开源大模型有哪些？

一、开源大模型有哪些？

开源大模型有很多种，常见的有BERT、GPT、XLNet等这些模型在训练时需要海量数据和高性能计算环境，而且它们的参数量也非常大，导致模型训练和部署的难度都很高，普通开发者难以使用不过，最近一些大公司也在发布更轻量级的预训练模型，例如Google的MobileBERT和Facebook的RoBERTa，这些模型训练可以在单个GPU上完成，并且在移动设备上也能够运行，开发者可以将它们用于自然语言处理相关的任务中

二、数据报表如何共享？

1、首先，打开我们需要共享的excel文件。

2、将Excel工作簿标题菜单栏切换到“审阅”的选项卡，点击其功能区的“共享工作簿”。

3、弹出“共享工作簿”对话框，勾选“允许多用户同时编辑，同时允许工作簿合并”选项后点击“确定”。

4、弹出“此操作将导致保存文档”窗口，点击“是”即可保存。

5、这时候会发现文件名后面已经出现了“共享”字样，这样excel共享就设置完成了。

三、十大顶级开源工具？

01 CMSand Generators

02 Vuepress

03 Vue店面

04 Vuegg

05 Gridsom

06 UI组件

07 Buefy

08 VueMaterial

09 应用Koel

10 Eagle.js

Vue是结合react和angular的最好的方法，并且拥有一个有凝聚力的，活跃的，能够应对开发问题的大型社区。相同的社区能够不断地提出新的方法去解决常规的问题。随着贡献量的增加，可用的数据以及库的数量也会随之增加。

四、opencv十大开源框架？

十大框架：1.谷歌云的Vision API，2.YOLOv3, 3.Tensorflow, 4.Libfacedetection, 5.Raster Vision，6.SOD，7.Face_recognition，8. DeepFaceLab，9. JeelizFaceFilter，10.OpenCV

1.谷歌云的Vision API

Google Cloud 的 Vision API 是一种易于使用的图像识别技术，可让开发人员通过应用强大的机器学习模型来了解图像的内容。它通过 REST 和 RPC API 提供强大的预训练机器学习模型。它还使开发人员可以轻松地将关键视觉检测功能集成到应用程序中，包括面部和地标检测、图像标记、光学字符识别 (OCR) 和显式内容标记。它还允许我们为图像分配标签并快速将它们分类为数百万个预定义的类别。它可以帮助我们检测物体和面部，阅读印刷和手写文本，并将有价值的元数据构建到您的图像目录中。

2.YOLOv3

YOLO（You Only Look Once）是最先进的实时对象检测系统，是最广泛使用的基于深度学习的对象检测方法之一。它将对象检测视为一个回归问题，使用单个前馈卷积神经网络直接从完整图像预测类别概率和边界框偏移。它使用 k-means 聚类方法来估计预测边界框的初始宽度和高度。YOLOv3 消除了区域提议生成和特征重采样，并将所有阶段封装在单个网络中，形成真正的端到端检测系统。

3. TensorFlow

Tensorflow 是一个免费的开源框架，用于创建算法以开发用户友好的图形框架，称为 TensorFlow 图形框架 (TF-GraF)，用于对象检测 API，广泛应用于农业、工程和医学领域的复杂任务的高效解决. TF-GraF 为业余爱好者和初学者提供独立的虚拟环境来设计、训练和部署机器智能模型，而无需在客户端进行编码或命令行界面 (CLI)。

TF-GraF 支持 SSD、Faster-RCNN、RFCN 和 Mask-RCNN 的灵活模型选择，包括卷积神经网络（inceptions 和 ResNets）。TF-GraF 负责设置和配置，允许任何人在他们的项目中使用深度学习技术，而无需安装复杂的软件和环境。

4. Libfacedetection

libfacedetection 是一个用于图像中人脸检测的开源库。它为图像中基于 CNN 的人脸检测提供了预训练的卷积神经网络，使用户能够检测尺寸大于 10×10 像素的人脸。在 C 源文件中，CNN 模型已转换为静态变量。源代码不依赖于任何其他库。您需要一个可以在 Windows、Linux、ARM 和任何平台下编译源代码的 C++ 编译器。SIMD 指令用于加速检测。如果您使用 Intel CPU 或 NEON for ARM，您可以启用 AVX2。

5.Raster Vision

Raster Vision 是一个开源 Python 框架，用于在卫星、航空和其他大型图像集（包括倾斜的无人机图像）上构建计算机视觉模型。它允许没有任何深度学习或机器学习工作流专业知识的用户快速重复配置实验，包括分析训练数据集、创建训练芯片、训练模型、创建预测、评估模型、捆绑模型文件和部署。

Raster Vision 内置支持使用 PyTorch 和 Tensorflow 进行芯片分类、对象检测和带有后端的语义分割。用户可以在内置支持使用 AWS Batch 在云中运行的 CPU 和 GPU 上执行实验。该框架还可以扩展到新的数据源、任务（例如，对象检测）、后端（例如，TF 对象检测 API）和云提供商。

6.SOD

SOD 是一个嵌入式的、现代的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。它公开了一组用于深度学习、高级媒体分析和处理的 API，包括在计算资源和物联网设备有限的嵌入式系统上进行实时、多类对象检测和模型训练。

SOD 旨在为计算机视觉应用程序提供通用基础架构，并加速机器感知在开源和商业产品中的使用。SOD 专为提高计算效率而设计，重点关注实时应用，包括一套全面的经典和最先进的深度神经网络及其预训练模型。

7.Face_recognition

Face_recognition 是世界上最简单的 Python 和命令行面部识别 API。使用 dlib60 最先进的人脸识别技术构建深度学习，它可以从 Python 或命令行识别和操作人脸。该模型在 Wild61 基准中的 Labeled Faces 上的准确率为 99.38%。它提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具，可让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！

8. DeepFaceLab

DeepFaceLab 是一个开源深度伪造系统，它利用机器学习在视频中进行照片般逼真的人脸交换。它提供了一个命令式且易于使用的管道，包括数据加载和处理、模型训练和后处理，供人们在不全面了解深度学习框架或不编写复杂样板代码的情况下创建深度伪造视频。这个最先进的框架提供了一个完整的命令行工具，其中包含管道的各个方面和功能，如傻瓜相机。值得注意的是，超过 95% 的深度伪造视频是使用 DeepFaceLab 创建的。

9. JeelizFaceFilter

JeelizFaceFilter 是一个轻量级且强大的人脸跟踪库，专为增强现实人脸过滤器而设计。这个 JavaScript 库可以从使用 WebRTC 捕获的网络摄像头视频源中实时检测和跟踪人脸。用于为增强现实应用叠加 3D 内容，它可以支持 Three.js、Babylon.js、FaceSwap、Canvas2D、CSS3D 等各种集成，使开发人员能够直接从浏览器解决计算机视觉问题。关键功能包括人脸检测、人脸跟踪、人脸旋转检测、张口检测、多人脸检测与跟踪、具有高清视频能力的视频采集等。

10.OpenCV

OpenCV 是一个开源计算机视觉和机器学习软件库，旨在为计算机视觉应用程序提供通用基础架构并加速机器感知在商业产品中的使用。获得 BSD 许可的产品 OpenCV 使企业可以轻松地使用和修改代码。该库拥有 2500 多种优化算法，包括一整套经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。

这些算法可用于检测和识别人脸、识别对象、对视频中的人类行为进行分类、跟踪摄像机运动、跟踪移动对象、提取对象的 3D 模型以及从立体摄像机生成 3D 点云。它可以将图像拼接在一起以生成整个场景的高分辨率图像，从图像数据库中查找相似图像，从使用闪光灯拍摄的图像中去除红眼，跟踪眼球运动，识别风景并建立标记以将其与增强现实叠加。

五、sci开源与不开源区别？

sci开源与不开源最大的区别在于费用。sci期刊在发表之前是可以选择采用开源的方式发表或者不开源的方式发表，开源的方式发表是由作者支付版权费用，然后读者不用支付任何费用。而不开源的文章则需要作者转让版权给出版商，这样读者需要支付阅读费用。

六、ei开源非开源的区别？

EI是企业数字化转型的一个重要概念，一些企业在实施数字化转型时会面临选择开源软件还是非开源软件的问题。下面是开源和非开源的区别：

1. 定义

- 开源软件： 指的是在软件开发过程中，使用开源许可证让软件的源代码能被自由的查看、修改、复制和分发。

- 非开源软件： 指的是其源代码不公开、不能被自由地获取。

2. 自由度

- 开源软件： 软件的源代码是公开的，可以自由的阅读、修改和分发，自由度很高。

- 非开源软件： 软件的源代码是私有的，只有少数开发者才能够修改和分发，用户的自由度较低。

3. 安全性

- 开源软件： 由于源代码的公开性，有很多人可以看到、检查和修改代码，这使得其安全性更高。

- 非开源软件： 虽然开发者也会考虑安全性，但由于其源代码不公开，难以被外部人员检查和改进，安全性难以得到保障。

4. 成本

- 开源软件： 源代码开放、代码贡献者众多、维护团队较大，开发周期较短，因此开源软件的成本一般较低。

- 非开源软件： 因为开发者需要自己去开发代码，维护设计和开发周期成本比较高。

总的来说，开源技术更灵活，更容易被改进，成本更低，但相对安全性有一定的风险。企业在选择开源或非开源软件时，需要根据实际情况进行评估和决策。

七、开源和不开源的区别？

答:sci开源与不开源最大的区别在于费用。

sci期刊在发表之前是可以选择采用开源的方式发表或者不开源的方式发表，开源的方式发表是由作者支付版权费用，然后读者不用支付任何费用。而不开源的文章则需要作者转让版权给出版商，这样读者需要支付阅读费用。

八、数据报表怎么做？

数据报表是将数据以图形的形式进行表示，使相关信息更加直观易懂，分析复杂数据更加容易。做数据报表的方法包括：

1、选取合适的图表类型；

2、熟悉使用数据报表软件；

3、筛选有用的数据；

4、收集原始数据；

5、根据需要更新数据；

6、分析数据，得出结论；

7、使用数据可视化工具进行数据可视化；

8、完善报表结构；

9、生成结果报表。

九、华为开源大模型是什么意思？

华为开源大模型（Huawei Open Model）是指华为公司发布并开源的一种大型机器学习模型。机器学习模型是一种通过训练数据来进行学习和预测的算法模型，可以用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。

开源大模型通常指的是通过开源方式提供给开发者和研究人员使用和参与改进的大型机器学习模型。这样的开源模型通常具有以下特点：

1. 大规模数据训练：开源大模型通常是由华为利用大量数据进行训练得到的，以提高模型的性能和预测准确度。

2. 通用性和可拓展性：开源大模型通常被设计为通用的，可以应用于多个领域和任务，并且可以进行拓展和迁移学习。

3. 社区参与和贡献：开源大模型的发布意味着开发者和研究人员可以自由访问、使用和修改该模型，并且可以通过贡献自己的改进和优化来促进整个模型的发展和进步。

华为开源大模型的发布旨在推动人工智能领域的发展，并促进开发者和研究人员之间的合作与交流。通过开源大模型，华为希望能够为人工智能应用的开发和创新提供更为丰富和高质量的资源。

十、什么开源？

节流开源。这个成语的意思是，节约流失，开拓源头。