1、一个高性能类型安全的.NET枚举实用开源库Enums.NET是一个.NET枚举实用程序库，专注于为枚举提供丰富的操作方法。它支持.NETFramework和.NetCore。它主要优点表现在类型安全、高性能、丰富的操作方法和易于使用等方面，为开发者提供了更加便捷和高效的枚举类型操作方式。2、MKL.NET：为.NET开发者提供高性能数学计算支持的开源库MKL.NET是英特尔MKL库的.NET版本，方便开发人员在.NET应用程序中使用MKL库的功能，而无需接触底层的C/C++代码。MKL提供了高性能的数学函数库和算法，可以帮助开发人员解决科学、工程和财务等领域的计算需求，MKL.NET很好的
掀桌子的SegmentAnything本来不打算再发关于分割的相关内容的，但是13小时前，2023年4月5号，MetaAI在Arxiv网站发布了文章《SegmentAnything》，并将SAM模型代码和数据开源。作为通用的分割网络，SAM或许将成为，甚至是已经成为了CV届的ChatGPT。简简单单的两个词SegmentAnything，简单粗暴却不失优雅。说一些题外话，大概2023年初这段时间，ChatGPT访问量在国内迅速爆发（当然需要一些魔法），这个基于Transformer的大型预训练模型，直接就把NLP研究者们的饭桌给掀翻了（此处应该有乌鸦哥）。OpenAI的ChatGPT满足了我小
本文分享自华为云社区《【先锋开发者云上说】从热爱到深耕，全国Top10开源软件出品人探索“开源云上行”》，作者：华为云社区精选。《2022-2023中国开源开发者调查报告》中有数据显示：只有2%的开发者从未使用过开源，49%的开发者表示参与过开源；63%的开发者从未在开源中获得收入，超过80%的开源开发者在用爱发电。拥抱开源，将爱好变成事业开源作为一种推动软件开发技术创新的新模式，广受开发者的喜爱。潍坊雷鸣云网络科技有限公司（以下简称：雷鸣云）创始人管雷鸣就是国内众多开源开发者中的一员。他从2010年开始笔耕不辍为各种开源项目贡献代码，也正是凭借着对开源领域的热爱，如今的他已经发布了四十余个开
flask和数据库的问题pipinstallpymysqlpipinstallflask-sqlalchemy1.Flask连接Mysql新建flask项目，在app.py中编写导入模块SQLAlchemy创建SQLAlchemy实例对象，命名为db，将flask的实例对象app作为参数传给SQLAlchemy，将db和app联系起来，可以调用其相关功能fromflask_sqlalchemyimportSQLAlchemydb=SQLAlchemy(app)配置数据库相关参数#MySQL所在主机名，默认127.0.0.1HOSTNAME="127.0.0.1"#MySQL监听的端口号，默认3
多模态王炸大模型GPT-4V，166页“说明书”重磅发布！而且还是微软团队出品。什么样的论文，能写出166页？不仅详细测评了GPT-4V在十大任务上的表现，从基础的图像识别、到复杂的逻辑推理都有展示；还传授了一整套多模态大模型提示词使用技巧——手把手教你从0到1学会写提示词，回答专业程度一看就懂，属实是把GPT-4V的使用门槛打到不存在了。值得一提的是，这篇论文的作者也是“全华班”，7名作者全部是华人，领衔的是一位在微软工作了17年的女性首席研究经理。在166页报告发布前，他们还参与了OpenAI最新DALL·E3的研究，对这个领域了解颇深。相比OpenAI的18页GPT-4V论文，这篇166
你是否好奇当一个黑盒深度神经网络(DNN)预测下图的时候，图中哪个部分对于输出预测为「击球手」的帮助最大？香港科技大学团队最新的NeurIPS2023研究成果给出了他们的答案。论文：https://arxiv.org/abs/2305.10289项目代码：https://github.com/Jerry00917/samshap继 Meta的分割一切(SAM) 后，港科大团队首次借助SAM实现了人类可解读的任意DNN模型图像概念解释器：ExplainAnyConcept(EAC)。你往往会看到传统的DNN图像概念解释器会给出这样的解释(SuperPixel-Based)：但这类输出通常不能完整
GPT-4V来做目标检测？网友实测：还没有准备好。虽然检测到的类别没问题，但大多数边界框都错放了。没关系，有人会出手！那个抢跑GPT-4看图能力几个月的迷你GPT-4升级啦——MiniGPT-v2。△（左边为GPT-4V生成，右边为MiniGPT-v2生成）而且只是一句简单指令：[grounding]describethisimageindetail就实现的结果。不仅如此，还轻松处理各类视觉任务。圈出一个物体，提示词前面加个[identify]可让模型直接识别出来物体的名字。当然也可以什么都不加，直接问~MiniGPT-v2由来自MiniGPT-4的原班人马（KAUST沙特阿卜杜拉国王科技大学
前言如何提升系统性能，设计出一个靠谱的系统是每一个架构师或者正在往架构师方向进阶的同僚们都需要考虑的问题。公司所处的行业，业务场景决定了你设计的系统演进过程，不过万变不离其宗，系统设计和优化的思想都是相通的（当然如果你刚入行没多久，目前肯定还不需要苦恼这种问题，但是工作用不到，不代表面试不问）。如何设计一个高并发系统？这个问题想必有些出去面试的好兄弟肯定被问到过，现在公司招聘的需求也大都是：有高并发系统经验者优先。如果你没有，他问了你就挂了。如果你确实在互联网公司里干过高并发系统，是个“大佬”或者“伪大佬”，那你只要在这个问题上秀翻面试官，系统拆分，缓存，MQ，读写分离，分布分表，ES扩容一套
当生成式AI和大模型的飓风呼啸而来，全球掀起了一场狂热的GPT竞赛，大量紧迫的前沿议题随之接踵而至：语言、视觉、多模态大模型分别有哪些研究突破口？如何显著提升大模型的计算速度、效率和扩展性？怎样确保大模型始终安全可控、符合人类意图和价值观？国内产学研界亟待做些什么，才能更好地迎接大模型时代？目录AquilaChat-7B简介/OverviewGithub开源地址
摘要：DTT直播邀请到管雷鸣与广大开发者分享“如何在开源领域找到适合自己的路”。“想象一下，你写的代码被越来越多的人使用，并极大地帮助他们提高了开发效率和稳定性。”这是不是一件很酷的事？而这正是开源的魅力…开源作为一种推动软件开发技术创新的新模式，广受开发者的喜爱。作为拥有40余个开源项目，全国开源软件Top10的出品人，雷鸣云CEO管雷鸣深耕开源领域15年，并一直保持热爱。开发者如何参与开源，能收获到哪些价值？本期华为云开发者社区DTT直播，邀请到管雷鸣与广大开发者分享“如何在开源领域找到适合自己的路”。缘起：一切从热爱开始2008年，管雷鸣开始接触SaaS自助建站，业内在当时还没有开源的相
