最近一年來工作一直比較忙,都沒有咋正經更新過博客,對不住各位小伙伴。今天要分享的不是技術,而是關於我和我的小夥伴搞了兩個多月弄出來的app 本地商,開源的說明!內容包括Android端源碼,IOS源碼,以及後台源碼。後台是用php寫的,CodeIgniter框架。
這個app呢,有點類似美團/大眾點評的意思,O2O的東西該有的都有吧,其中有個跑腿
功能,就是你花錢僱別人幹個小活,完事給錢!業務流程與打車一樣。
IOS端程式碼截圖:
Android端截圖:
後台
接下來聊聊這個問題,這個計畫本來是和浙江搜令克網路有限公司合作的,但現在因為多次要錢無果,眼見著自己兄弟們日夜奮戰兩三個月的成果被人盜用,實在是氣不過啊。我給大家聊聊這個前因後果。
以上就介紹了團隊自研應用:本地商 開源公告,包括了開源,團隊方面的內容,希望對PHP教程有興趣的朋友有所幫助。

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。

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

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

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

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

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

在自动驾驶技术不断迭代的当下,车辆的行为和轨迹预测对高效、安全驾驶有着极为重要的意义。动力学模型推演、可达性分析等传统的轨迹预测的方法虽然有着形式明晰、可解释性强的优点,但在复杂的交通环境中,其对于环境和物体交互的建模能力较为有限。因此,近年来大量研究和应用都基于各种深度学习方法(例如 LSTM、CNN、Transformer、GNN 等),各类数据集例如 BDD100K、nuScenes、Stanford Drone、ETH/UCY、INTERACTION、ApolloScape 等也纷纷涌现


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