Parse正式發(fā)布開(kāi)源PHP SDK，parsesdk
Jun 13, 2016 am 09:27 AM
Parse正式發(fā)布開(kāi)源PHP SDK，parsesdk
Pare 發(fā)布 了 Parse PHP SDK ，旨在使Parse能夠集成“到一類(lèi)新的應(yīng)用程序和不同的使用場(chǎng)景?！绷硗?，該公司聲稱(chēng)，這是他們的“第一個(gè)面向服務(wù)器端語(yǔ)言的SDK，而且是第一個(gè)真正開(kāi)源的SDK。”
到目前為止，Parse提供了若干API庫(kù)，旨在使前端可以更容易地集成Parse，其中包括對(duì)Objective-C、Java、.NET和JavaScript的支持。另外，Parse通過(guò)REST在本地公開(kāi)接口。這些庫(kù)涵蓋了Parse的主要使用場(chǎng)景，這使得開(kāi)發(fā)人員不用“ 為其應(yīng)用程序需要訪問(wèn)的每個(gè)服務(wù)重新開(kāi)發(fā)他們自己的后端 ”，比如，需要 管理服務(wù)器及編寫(xiě)服務(wù)器端代碼 。
另一方面，Parse還基于他們自己的JavaScript SDK提供了一個(gè) Cloud Code環(huán)境 ，用于服務(wù)器端需要一些邏輯的場(chǎng)景。比如，Parse Cloud Code帶來(lái)的好處之一是， 更新對(duì)所有的環(huán)境都立即可用，而不需要等到新的應(yīng)用程序發(fā)布，如此一來(lái)，功能就可以動(dòng)態(tài)地修改。隨著Parse PHP SDK的推出，使用PHP現(xiàn)在也可以獲得同樣的好處。
Parse PHP SDK與其它Parse SDK結(jié)構(gòu)類(lèi)似，它圍繞ParseObject構(gòu)建，后者包含無(wú)模式且兼容JSON的數(shù)據(jù)的鍵值對(duì)。PFObject能夠被保存、檢索、更新和刪除。查詢(xún)通過(guò)PFQuery建模，它既允許基本查詢(xún)，又允許關(guān)系查詢(xún)。另外，Parse還支持 基于角色的訪問(wèn)控制 ，這提供了一種邏輯方法，將對(duì)Parse數(shù)據(jù)有相同訪問(wèn)權(quán)限的用戶(hù)分組。
Niraj Shah是英國(guó)倫敦的一名PHP開(kāi)發(fā)人員，他已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè) Parse PHP SDK簡(jiǎn)易入門(mén)教程 。該教程旨在將事情簡(jiǎn)單化，Niraj說(shuō)，Parse PHP SDK的“文檔組織不是很好，為了找出完整的解決方案，你可能不得不在文檔之間跳來(lái)跳去。”
附上 Parse開(kāi)源php sdk下載地址： http://www.bkjia.com/codes/203051.html
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15個(gè)值得推薦的開(kāi)源免費(fèi)圖像標(biāo)注工具
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
圖像標(biāo)注是將標(biāo)簽或描述性信息與圖像相關(guān)聯(lián)的過(guò)程，以賦予圖像內(nèi)容更深層次的含義和解釋。這一過(guò)程對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)至關(guān)重要，它有助于訓(xùn)練視覺(jué)模型以更準(zhǔn)確地識(shí)別圖像中的各個(gè)元素。通過(guò)為圖像添加標(biāo)注，使得計(jì)算機(jī)能夠理解圖像背后的語(yǔ)義和上下文，從而提高對(duì)圖像內(nèi)容的理解和分析能力。圖像標(biāo)注的應(yīng)用范圍廣泛，涵蓋了許多領(lǐng)域，如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和圖視覺(jué)模型具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，例如，輔助車(chē)輛識(shí)別道路上的障礙物，幫助疾病的檢測(cè)和診斷通過(guò)醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別。本文主要推薦一些較好的開(kāi)源免費(fèi)的圖像標(biāo)注工具。1.Makesens
十個(gè)推薦開(kāi)源免費(fèi)文本標(biāo)注工具
Mar 26, 2024 pm 08:20 PM
文本標(biāo)注工作是將標(biāo)簽或標(biāo)記與文本中特定內(nèi)容相對(duì)應(yīng)的工作。其主要目的是為文本提供額外的信息，以便進(jìn)行更深入的分析和處理，尤其是在人工智能領(lǐng)域。文本標(biāo)注對(duì)于人工智能應(yīng)用中的監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)至關(guān)重要。用于訓(xùn)練AI模型，有助更準(zhǔn)確地理解自然語(yǔ)言文本信息，提高文本分類(lèi)、情感分析和語(yǔ)言翻譯等任務(wù)的性能。通過(guò)文本標(biāo)注，我們可以教AI模型識(shí)別文本中的實(shí)體、理解上下文，并在出現(xiàn)新的類(lèi)似數(shù)據(jù)時(shí)做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。本文主要推薦一些較好的開(kāi)源文本標(biāo)注工具。1.LabelStudiohttps://github.com/Hu
推薦：優(yōu)秀JS開(kāi)源人臉檢測(cè)識(shí)別項(xiàng)目
Apr 03, 2024 am 11:55 AM
人臉檢測(cè)識(shí)別技術(shù)已經(jīng)是一個(gè)比較成熟且應(yīng)用廣泛的技術(shù)。而目前最為廣泛的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用語(yǔ)言非JS莫屬，在Web前端實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)識(shí)別相比后端的人臉識(shí)別有優(yōu)勢(shì)也有弱勢(shì)。優(yōu)勢(shì)包括減少網(wǎng)絡(luò)交互、實(shí)時(shí)識(shí)別，大大縮短了用戶(hù)等待時(shí)間，提高了用戶(hù)體驗(yàn)；弱勢(shì)是：受到模型大小限制，其中準(zhǔn)確率也有限。如何在web端使用js實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)呢？為了實(shí)現(xiàn)Web端人臉識(shí)別，需要熟悉相關(guān)的編程語(yǔ)言和技術(shù)，如JavaScript、HTML、CSS、WebRTC等。同時(shí)還需要掌握相關(guān)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能技術(shù)。值得注意的是，由于Web端的計(jì)
25個(gè)AI智能體源碼現(xiàn)已公開(kāi)，靈感來(lái)自斯坦福的「虛擬小鎮(zhèn)」和《西部世界》
Aug 11, 2023 pm 06:49 PM
熟悉《西部世界》的觀眾都了解，這部劇設(shè)定在未來(lái)世界的一個(gè)巨大高科技成人主題樂(lè)園中，機(jī)器人們具備與人類(lèi)相似的行為能力，能夠記憶所見(jiàn)所聞，重復(fù)核心故事情節(jié)。每天，這些機(jī)器人都會(huì)被重置，回到初始狀態(tài)在斯坦福論文《GenerativeAgents:InteractiveSimulacraofHumanBehavior》發(fā)布后，這種情景不再僅限于影視劇中，AI已經(jīng)成功復(fù)現(xiàn)了這一場(chǎng)景Smallville的「虛擬小鎮(zhèn)」概覽圖論文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.03442v1.pdf
阿里7B多模態(tài)文檔理解大模型拿下新SOTA
Apr 02, 2024 am 11:31 AM
多模態(tài)文檔理解能力新SOTA！阿里mPLUG團(tuán)隊(duì)發(fā)布最新開(kāi)源工作mPLUG-DocOwl1.5，針對(duì)高分辨率圖片文字識(shí)別、通用文檔結(jié)構(gòu)理解、指令遵循、外部知識(shí)引入四大挑戰(zhàn)，提出了一系列解決方案。話不多說(shuō)，先來(lái)看效果。復(fù)雜結(jié)構(gòu)的圖表一鍵識(shí)別轉(zhuǎn)換為Markdown格式：不同樣式的圖表都可以：更細(xì)節(jié)的文字識(shí)別和定位也能輕松搞定：還能對(duì)文檔理解給出詳細(xì)解釋?zhuān)阂?，“文檔理解”目前是大語(yǔ)言模型實(shí)現(xiàn)落地的一個(gè)重要場(chǎng)景，市面上有很多輔助文檔閱讀的產(chǎn)品，有的主要通過(guò)OCR系統(tǒng)進(jìn)行文字識(shí)別，配合LLM進(jìn)行文字理
1.3ms耗時(shí)！清華最新開(kāi)源移動(dòng)端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) RepViT
Mar 11, 2024 pm 12:07 PM
論文地址：https://arxiv.org/abs/2307.09283代碼地址：https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT在移動(dòng)端ViT架構(gòu)中表現(xiàn)出色，展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)。接下來(lái)，我們將探討本研究的貢獻(xiàn)所在。文中提到，輕量級(jí)ViTs通常比輕量級(jí)CNNs在視覺(jué)任務(wù)上表現(xiàn)得更好，這主要?dú)w功于它們的多頭自注意力模塊(MSHA)可以讓模型學(xué)習(xí)全局表示。然而，輕量級(jí)ViTs和輕量級(jí)CNNs之間的架構(gòu)差異尚未得到充分研究。在這項(xiàng)研究中，作者們通過(guò)整合輕量級(jí)ViTs的有效
單卡跑Llama 70B快過(guò)雙卡，微軟硬生生把FP6搞到了A100里 | 開(kāi)源
Apr 29, 2024 pm 04:55 PM
FP8和更低的浮點(diǎn)數(shù)量化精度，不再是H100的“專(zhuān)利”了！老黃想讓大家用INT8/INT4，微軟DeepSpeed團(tuán)隊(duì)在沒(méi)有英偉達(dá)官方支持的條件下，硬生生在A100上跑起FP6。測(cè)試結(jié)果表明，新方法TC-FPx在A100上的FP6量化，速度接近甚至偶爾超過(guò)INT4，而且擁有比后者更高的精度。在此基礎(chǔ)之上，還有端到端的大模型支持，目前已經(jīng)開(kāi)源并集成到了DeepSpeed等深度學(xué)習(xí)推理框架中。這一成果對(duì)大模型的加速效果也是立竿見(jiàn)影——在這種框架下用單卡跑Llama，吞吐量比雙卡還要高2.65倍。一名
剛剛發(fā)布！一鍵生成動(dòng)漫風(fēng)格圖片的開(kāi)源模型
Apr 08, 2024 pm 06:01 PM
向大家介紹一個(gè)最新的AIGC開(kāi)源項(xiàng)目——AnimagineXL3.1。這個(gè)項(xiàng)目是動(dòng)漫主題文本到圖像模型的最新迭代，旨在為用戶(hù)提供更加優(yōu)化和強(qiáng)大的動(dòng)漫圖像生成體驗(yàn)。在AnimagineXL3.1中，開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)著重優(yōu)化了幾個(gè)關(guān)鍵方面，以確保模型在性能和功能上達(dá)到新的高度。首先，他們擴(kuò)展了訓(xùn)練數(shù)據(jù)，不僅包括了之前版本中的游戲角色數(shù)據(jù)，還加入許多其他知名動(dòng)漫系列的數(shù)據(jù)納入訓(xùn)練集中。這一舉措豐富了模型的知識(shí)庫(kù)，使其能夠更全面地理解各種動(dòng)漫風(fēng)格和角色。AnimagineXL3.1引入了一組新的特殊標(biāo)簽和美學(xué)標(biāo)
