Owncast —— 掌控你的内容并自行传输
Owncast 是一个开源、自托管、去中心化、单用户实时视频流和聊天服务器,用于运行你自己的实时流,其风格与大型主流选项类似。它提供对你的内容、界面、审核和受众的完全所有权。可访问演示以获取示例。
Owncast 完全可以开箱即用,无需额外配置。只需按照快速入门操作,就可以在几分钟内进行流式传输。
一般来说,Owncast 可与任何使用 RTMP 向远程服务器广播的软件兼容。所有主要的流媒体直播服务都使用 RTMP,因此如果你目前正在使用其中一种服务,很可能可以将现有软件指向你的 Owncast 实例。
OBS、Streamlabs、Restream 和许多其他软件已与 Owncast 配合使用。了解更多关于与现有软件兼容性的信息。
Owncast 后端是用 Go 编写的,前端是用 React 编写的。

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每日一博 | 句子嵌入:交叉编码和重排序
这个系列目的是揭开嵌入的神秘面纱,并展示如何在你的项目中使用它们。第一篇博客介绍了如何使用和扩展开源嵌入模型,选择现有的模型,当前的评价方法,以及生态系统的发展状态。第二篇博客将会更一步深入嵌入并解释双向编码和交叉编码的区别。进一步我们将了解 检索和重排序 的理论。我们会构建一个工具,它可以来回答大约 400 篇 AI 的论文的问题。我们会在末尾大致讨论一下两个不同的论文。 你可以在这里阅读,或者通过点击左上角的图标在 Google Colab 中运行。现在我们正式开始学习! 简短概述 Sentence Transformers 支持两种类型的模型: Bi-encoders 和 Cross-encoders。Bi-encoders 更快更可扩展,但 Cross-encoders 更准确。虽然两者都处理类似的高水平任务,但何时使用一个而不是另一个是相当不同的。Bi-encoders 更适合搜索,而 Cross-encoders 更适合分类和高精度排序。下面讲下细节 介绍 我们之前见过的模型都是双向编码器。双向编码器将输入文本编码成固定长度的向量。当我们计算两个句子的相似性时,我们通常将两...
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