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我也要
AI摘要
本文介绍了一款免费的桌面远程控制软件Chrome Remote Desktop，包括其插件及应用软件的下载方式。用户可在Chrome浏览器中安装插件，并从Google官网下载应用软件。然而，该软件在国内使用时需通过Google网站连接，存在一定局限性。使用时需注意防止电脑进入省电模式，以免影响远程控制效果。
免费
除了TeamViewer，还有另外一个免费的桌面软件 Chrome Remote Desktop
下载两个，一个是Chrome浏览器插件，一个是应用软件
插件下载地址：https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-remote-desktop/gbchcmhmhahfdphkhkmpfmihenigjmpp?hl=en
应用软件下载：https://remotedesktop.google.com/access
体验感受
不太适合，需要打卡Google网站然后进行连接，对国内用户来说很鸡肋。
注意
需要将电脑设置为禁止省电，关闭电源省电，否则电脑锁屏后不会运行。
如果有更好的工具推荐，欢迎交流 coconets@163.com
优质插件 / ChromeRemoteDesktop / 免费远程桌面工具
1、这是一款免费远程桌面工具浏览器插件 2、收费只是想让你们知道资源得来不易
Chrome Remote Desktop
Chrome Remote Desktop
Chrome Remote Desktop-crx插件
语言:English Chrome远程桌面扩展 这是Chrome远程桌面网站（https://remotedesktop.google.com）的随附扩展程序。 通过此扩展程序，您可以从网络用户界面安装，查看和修改Chrome远程桌面本机客户端。 Chrome远程桌面允许用户通过Chrome浏览器或Chromebook远程访问另一台计算机。 可以短期使用计算机来进行临时远程支持，也可以长期使用计算机来远程访问应用程序和文件。 所有连接均已完全固定。 Chrome远程桌面是完全跨平台的。 为Windows，Mac和Linux用户提供远程协助，或随时通过几乎所有设备（包括Chromebook）上的Chrome浏览器访问Windows和Mac桌面。 有关隐私的信息，请参阅Google隐私政策和Chrome隐私声明。 如需帮助或疑难解答，请单击此处：https://support.google.com/chrome/answer/1649523
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借助这款软件，您可以通过电脑、平板或安卓手机远程控制计算机桌面，实现便捷的远程操作。另外，您也可以选择“输入安全码”直接进行连接，这种方式则更加迅速，适合于需要快速访问的情况。尽管该应用没有提供一些额外功能，如文件拖放传输和实时聊天等，但它的免费和易于设置的特点使其成为一个不错的选择，适合基本的远程访问需求。接着，点击“我的计算机”下的“开始使用”，然后选择“启用远程连接”。远程看看是一款免费的远程控制软件，该软件的操作步骤非常简便，即使是初学者也能快速上手，确保您能够顺利实现远程控制的目的。
阿里云Windows服务器部署网站全流程：从IIS配置到安全上线
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一、远程桌面 远程桌面是微软公司为了方便网络管理员管理维护服务器而推出的一项服务。从windows 2000 server版本开始引入，网络管理员使用远程桌面连接程序连接到网络任意一台开启了远程桌面控制功能的计算机上，就好比自己操作该计算机一样，运行程序，维护数据库等。 说起远程桌面很多用户都认为是从WIN2000 SERVER才开始引入的，实际上我们可以在WIN98甚至是DOS中看到它的身影。 远程桌面采用的是一种类似TELNET的技术，它是从TELNET协议发展而来的，通俗的讲远程桌面就是图形化的T
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Chrome Remote Desktop，teamviewer之外的一个免费选择
要求：Chrome 32版本以上Windows/LinuxGoogle搜索下载最新的Chrome浏览器然后搜索Chrome Remote Desk
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你是否厌倦了Windows原生远程桌面的限制？想要更流畅的跨平台体验、更丰富的功能特性？本文将为你详细评测5款主流的Windows远程桌面替代方案，从性能、功能、易用性等多个维度进行全面对比，帮助你找到最适合的远程控制工具。 ## 为什么需要远程桌面替代工具？ Windows自带的远程桌面功能虽然稳定，但在实际使用中存在诸多局限性： **原生RDP的痛点分析：** - 家庭版用户无法开启多用
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今天为什么写这么一个帖子呢，有人说Teamviewer已经很好用了呀，确实是TV是目前比较好用的软件，可是最近不那么好用了，尤其国内代理以后，大部分人经常被误伤，本来个人用户免费用的，但没有用1-2次呢就提示商用禁止了，包括小编自己就办公室控制家里电脑，偶尔连一次就给限制了，苦恼不已，想买正版吧，实在贵，100多一个月，我就1台电脑不划算（主要是穷···）所以今天特意整理推荐同类远程桌面软件，替代...
chrome deug remote_Chrome Remote Desktop：让你在任意设备上远程连接Windows桌面
虽然在 Windows 系统中已原生整合远程桌面功能，但会被控制的客户端桌面会被强制重新调整，以适应控制方的设备。这意味着当你远程连接的时候，所有已经打开的应用都会变成小窗口。幸运的是，谷歌提供了一款免费的远程桌面应用，支持用户通过 Android、iOS 甚至是网页端来连接你的 PC。被控制方安装步骤1. 在你想要远程控制的 PC 上安装 Chrome Remote Desktop扩展程序2. ...
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