Mosh项目下载与安装教程
2024-12-19 00:17:15作者:尤峻淳Whitney
项目介绍
Mosh是一个移动的shell,它支持间歇性连接,允许用户漫游,并提供基于用户按键预测的本地回显和行编辑功能。它的主要目的是支持SSH的典型交互用途,并提供额外的特性,例如在客户端休眠或临时失去网络连接后保持会话活跃。Mosh可以用于在不同Wi-Fi网络之间切换或从Wi-Fi切换到蜂窝数据或有线以太网。其客户端会预测服务器的行为,并尝试智能地猜测每个按键如何影响屏幕状态。Mosh特别适合高延迟网络,比如蜂窝数据连接或不稳定的Wi-Fi。
项目下载位置
您可以通过以下链接下载Mosh项目:
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项目安装环境配置
Mosh可以在多种操作系统上编译和运行,例如GNU/Linux、OS X和FreeBSD。安装Mosh之前,您的系统环境应满足以下条件:
- GCC或Clang编译器
- 基本的构建工具(make、autoconf等)
- 依赖库,包括但不限于libprotobuf-dev、zlib1g-dev、libncurses5-dev和libssl-dev
下面提供了一个基于Debian系统的环境配置示例:
、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
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