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免费实现远程访问!Docker部署Emby+贝锐花生壳内网穿透完整教程

在家庭媒体服务器方案中,Emby是一款兼顾易用性与扩展性的经典之作。它支持视频、音乐、照片等多媒体文件的自动分类与在线播放,提供丰富的客户端适配(包括电视端、移动端、网页端),还能通过账户系统实现多用户分级管理。 接下来将以Windows系统为例,演示如何使用Docker部署Emby,并结合贝锐花生壳内网穿透免费实现公网远程访问。即便你的家庭宽带没有公网IP,也能安全地从任何地方访问家中的媒体库,让你的影音真正“随身携带”。 一、在Windows系统中部署Emby(Docker方式) 在开始部署前,请先确认电脑上已正确安装Docker Desktop for Windows,并启动Docker服务。安装完成后,在本地磁盘中新建目录,用于存放Emby的配置文件与媒体内容,如"D:\emby\config"存放配置与数据库、"D:\emby\cache"存放转码缓存、"D:\emby\media"多媒体文件目录。 这些目录能保证容器内的配置和媒体数据得以持久保存,即使容器被删除,也不会丢失播放记录或影片信息。确认目录创建完成后,就可以通过Docker命令启动Emby容器。 在PowerSh...

微博开源 VibeThinker-1.5B,低成本 AI 模型挑战大型语言模型

微博的人工智能部门推出了开源的 VibeThinker-1.5B,这是一个拥有15亿参数的大型语言模型(LLM),基于阿里巴巴的 Qwen2.5-Math-1.5B 进行的精细调整。 尽管 VibeThinker-1.5B 体积小,但在数学和代码任务上表现出色,达到了行业领先的推理性能,甚至超越了体量达6710亿参数的竞争对手 DeepSeek 的 R1模型。该模型还与 Mistral AI 的 Magistral Medium、Anthropic 的 Claude Opus4和 OpenAI 的 gpt-oss-20B Medium 等多个大型模型抗衡,同时所需的基础设施和投资成本却少得多。 值得一提的是,VibeThinker-1.5B 在后期训练中仅花费了7800美元的计算资源,这一成本远低于同类或更大规模模型所需的数十万美元甚至数百万美元。LLM 的训练分为两个阶段,首先是预训练,模型通过大量文本数据学习语言结构和一般知识。之后的后期训练则使用更小的高质量数据集,使模型能够更好地理解如何提供帮助、进行推理和与人类期望对齐。 VibeThinker-1.5B 采用了一种名为 “谱...

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