开源SNS系统-ThinkSNS_php实例
今日闲逛落伍，看到thinkSNS，而且是开源的，还没有详细看，网站介绍：ThinkSNS源于办公圈项目，WEB端基于国内技术领先的ThinkPHP框架开发，另外还有IM客户端软件。
ThinkSNS亮点
免费!开源!全部基于免费的开源项目，同时也作为免费开源项目。针对特殊定制要求提供收费服务。请看详细的版权协议。 国际化支持。多模版，多语言支持。基于ThinkPHP框架优秀的设计，ThinkSNS生来就具备优秀的国际化能力，支持多语言，多模版。 全面的SNS解决方案。ThinkSNS不仅仅是个web端的程序，伴随着ThinkSNS成长，我们还会开发相关的IM和客户端支持。 WP式的插件和FB式的API。ThinkPHP内置支持WordPress式插件开发，我们还会提供完善的API，和其他系统无缝集成。
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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
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
스탠포드의 'Virtual Town'과 'Westworld'에서 영감을 받아 AI 에이전트 25개의 소스 코드가 공개되었습니다.
Aug 11, 2023 pm 06:49 PM
'웨스트월드'에 익숙한 관객들은 이 쇼가 미래 세계의 거대한 하이테크 성인 테마파크를 배경으로 한다는 것을 알고 있습니다. 로봇은 인간과 유사한 행동 능력을 가지고 있으며 보고 듣는 것을 기억하고 핵심 스토리를 반복할 수 있습니다. 매일 이 로봇은 재설정되어 초기 상태로 돌아갑니다. 스탠포드 논문 "생성 에이전트: 인간 행동의 대화형 시뮬레이션"이 발표된 후 이 시나리오는 더 이상 영화와 TV 시리즈에만 국한되지 않습니다. 스몰빌의 "가상 타운" 장면 》개요 지도 용지 주소: https://arxiv.org/pdf/2304.03442v1.pdf
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.
방금 출시되었습니다! 한 번의 클릭으로 애니메이션 스타일의 이미지를 생성할 수 있는 오픈 소스 모델
Apr 08, 2024 pm 06:01 PM
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.
대형 모델을 이해하는 Alibaba 7B 다중 모드 문서, 새로운 SOTA 획득
Apr 02, 2024 am 11:31 AM
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.
1.3ms는 1.3ms가 걸립니다! Tsinghua의 최신 오픈 소스 모바일 신경망 아키텍처 RepViT
Mar 11, 2024 pm 12:07 PM
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
단일 카드는 듀얼 카드보다 Llama를 70B 더 빠르게 실행합니다. Microsoft는 A100에 FP6을 넣었습니다 |
Apr 29, 2024 pm 04:55 PM
FP8 이하의 부동 소수점 수량화 정밀도는 더 이상 H100의 "특허"가 아닙니다! Lao Huang은 모든 사람이 INT8/INT4를 사용하기를 원했고 Microsoft DeepSpeed 팀은 NVIDIA의 공식 지원 없이 A100에서 FP6을 실행하기 시작했습니다. 테스트 결과에 따르면 A100에 대한 새로운 방법 TC-FPx의 FP6 양자화는 INT4에 가깝거나 때로는 더 빠르며 후자보다 정확도가 더 높은 것으로 나타났습니다. 또한 오픈 소스로 제공되고 DeepSpeed와 같은 딥 러닝 추론 프레임워크에 통합된 엔드투엔드 대규모 모델 지원도 있습니다. 이 결과는 대형 모델 가속화에도 즉각적인 영향을 미칩니다. 이 프레임워크에서는 단일 카드를 사용하여 Llama를 실행하면 처리량이 듀얼 카드보다 2.65배 더 높습니다. 하나
