コース 2857
コース紹介:コースの紹介: 1. クロスドメイン処理、トークン管理、ルート インターセプト; 2. リアル インターフェイスのデバッグ、API レイヤーのカプセル化; 3. Echart とページング コンポーネントの二次カプセル化; 4. Vue パッケージ化の最適化と一般的な問題への回答。
コース 1795
コース紹介:Apipost は、API 設計、API デバッグ、API ドキュメント、自動テストを統合する API R&D コラボレーション プラットフォームです。grpc、http、websocket、socketio、socketjs タイプのインターフェイスのデバッグをサポートし、プライベート化された展開をサポートします。 ApiPost を正式に学習する前に、いくつかの関連概念、開発モデル、専門用語を理解する必要があります。 アピポスト公式サイト:https://www.apipost.cn
コース 5521
コース紹介:(WeChat にご相談ください: phpcn01) 総合実践コースは、最初の 2 段階の学習結果を統合し、フロントエンドと PHP のコア知識ポイントの柔軟な適用を実現し、実践的なトレーニングを通じて独自のプロジェクトを完成させ、オンライン実装のガイダンスを提供することを目的としています。 総合的な実践的な主要実践コースには、ソーシャル電子商取引システムのバックエンド開発、商品管理、支払い/注文管理、顧客管理、流通/クーポン システム設計、WeChat/Alipay 決済プロセス全体、Alibaba Cloud/Pagoda の運用と保守、およびプロジェクトが含まれます。オンライン操作....
コース 5172
コース紹介:(WeChat に問い合わせてください: phpcn01) ゼロから始めて、従来のビジネス ロジックを解決し、PHP で MySQL を操作して追加、削除、変更、クエリを実行し、動的 Web サイト データを表示し、MVC フレームワークをマスターし、ThinkPHP6 フレームワークの基礎をマスターし、 PHP開発に関わるあらゆる知識を学び、柔軟に使いこなします。
コース 8713
コース紹介:(WeChat に問い合わせてください: phpcn01) PHP 中国語 Web サイト第 22 号のフロントエンド開発部分の学習目標: 1. HTML5/CSS3; 2. JavaScript/ES6; 3. ノードの基礎; 4. Vue3 の基礎と高度; 5 . モバイルモール/ウェブサイトの背景ホームページレイアウト; 6. タブ/カルーセル/ショッピングカートの自動計算...
コース紹介:テキストを使用して3Dグラフィックを合成するAIモデルに新しいSOTAが登場!最近、清華大学のLiu Yongjin教授の研究グループは、拡散モデルに基づいて3D画像を作成する新しい方法を提案しました。異なる視野角間の一貫性とプロンプトワードとの一致性の両方が、以前に比べて大幅に向上しました。画像 Vincent 3D は 3DAIGC の注目の研究コンテンツであり、学界や産業界から広く注目されています。 Liu Yongjin 教授の研究グループによって提案された新しいモデルは TICD (Text-ImageConditionedDiffusion) と呼ばれ、T3Bench データセットの SOTA レベルに達しています。現在、関連する論文が公開されており、コードは間もなくオープンソースになる予定です。評価結果はSOTAに到達しており、TICD手法の効果を評価するために、
2024-01-02 コメント 0 729
コース紹介:Microsoft が昨日発表した公式採用情報によると、ブラウザ エクスペリエンスを向上させるため、Edge ブラウザ用の SOTAAI テクノロジの開発を担当するチーフ アプリケーション サイエンティストを北京で採用する予定です。 -Art (State of the Art)、コンピューター サイエンスおよび機械学習の分野において、SOTA は、特定のタスクまたは分野で現在最高のパフォーマンスを発揮するモデルまたはアルゴリズムを指します。この用語は、特定の問題やタスクを解決するのに現在最適であると考えられているモデルを表すためによく使用されます。 Microsoft は採用情報の中で次のように述べています。「Edge Machine Learning チームは、Edge ブラウザーの背後にある中核的な科学チームです。私たちは、これを支援してくれる情熱的な ML ソフトウェア エンジニアとアプリケーション サイエンティストを探しています」
2023-09-19 コメント 0 615
コース紹介:数千億のモデルの力を実証した GPT-3 の出現以来、NLP タスクはスケール、サンプル、パフォーマンスの微調整という不可能な三角形に直面してきました。パラメータが 10 億未満の言語モデルは、どのようにして SOTA のフューショット (またはゼロショット) およびファインチューニングのパフォーマンスを達成できるのでしょうか?ゼロショットシナリオを解決するには、何千億ものパラメータを用意し、不安定なプロンプトに耐えなければならないのでしょうか?この記事では、IDEA Research Institute Fengshenbang チームが、わずか 2 億パラメータでゼロショット SOTA を実現できる、新しい「現象学的」UniMC を紹介します。
2023-04-09 コメント 0 718
コース紹介:機械学習でコンピューターグラフィックス(CG)シミュレーションがよりリアルに!この方法はニューラル フロー マップ (NFM) と呼ばれ、4 つの渦で煙を正確にシミュレートできます。より複雑なものも簡単に実現できます。AI アプリケーションが空を飛び回るこの時代においても、CG 物理シミュレーションは依然として重要です。従来の数値アルゴリズムの世界です。 △NFM は「リープフロッグ」をシミュレートします CG にニューラル ネットワークを適用すると、めくるめく視覚効果を生み出すことができますが、物理的特性を厳密かつロバストに記述することはできません。 △NFMは「インク滴」をシミュレートする だからこそ、ニューラルネットワークに基づく物理シミュレーションはまだ概念実証の段階にあり、生み出される効果はSOTAとは程遠い。この複雑な問題を解決するために、
2024-02-19 コメント 141
コース紹介: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。
2024-04-02 コメント 0 266