ESP32-S3 Bench Guide
ESP32‑S3 N16R8 벤치 가이드: 실시간 핀아웃, 강의, 시뮬레이터 및 벤치 로그
아직 감지된 업데이트가 없습니다. GitHub 릴리스가 나오면 여기에 보입니다.
개인 계정의 공개 저장소 소유자는 GitHub로 로그인해 운영자를 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다. 관리자 승인은 필요하지 않습니다.
로그인한 뒤 확인 파일을 만들어 이 저장소의 기본 브랜치에 30분 안에 커밋해 주세요. 다른 브랜치나 포크의 파일은 인정하지 않습니다. 파일을 올린 뒤 아래에서 확인하면 관리자 승인 없이 관리할 수 있습니다. 자격을 유지하려면 파일을 남겨 두세요.
로그인이 필요하면 로그인 화면으로 이동합니다. 로그인 후 이곳으로 돌아와 원하는 확인 버튼을 다시 눌러 주세요.
프로젝트 폴더에서 /nomorevibe verify를 실행하면 소유권을 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다.
1분 만에 확인하기README 전체를 불러오는 중입니다. 아래는 저장된 발췌입니다.
A research project exploring AI-powered solutions for college admissions
Aipply is a research project that investigates the application of large language models (LLMs) in the college application process. This project examines how advanced AI technologies can assist students, counselors, and institutions in navigating the complexities of college admissions.
The repository includes a comprehensive research paper documenting the methodology, findings, and implications of using LLMs for college applications:README 전문 보기 ↗Large Language Models for College Applications
A research project exploring AI-powered solutions for college admissions
Aipply is a research project that investigates the application of large language models (LLMs) in the college application process. This project examines how advanced AI technologies can assist students, counselors, and institutions in navigating the complexities of college admissions.
The repository includes a comprehensive research paper documenting the methodology, findings, and implications of using LLMs for college applications:
📄 Aipply__Large_Language_Models_for_College_Applications_submitted.pdf
Some code has been removed from this repository to preserve privacy and reduce privacy risk; if you are interested in the omitted components, please contact us.
cd ezcommon-backend
pip install -r requirements.txt
Copy the example environment file and add your API key:
cp .env.example .env
# Edit .env and set OPENAI_API_KEY
Place your documents (transcripts, test scores, etc.) in ezcommon-backend/data/, then run:
cd ezcommon-backend
# Step 1: Parse documents and store in database
python workflow/parse_documents.py
# Step 2: (Optional) Extract data to JSON
python workflow/export_data.py
# Step 3: Fill application forms
python workflow/fill_forms.py
| Script | Description |
|---|---|
parse_documents.py | Parses user documents (OCR/Vision AI) and stores semantic blocks in database |
export_data.py | Extracts stored data to JSON file for inspection |
fill_forms.py | Fills college application forms using parsed data |
This project is licensed under the MIT License. See LICENSE for details.
For comprehensive details, methodology, and findings, please refer to the research paper.