


Golang, sebagai bahasa pengaturcaraan moden berprestasi tinggi, telah muncul dalam bidang pembangunan perisian sumber terbuka. Ramai pembangun telah menyertai komuniti Golang untuk bersama-sama mempromosikan pembangunan projek sumber terbuka. Pada masa yang sama, dengan populariti platform sosial, penyebaran projek sumber terbuka secara beransur-ansur berkembang, yang telah membawa peluang pembangunan dan cabaran baharu kepada masyarakat Golang.
Projek sumber terbuka memainkan peranan penting dalam komuniti Golang. Banyak projek sumber terbuka yang sangat baik seperti Docker, Kubernetes, Etcd, dll. dibangunkan oleh Golang, membawa kemudahan dan kecekapan kepada seluruh komuniti sumber terbuka. Prestasi tinggi dan kesederhanaan Golang telah menjadikannya salah satu bahasa kegemaran pembangun, menarik sejumlah besar pembangun untuk menyumbang kod kepada komuniti Golang, mempromosikan pembangunan dan pertumbuhan berterusannya. Dalam suasana koperasi sumber terbuka ini, anda bukan sahaja boleh mempelajari kod cemerlang pembangun lain, tetapi juga berkongsi pengalaman dan teknologi anda sendiri untuk bersama-sama mempromosikan aktiviti dan pembangunan komuniti Golang.
Kebangkitan platform sosial juga telah membawa peluang baharu kepada pembangunan masyarakat Golang. Pada platform sosial utama, komuniti Golang telah menubuhkan banyak kumpulan komunikasi, forum dan blog untuk membolehkan pembangun berkomunikasi dan berkongsi dengan lebih mudah. Melalui platform ini, pembangun boleh menerbitkan projek sumber terbuka mereka sendiri, berkongsi pengalaman teknikal dan mencari pembangun yang berfikiran sama untuk kerjasama dan komunikasi. Interaktiviti dan sifat masa nyata platform sosial juga menjadikan penyebaran maklumat komuniti Golang lebih cepat dan meluas, membolehkan lebih ramai orang memahami dan mengambil bahagian dalam pembinaan komuniti Golang.
Walau bagaimanapun, penyepaduan projek sumber terbuka dan platform sosial juga menghadapi beberapa cabaran. Yang pertama ialah isu kualiti dan keselamatan projek sumber terbuka. Walaupun projek sumber terbuka boleh membenarkan lebih ramai orang menyertai projek itu, ia juga boleh membawa kepada risiko kualiti dan keselamatan yang tidak sekata dengan mudah. Oleh itu, komuniti Golang perlu memperkukuh semakan kod dan ujian keselamatan untuk memastikan kualiti dan keselamatan projek sumber terbuka. Kedua, terdapat isu pengurusan dan penyelenggaraan maklumat pada platform sosial. Terdapat sejumlah besar maklumat pada platform sosial dan kemas kini pantas, menjadikannya sukar untuk diurus. Komuniti Golang boleh mengurus dan mengekalkan maklumat di platform sosial dengan menubuhkan pasukan penyelenggaraan khusus untuk memastikan ketepatan masa dan ketepatan maklumat.
Secara umumnya, komuniti Golang menghadapi beberapa cabaran dalam penyepaduan projek sumber terbuka dan platform sosial, tetapi ia juga membawa lebih banyak peluang dan ruang pembangunan. Melalui sumbangan berterusan kepada projek sumber terbuka dan komunikasi interaktif di platform sosial, komuniti Golang akan terus berkembang, menyediakan platform pembelajaran dan komunikasi untuk lebih ramai pembangun dan mempromosikan pembangunan dan kemajuan seluruh komuniti sumber terbuka. Dengan kemajuan teknologi yang berterusan dan peningkatan berterusan masyarakat, saya percaya masyarakat Golang akan menjadi lebih makmur dan aktif, menjadi pilihan pertama untuk lebih banyak pembangun.
Atas ialah kandungan terperinci Edisi Komuniti Golang yang mengintegrasikan projek sumber terbuka dan platform sosial. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

作者:楚怡、凯衡等近日,美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架YOLOv6,能够同时专注于检测的精度和推理效率。在研发过程中,视觉智能部不断进行了探索和优化,同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和科研成果。在目标检测权威数据集COCO上的实验结果显示,YOLOv6在检测精度和速度方面均超越其他同体量的算法,同时支持多种不同平台的部署,极大简化工程部署时的适配工作。特此开源,希望能帮助到更多的同学。1.概述YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架,致力于工业应用。

5月2日消息,目前大多数AI聊天机器人都需要连接到云端进行处理,即使可以本地运行的也配置要求极高。那么是否有轻量化的、无需联网的聊天机器人呢?一个名为MLCLLM的全新开源项目已在GitHub上线,完全本地运行无需联网,甚至集显老电脑、苹果iPhone手机都能运行。MLCLLM项目介绍称:“MLCLLM是一种通用解决方案,它允许将任何语言模型本地部署在一组不同的硬件后端和本地应用程序上,此外还有一个高效的框架,供每个人进一步优化自己用例的模型性能。一切都在本地运行,无需服务器支持,并通过手机和笔

作为一个技术博主,了不起比较喜欢各种折腾,之前给大家介绍过ChatGPT接入微信,钉钉和知识星球(如果没看过的可以翻翻前面的文章),最近再看开源项目的时候,发现了一个ChatGPTWebUI项目。想着刚好之前没有将ChatGPT接入过WebUI,有了这个开源项目可以拿来使用,真是不错,下面是实操的安装步骤,分享给大家。安装官方在Github的项目文档上提供了很多中的安装方式,包括手动安装,docker部署,以及远程部署等方法,了不起在选择部署方式的时候,一开始为了简单想着

深度推荐模型(DLRMs)已经成为深度学习在互联网公司应用的最重要技术场景,如视频推荐、购物搜索、广告推送等流量变现业务,极大改善了用户体验和业务商业价值。但海量的用户和业务数据,频繁地迭代更新需求,以及高昂的训练成本,都对 DLRM 训练提出了严峻挑战。在 DLRM 中,需要先在嵌入表(EmbeddingBags)中进行查表(lookup),再完成下游计算。嵌入表常常贡献 DLRM 中 99% 以上的内存需求,却只贡献 1% 的计算量。借助于 GPU 片上高速内存(High Bandwidth

自从Midjourney发布v5之后,在生成图像的人物真实程度、手指细节等方面都有了显著改善,并且在prompt理解的准确性、审美多样性和语言理解方面也都取得了进步。相比之下,StableDiffusion虽然免费、开源,但每次都要写一大长串的prompt,想生成高质量的图像全靠多次抽卡。最近StabilityAI的官宣,正在研发的StableDiffusionXL开始面向公众测试,目前可以在Clipdrop平台免费试用。试用链接:https://clipdrop.co/stable-diff

在人类的感官中,一张图片可以将很多体验融合到一起,比如一张海滩图片可以让我们想起海浪的声音、沙子的质地、拂面而来的微风,甚至可以激发创作一首诗的灵感。图像的这种「绑定」(binding)属性通过与自身相关的任何感官体验对齐,为学习视觉特征提供了大量监督来源。理想情况下,对于单个联合嵌入空间,视觉特征应该通过对齐所有感官来学习。然而这需要通过同一组图像来获取所有感官类型和组合的配对数据,显然不可行。最近,很多方法学习与文本、音频等对齐的图像特征。这些方法使用单对模态或者最多几种视觉模态。最终嵌入仅

刚刚,哥伦比亚大学系统生物学助理教授 Mohammed AlQuraishi 在推特上宣布,他们从头训练了一个名为 OpenFold 的模型,该模型是 AlphaFold2 的可训练 PyTorch 复现版本。Mohammed AlQuraishi 还表示,这是第一个大众可用的 AlphaFold2 复现。AlphaFold2 可以周期性地以原子精度预测蛋白质结构,在技术上利用多序列对齐和深度学习算法设计,并结合关于蛋白质结构的物理和生物学知识提升了预测效果。它实现了 2/3 蛋白质结构预测的卓

当前,非英文文图生成模型选择有限,用户往往要将prompt翻译成英语再输入模型。这样不仅会造成额外的操作负担,并且翻译过程中的语言文化误差,会影响生成图片的准确性。智源研究院FlagAI团队首创高效训练方式,使用多语言预训练模型和StableDiffusion结合,训练多语言文图生成模型——AltDiffusion-m18,支持18种语言的文图生成。包括中文、英文、日语、泰语、韩语、印地语、乌克兰语、阿拉伯语、土耳其语、越南语、波兰语、荷兰语、葡萄牙语、意大利语、西班牙语、德语、法语、俄语。Hu


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa