다. 다음은 PyCharm에서 삭제를 사용하는 방법에 중점을 둡니다.

PyCharm은 풍부한 개발 도구와 환경 구성을 제공하는 강력한 Python 통합 개발 환경으로, 개발자가 코드를 보다 효율적으로 작성하고 디버그할 수 있습니다. Python 프로젝트 개발에 PyCharm을 사용하는 과정에서 Python 환경이 설치되지 않은 컴퓨터에서 실행하기 위해 프로젝트를 실행 가능한 EXE 파일로 패키징해야 하는 경우가 있습니다. 이 기사에서는 PyCharm을 사용하여 프로젝트를 실행 가능한 EXE 파일로 변환하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 머리

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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.

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.
