车停地下停车场,被同一个公司的蹭了
早上早早到公司,在食堂吃了个早饭,美美泡上一杯咖啡,正在看工作安排早报。
突然电话响了,一个嗲嗲的声音,说她不小心蹭我车了,让我下去看看。
一到停车场,就看见我的小蚂蚁左保险杠被蹭了。虽然不严重,但心情不美丽了。打了电话报警,交警直接问谁的问题清楚吗,她说她的全责,那交警说就不出警了,直接报保险公司就行了。
保险公司来了,拍了几张照片,说直接4S店定损就行,都是一个公司的,虽然不熟,但面子上过得去。保险公司那人倒是挺好,说修车期间可以打车上下班,提前报个天数,让4S店报,都这样了,只能说好的谢谢。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 睿芯鹤)
早上早早到公司,在食堂吃了个早饭,美美泡上一杯咖啡,正在看工作安排早报。
突然电话响了,一个嗲嗲的声音,说她不小心蹭我车了,让我下去看看。
一到停车场,就看见我的小蚂蚁左保险杠被蹭了。虽然不严重,但心情不美丽了。打了电话报警,交警直接问谁的问题清楚吗,她说她的全责,那交警说就不出警了,直接报保险公司就行了。
保险公司来了,拍了几张照片,说直接4S店定损就行,都是一个公司的,虽然不熟,但面子上过得去。保险公司那人倒是挺好,说修车期间可以打车上下班,提前报个天数,让4S店报,都这样了,只能说好的谢谢。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 睿芯鹤)
谷歌家庭会员加入无法使用gemini,有佬知道怎么解决吗
共享后,会员权益都显示得有,就是不能进入不了gemini对话,一直报这错。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 闹心)
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共享后,会员权益都显示得有,就是不能进入不了gemini对话,一直报这错。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 闹心)
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青柠图片,无边框高颜值图片查看器,五种缩放模式,方便的快捷键,流畅丝滑
Windows 的图片查看器被微软加了很多料,而且缩放模式不好用便做了个图片查看器
● 无边框高颜值,
● 五种缩放模式(特别是焦点缩放,对于放大后对比图片很好用)
● 方便的快捷键
● 流畅丝滑
欢迎 Star 😉 GitHub - rango886/lime-image: 青柠图片查看器 / Lime image viewer
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青柠图片
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核心特性
沉浸式视觉体验
● 无边框设计: 摒弃繁杂的传统窗口边框,菜单栏自动隐藏,鼠标悬浮时优雅浮现。让屏幕的每一像素都为图片服务。
● 流畅的图片切换: 深度优化的图片加载逻辑,丝般顺滑,拒绝卡顿。
方便的缩放模式
青柠图片提供 5 种智能缩放逻辑,满足不同场景的浏览需求(支持通过数字键
1. 智能自动缩放: 智能识别图片长宽比。横图优先适应宽度,竖图优先适应高度,确保图片始终完整展示在窗口内。
2. 焦点锁定缩放 (对比模式): 专为连拍挑选或找茬设计。当您在左上角放大观察细节时,切换至下一张图片,软件将自动保持相同的缩放比例和视觉位置,无需重复调整。
3. 中心锁定缩放: 切换图片后保持当前的缩放比例,始终以画面中心为基准进行渲染。
4. 宽度优先: 强制缩放图片以填满窗口宽度(适合阅读长条漫或网页截图)。
5. 高度优先: 强制缩放图片以填满窗口高度。
强大的功能集
● 多格式元数据编辑: 不仅支持查看,还支持编辑图片的元数据。
● 窗口大小快速调整: 支持通过快捷键快速调整软件窗口尺寸,灵活适应不同分辨率的桌面布局。
● 全格式支持: 支持 png、jpeg、jpg、bmp、gif、tif、tiff、webp、ico、jfif、heic、heif、avif、jxl、svg、psd、psb、dds、tga、xcf、hdr、exr、dng、cr2、cr3、nef、arw、orf、rw2、raf、sr2、srw、pef、x3f、erf、mef、mos、mrw、3fr、kdc、jp2、j2k、jpf、jpx、jpm、mj2、pbm、pgm、ppm、pnm、pam、pcx
● 灵活的排序方式: 支持按文件名、修改时间、文件大小进行正序或倒序排列,文件管理井井有条。
多语言支持
简体中文,繁体中文,英文,日文,韩语,法语
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快捷键指南
为了提升浏览效率,青柠图片提供了丰富的键盘快捷键支持:
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页面展示
1. 沉浸式图片浏览
简洁的界面,让视线聚焦于影像本身。
2. 智能悬浮菜单
鼠标靠近顶部时自动呼出,平时隐藏,互不打扰。
3. 元数据编辑
快速查看和修改图片元数据。
4. 高效右键菜单
常用功能一键触达。
5. 国际化支持
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下载与安装
● 安装版: 点击下载
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via LINUX DO - 最新话题 (author: rango886)
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Windows 的图片查看器被微软加了很多料,而且缩放模式不好用便做了个图片查看器
● 无边框高颜值,
● 五种缩放模式(特别是焦点缩放,对于放大后对比图片很好用)
● 方便的快捷键
● 流畅丝滑
欢迎 Star 😉 GitHub - rango886/lime-image: 青柠图片查看器 / Lime image viewer
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青柠图片
青柠图片 是一款轻量级、高颜值图片查看器。它集多格式支持与强大的元数据编辑于一身,有五种方便的缩放模式,配合人性化的快捷键操作,为您带来高效、流畅且无干扰的沉浸式看图体验。
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核心特性
沉浸式视觉体验
● 无边框设计: 摒弃繁杂的传统窗口边框,菜单栏自动隐藏,鼠标悬浮时优雅浮现。让屏幕的每一像素都为图片服务。
● 流畅的图片切换: 深度优化的图片加载逻辑,丝般顺滑,拒绝卡顿。
方便的缩放模式
青柠图片提供 5 种智能缩放逻辑,满足不同场景的浏览需求(支持通过数字键
1 - 5 快速切换):1. 智能自动缩放: 智能识别图片长宽比。横图优先适应宽度,竖图优先适应高度,确保图片始终完整展示在窗口内。
2. 焦点锁定缩放 (对比模式): 专为连拍挑选或找茬设计。当您在左上角放大观察细节时,切换至下一张图片,软件将自动保持相同的缩放比例和视觉位置,无需重复调整。
3. 中心锁定缩放: 切换图片后保持当前的缩放比例,始终以画面中心为基准进行渲染。
4. 宽度优先: 强制缩放图片以填满窗口宽度(适合阅读长条漫或网页截图)。
5. 高度优先: 强制缩放图片以填满窗口高度。
强大的功能集
● 多格式元数据编辑: 不仅支持查看,还支持编辑图片的元数据。
● 窗口大小快速调整: 支持通过快捷键快速调整软件窗口尺寸,灵活适应不同分辨率的桌面布局。
● 全格式支持: 支持 png、jpeg、jpg、bmp、gif、tif、tiff、webp、ico、jfif、heic、heif、avif、jxl、svg、psd、psb、dds、tga、xcf、hdr、exr、dng、cr2、cr3、nef、arw、orf、rw2、raf、sr2、srw、pef、x3f、erf、mef、mos、mrw、3fr、kdc、jp2、j2k、jpf、jpx、jpm、mj2、pbm、pgm、ppm、pnm、pam、pcx
● 灵活的排序方式: 支持按文件名、修改时间、文件大小进行正序或倒序排列,文件管理井井有条。
多语言支持
简体中文,繁体中文,英文,日文,韩语,法语
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快捷键指南
为了提升浏览效率,青柠图片提供了丰富的键盘快捷键支持:
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页面展示
1. 沉浸式图片浏览
简洁的界面,让视线聚焦于影像本身。
2. 智能悬浮菜单
鼠标靠近顶部时自动呼出,平时隐藏,互不打扰。
3. 元数据编辑
快速查看和修改图片元数据。
4. 高效右键菜单
常用功能一键触达。
5. 国际化支持
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下载与安装
● 安装版: 点击下载
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via LINUX DO - 最新话题 (author: rango886)
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慢讯:ChatGPT web网页版更新了一个“公司知识库”
佬友们有用到这个功能么?
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 安多)
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佬友们有用到这个功能么?
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 安多)
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分享一个网站签到登录提醒浏览器插件
用大模型写了一个网站签到提醒的浏览器插件
主要特点:
✅️ 多站点支持 - 同时管理多个网站的登录提醒
✅️ 数据库配置 - 所有配置存储在 Supabase,灵活管理
✅️ 多设备同步 - 任何设备登录后自动同步到所有设备
✅️ 智能提醒 - 只在需要时提醒,支持"今日不提醒"
✅️ 列表展示 - 清晰的界面显示所有站点状态
使用步骤:
1.注册Supabase 创建数据库表(说明文档里有sql)
2.background.js修改自己的key
3.安装浏览器插件
login-reminder-extension.zip (12.8 KB)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: zc)
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用大模型写了一个网站签到提醒的浏览器插件
主要特点:
✅️ 多站点支持 - 同时管理多个网站的登录提醒
✅️ 数据库配置 - 所有配置存储在 Supabase,灵活管理
✅️ 多设备同步 - 任何设备登录后自动同步到所有设备
✅️ 智能提醒 - 只在需要时提醒,支持"今日不提醒"
✅️ 列表展示 - 清晰的界面显示所有站点状态
使用步骤:
1.注册Supabase 创建数据库表(说明文档里有sql)
2.background.js修改自己的key
3.安装浏览器插件
login-reminder-extension.zip (12.8 KB)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: zc)
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nas部署好了,还可以搞点啥?
嗨嗨嗨,我又来了
之前200块淘了个蜗牛C双网卡,就开始了我的鼓捣。
先是装了个黑群晖,搞了照片自动备份
然后又把光猫桥接,虚拟机安装了ImmortalWrt软路由,直接当主路由用,家里路由器直接开ap模式,测试下来千兆能跑满。
然后又部署了ddns-go、nginx、Jellyfin、qBittorrent、vaultwarden服务,
配置了域名ipv6公网映射,配置了https访问。
那么问题来了,还有什么比较实用的东西可以部署吗?
全屋翻墙passwall搞了下,感觉家里人用不到,我在家用流量更多,就没有太深入研究。
全屋广告过滤看了下,看有些帖子说效果一般,我可能也不太用得到就没太研究。
nastool部署了,还没具体开始调试。
现在用的是群晖的photo,人脸识别有问题,还有必要换Immich么,不过我j1900是不是也跑不太动人脸识别额。
各位大佬们,还有什么比较实用或者好玩的应用或者服务可以推荐下啊,谢谢!
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 嘀嘀嘀嘀哒)
嗨嗨嗨,我又来了
之前200块淘了个蜗牛C双网卡,就开始了我的鼓捣。
先是装了个黑群晖,搞了照片自动备份
然后又把光猫桥接,虚拟机安装了ImmortalWrt软路由,直接当主路由用,家里路由器直接开ap模式,测试下来千兆能跑满。
然后又部署了ddns-go、nginx、Jellyfin、qBittorrent、vaultwarden服务,
配置了域名ipv6公网映射,配置了https访问。
那么问题来了,还有什么比较实用的东西可以部署吗?
全屋翻墙passwall搞了下,感觉家里人用不到,我在家用流量更多,就没有太深入研究。
全屋广告过滤看了下,看有些帖子说效果一般,我可能也不太用得到就没太研究。
nastool部署了,还没具体开始调试。
现在用的是群晖的photo,人脸识别有问题,还有必要换Immich么,不过我j1900是不是也跑不太动人脸识别额。
各位大佬们,还有什么比较实用或者好玩的应用或者服务可以推荐下啊,谢谢!
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 嘀嘀嘀嘀哒)
大家最喜欢的模型的是哪个?我个人是claude-sonnet-4-5
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 小猫)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 小猫)
有佬用docker部署过cpu的minerU吗?
跪求一份Dockerfile 🤣
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 洛邱)
跪求一份Dockerfile 🤣
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 洛邱)
GLM4.6写代码大概是个什么水平呢?有没有用的比较多的佬
和claude-4.5-sonnet比实际体感大概能达到几成?
想买glm编程套餐了,因为我感觉4.6这个竞技场排行,对比他官方套餐价格实在太香了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Loveyless)
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和claude-4.5-sonnet比实际体感大概能达到几成?
想买glm编程套餐了,因为我感觉4.6这个竞技场排行,对比他官方套餐价格实在太香了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Loveyless)
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open WebUI V0.6.41 是不是有些维妮塔?
open WebUI V0.6.41 想要上传文件到知识库中提示 “list index out of range”,大佬们,应该怎么解决一下?
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 郑阳光)
open WebUI V0.6.41 想要上传文件到知识库中提示 “list index out of range”,大佬们,应该怎么解决一下?
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 郑阳光)
首月9.9的DeepSeek v3.2 Coding Plan
但是der包模型确实不行,昨天差点以为被诈骗了,没想到DeepSeek3.2的效果是真不错,不愧是老牌模型,而且数据集大,思维链鼻祖。
跟der包的区别就是ClaudeCode工具调用的明白,而且指令遵循度高,AGENTS和规则啥的都会认真看,思考的真的很全面,速度的话个人感觉比硅基流动的快很多,比codex快比m2慢。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 小困包子)
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但是der包模型确实不行,昨天差点以为被诈骗了,没想到DeepSeek3.2的效果是真不错,不愧是老牌模型,而且数据集大,思维链鼻祖。
跟der包的区别就是ClaudeCode工具调用的明白,而且指令遵循度高,AGENTS和规则啥的都会认真看,思考的真的很全面,速度的话个人感觉比硅基流动的快很多,比codex快比m2慢。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 小困包子)
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关于照片存储等问题请教。
各位佬,你们现在存储照片的方式一般是怎么保存呢?
1.云盘存储
2.自建NAS
3.其他???
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 隔壁老王)
各位佬,你们现在存储照片的方式一般是怎么保存呢?
1.云盘存储
2.自建NAS
3.其他???
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 隔壁老王)
大谷王曰杀杀杀!
开cli曰杀!开反重力曰杀!
接码注册曰杀!ip不净曰杀!
批量买号曰杀!家庭成员曰杀!
free白嫖曰杀!build反代曰杀!
大谷王曰杀杀杀!
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 羽织)
开cli曰杀!开反重力曰杀!
接码注册曰杀!ip不净曰杀!
批量买号曰杀!家庭成员曰杀!
free白嫖曰杀!build反代曰杀!
大谷王曰杀杀杀!
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 羽织)
鸿蒙激励到账了
如题,5000的激励扣税后4200+,之前不知道要提交发票傻傻等了好久 😂
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via LINUX DO - 最新话题 (author: yooyi)
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如题,5000的激励扣税后4200+,之前不知道要提交发票傻傻等了好久 😂
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via LINUX DO - 最新话题 (author: yooyi)
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疑似GPT5.2出现了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 最上川)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 最上川)
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[抽奖]一个 88code free 套餐兑换码,月卡
兑换码是88code vip3级兑换的,回馈一下佬友们。
只有套餐兑换码,没有注册邀请码了~
🏆️ 奖品详情:
88code free兑换码 一个月(目前公告写仅可用 codex)
:three_o_clock: 活动时间:
开始时间:发帖时间
截止时间:2025 年 12 月 12 日 9:00
📝 参与方式:
评论即可 当然如果能点赞就更好啦
🔍️ 抽奖规则:
每位用户仅允许参与一次。
使用 LINUX DO 抽奖程序随机抽取中奖者。
⚠️ 注意事项:
本活动将在活动截止时间后关闭回帖,以确保公正性。
中奖者将在活动结束后 12 小时内在本帖公布,并通过私信通知领奖方式。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: yfzz)
兑换码是88code vip3级兑换的,回馈一下佬友们。
只有套餐兑换码,没有注册邀请码了~
🏆️ 奖品详情:
88code free兑换码 一个月(目前公告写仅可用 codex)
:three_o_clock: 活动时间:
开始时间:发帖时间
截止时间:2025 年 12 月 12 日 9:00
📝 参与方式:
评论即可 当然如果能点赞就更好啦
🔍️ 抽奖规则:
每位用户仅允许参与一次。
使用 LINUX DO 抽奖程序随机抽取中奖者。
⚠️ 注意事项:
本活动将在活动截止时间后关闭回帖,以确保公正性。
中奖者将在活动结束后 12 小时内在本帖公布,并通过私信通知领奖方式。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: yfzz)
承接上一个话题,分享我的ppt生成仓库
仓库地址:GitHub - hugohe3/ppt-master
使用方法也很简单,打开cursor、antigravity、vscode的copilot等工具,或者用claudecode也可以,然后直接开始聊天。比如我是这样的。
然后工具阅读仓库之后反馈七个事项确认:
然后我反馈我的判断,认为都河狸的情况下,直接下一步,五分钟之后,生成一系列svg文件。
如果svg文件是引入了内置图标库和图片,还需要有一个finalize的过程。将图片和图标注入svg。
另外如果要将svg导入ppt转换为形状,记得用文本扁平化工具 (
每日精选内参2025年12月11日.pdf (487.9 KB)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Hugo)
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仓库地址:GitHub - hugohe3/ppt-master
使用方法也很简单,打开cursor、antigravity、vscode的copilot等工具,或者用claudecode也可以,然后直接开始聊天。比如我是这样的。
然后工具阅读仓库之后反馈七个事项确认:
然后我反馈我的判断,认为都河狸的情况下,直接下一步,五分钟之后,生成一系列svg文件。
如果svg文件是引入了内置图标库和图片,还需要有一个finalize的过程。将图片和图标注入svg。
另外如果要将svg导入ppt转换为形状,记得用文本扁平化工具 (
flatten_tspan.py)工具。总之,上面这些内容都是写在仓库里了。有任何问题,记得看仓库,里面详细介绍了整个逻辑。今天这个五分钟版是没有使用图片的,主要图快。我有个页面是分享我用ai生成的ppt的,大家可以随便看看这个仓库能达到的水平。幻灯片库 - Hugo He每日精选内参2025年12月11日.pdf (487.9 KB)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Hugo)
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Warp Out of credits 有什么替代方式么?
求助替代办法
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via LINUX DO - 最新话题 (author: gofreehj)
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求助替代办法
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via LINUX DO - 最新话题 (author: gofreehj)
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google账号被封禁,求答疑
之前在闲鱼买的教育优惠账号,gemini和notebookLM用了大半年都正常。
昨天换了一个梯子,然后今天被封禁了。请问:
1.各位佬有试过吗?什么理由申诉才会通过率高?
2.封禁的原因是梯子还是其他?
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via LINUX DO - 最新话题 (author: bohebohe)
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之前在闲鱼买的教育优惠账号,gemini和notebookLM用了大半年都正常。
昨天换了一个梯子,然后今天被封禁了。请问:
1.各位佬有试过吗?什么理由申诉才会通过率高?
2.封禁的原因是梯子还是其他?
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via LINUX DO - 最新话题 (author: bohebohe)
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关于 mac ice 菜单栏管理器的使用询问
佬们问个问题 我看官网
这个可以定义多个为啥我这只有一个没看到怎么增加这个啊
英语不太好 可能是没看懂咋用所以来问问
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via LINUX DO - 最新话题 (author: zang)
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佬们问个问题 我看官网
这个可以定义多个为啥我这只有一个没看到怎么增加这个啊
英语不太好 可能是没看懂咋用所以来问问
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via LINUX DO - 最新话题 (author: zang)
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【吐槽】大模型太强了,以至于很多人感觉自己行了
最近在搞 RAG,疯狂找文章、跑 demo。
结果越跑越觉得:这些东西完全没讲到点子上。
现在的 RAG 教程基本有个共同套路:
大多数教程的内容就是:
文档随便加载、chunk 大小照抄默认、top-k 恒定 5、embedding 不解释、检索不分析、不做 rerank、不做 query rewrite、不谈 evaluation、不讲 error case、不讲优化
最后整个系统确实能跑,但仅限于能跑起来。
真正难的地方,全都避而不谈,RAG 的痛点其实在:
● chunk 怎么切才不会丢信息
● 如何减少噪声检索
● 如何做混合检索(BM25 + embedding)
● 是否需要 rerank
● 如何提升召回
● 多文档融合怎么做
● 用户问句要不要改写
● 最终回答怎么 ground
● 怎么评测 RAG 好坏
这些才是 RAG 的核心,但教程基本不写。
写得最多的是:
于是很多人看到模型回得还行,就以为:
我发现不少标榜企业级 RAG 的项目:
● chunk 策略没有
● rerank 没有
● 多文档处理没有
● query rewrite 没有
● metadata 过滤没有
● 结构化知识处理没有
跑起来的效果跟“PDF 搜索 + LLM 总结”几乎没区别,但标题往往写得特别高调。
基本没人写 RAG 的评测和观测
但这其实是最重要的一块。
你需要知道:
● 召回率到底多少
● 捞不到内容时模型会怎么答
● 噪声 chunk 有多少
● 排序是否有效
● 文档融合是否混乱
● prompt 是否引导正确
● 哪类问题容易出错
结果教程一片空白。
如果你也在做 RAG 项目,那些入门文章看看就行,真正有价值的点是:
● chunk 策略
● 多阶段检索
● rerank
● query rewrite
● 文档融合
● evaluation
● observability
● 以及如何避免模型胡说八道
这些才决定一个 RAG 到底能不能上线。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 温州程序员劝退师)
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最近在搞 RAG,疯狂找文章、跑 demo。
结果越跑越觉得:这些东西完全没讲到点子上。
现在的 RAG 教程基本有个共同套路:
跟着官方示例走一遍 → 跑起来了 → 完事。但真正关键的东西,全都没写到(或者不会)。
大多数教程的内容就是:
文档随便加载、chunk 大小照抄默认、top-k 恒定 5、embedding 不解释、检索不分析、不做 rerank、不做 query rewrite、不谈 evaluation、不讲 error case、不讲优化
最后整个系统确实能跑,但仅限于能跑起来。
真正难的地方,全都避而不谈,RAG 的痛点其实在:
● chunk 怎么切才不会丢信息
● 如何减少噪声检索
● 如何做混合检索(BM25 + embedding)
● 是否需要 rerank
● 如何提升召回
● 多文档融合怎么做
● 用户问句要不要改写
● 最终回答怎么 ground
● 怎么评测 RAG 好坏
这些才是 RAG 的核心,但教程基本不写。
写得最多的是:
“pip install 一下即可。”现在模型本身太强了,有时候你检索不到东西,它也能凭本事瞎猜个八九不离十。
于是很多人看到模型回得还行,就以为:
“哇,我这个 RAG 好厉害!”其实是模型自己懂,跟你检索没关系。
我发现不少标榜企业级 RAG 的项目:
● chunk 策略没有
● rerank 没有
● 多文档处理没有
● query rewrite 没有
● metadata 过滤没有
● 结构化知识处理没有
跑起来的效果跟“PDF 搜索 + LLM 总结”几乎没区别,但标题往往写得特别高调。
基本没人写 RAG 的评测和观测
但这其实是最重要的一块。
你需要知道:
● 召回率到底多少
● 捞不到内容时模型会怎么答
● 噪声 chunk 有多少
● 排序是否有效
● 文档融合是否混乱
● prompt 是否引导正确
● 哪类问题容易出错
结果教程一片空白。
如果你也在做 RAG 项目,那些入门文章看看就行,真正有价值的点是:
● chunk 策略
● 多阶段检索
● rerank
● query rewrite
● 文档融合
● evaluation
● observability
● 以及如何避免模型胡说八道
这些才决定一个 RAG 到底能不能上线。
纯吐槽,切勿对号入座39 posts - 27 participants
看来吐槽到大家痛点上了 有点回复不过来 白天还要上班,佬友们先自行讨论互通有无 🫠
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 温州程序员劝退师)
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