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RustDesk 远程桌面启动重构 Web 客户端

RustDesk 自两年多前推出 Web 客户端后,一直没有更新,也未能支持 wss,目前我们重新启动 Web 客户端的开发,并将使用 ffmepg wasm 替换ogv.js, 欢迎有兴趣的同学,一起参入交流,https://github.com/rustdesk/rustdesk/pull/7539 同时,RustDesk Nightly 版本开始支持自定义客户端和共享地址簿功能,欢迎 Pro 用户使用反馈。 RustDesk 是一个开源远程桌面软件,开箱即用,无需任何配置。您完全掌控数据,不用担心安全问题。您可以使用我们的注册 / 中继服务器,或者自己设置,亦或者开发您的版本。 主要特性: 自定义画面质量 加密直连,先尝试打洞直连,不行再由服务器转发 内置文件传输和 TCP 隧道功能 RDP 连接 支持自建中心服务器 内网 IP 直连

RAG 修炼手册|一文讲透 RAG 背后的技术

在之前的文章中《RAG 修炼手册|RAG敲响丧钟?大模型长上下文是否意味着向量检索不再重要》,我们已经介绍过 RAG 对于解决大模型幻觉问题的不可或缺性,也回顾了如何借助向量数据库提升 RAG 实战效果。 今天我们继续剖析 RAG,将为大家大家详细介绍 RAG 背后的例如 Embedding、Transformer、BERT、LLM 等技术的发展历程和基本原理,以及它们是如何应用的。 01.什么是 Embedding? Embedding 是将离散的非结构化数据转换为连续的向量表示的技术。 在自然语言处理中,Embedding 常常用于将文本数据中的单词、句子或文档映射为固定长度的实数向量,使得文本数据能够在计算机中被更好地处理和理解。通过 Embedding,每个单词或句子都可以用一个实数向量来表示,这个向量中包含了该单词或句子的语义信息。这样,相似的单词或句子就会在嵌入空间中被映射为相近的向量,具有相似语义的词语或句子在向量空间上的距离也会较近。这使得在进行自然语言处理任务时,可以通过计算向量之间的距离或相似度来进行词语或句子的匹配、分类、聚类等操作。 Word2Vec Word2...

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