LocalSend —— 跨平台本地文件传输应用
LocalSend 是一款跨平台应用程序，可使用 REST API 和 HTTPS 加密实现设备之间的安全通信。与依赖外部服务器的其他消息传递应用程序不同，LocalSend 不需要互联网连接或第三方服务器，使其成为本地通信的快速可靠解决方案。
关注公众号 低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有，本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
Redisson 3.21.0 发布，官方推荐的 Redis 客户端
Redisson 3.21.0 现已发布，这是一个 Java 编写的 Redis 客户端，具备驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）功能，并获得了 Redis 的官方推荐。 此版本更新内容如下： Feature RediSearch 模块支持 RSetCache扩展RSet接口 RSemaphore和RPermitExpirableSemaphore对象等待同步操作完成 Quarkus 3 支持 在 RLocalCachedMap 对象中添加了LocalCacheUpdateListener和LocalCacheInvalidateListener监听器支持 Tracing 支持 Improvement RRateLimiter对象使用 128 位随机 EVAL 脚本缓存适用于在IN_MEMORY模式下执行的RBatch RMap.keySet()方法不应加载 map 值 SequentialDnsAddressResolverFactory默认并发级别设置为 6 Fixed 如果条目在过期后重新插入，RMapCache.fastPut()方法不会清除 ttl 和 i...
- 下一篇
“伶荔” (Linly) 开源大规模中文语言模型
为了开发高性能中文基础模型，填补中文基础模型百亿到千亿级预训练参数的空白，大数据系统计算技术国家工程实验室团队在人工智能项目伶荔（Linly）框架下，推出了伶荔说系列中文语言大模型，目前包含中文基础模型和对话模型。 其中，中文基础模型以LLaMA为底座，利用中文和中英平行增量预训练，将它在英文上强大语言能力迁移到中文上。更进一步，汇总了目前公开的多语言指令数据，对中文模型进行了大规模指令跟随训练，实现了Linly-ChatFlow对话模型。 根据介绍，相比已有的中文开源模型，伶荔模型具有以下优势： 在32*A100 GPU上训练了不同量级和功能的中文模型，对模型充分训练并提供强大的baseline。据知，33B的Linly-Chinese-LLAMA是目前最大的中文LLaMA模型。 公开所有训练数据、代码、参数细节以及实验结果，确保项目的可复现性，用户可以选择合适的资源直接用于自己的流程中。 项目具有高兼容性和易用性，提供可用于CUDA和CPU的量化推理框架，并支持Huggingface格式。 目前公开可用的模型有： Linly-Chinese-LLaMA：中文基础模型，基于LLaM...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- CentOS8,CentOS7,CentOS6编译安装Redis5.0.7
- CentOS7安装Docker，走上虚拟化容器引擎之路
- SpringBoot2整合MyBatis，连接MySql数据库做增删改查操作
- Red5直播服务器，属于Java语言的直播服务器
- SpringBoot2整合Thymeleaf，官方推荐html解决方案
- CentOS7编译安装Gcc9.2.0，解决mysql等软件编译问题
- CentOS7编译安装Cmake3.16.3，解决mysql等软件编译问题
- SpringBoot2编写第一个Controller，响应你的http请求并返回结果
- 2048小游戏-低调大师作品
- CentOS6,7,8上安装Nginx，支持https2.0的开启
微信收款码
支付宝收款码