linux启动SSH服务(putty 去持中文)

最新推荐文章于 2025-07-04 11:40:50 发布
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#Linux #SSH #vim #Windows

直接在命令行下扩行下列命令!!!才可以用putty在远端访问!!!
服务器端: # /etc/rc.d/init.d/sshd start
stop
restart


支持中文:


对于经常在windows下远程ssh到linux的用户而言，putty可能是你最好的选择。

可是缺省情况下，putty对中文的支持却让人不敢恭维，如果远程linux的locale设置为zh_CN.*(bg2312,gbk,utf8等等），显示就是乱码。经研究发现，其实putty的中文支持还是很好的，呵呵

打开putty主程序，选择window-〉Appearance-〉Font settings-〉Change...,选择Fixedsys字体,字符集选择CHINESE_GB2312。
在window-〉Appearance-〉Translation中，Received data assumed to be in which character set 中,把Use font encoding改为UTF-8.
如果经常使用,把这些设置保存在session里面.

现在打开putty,登录成功后,在shell中输入:export LC_ALL='zh_CN.utf8',现在已经可以完美的支持中文了

可以打开vim输入中文测试一下,而且也不会出现删除半个汉字的问题.
大模型之二十三 我用大模型写了本小说
shichaog的专栏
02-28 8750
番茄小说发布的2022年原创年度报告数据显示，这一年里，入驻番茄小说的原创作者数增长迅速，较去年增长300%，番茄小说总稿费上涨91%，其中65%的作者是90后作者。而签约作者最多的五个省份分别为：广东、四川、江苏、山东、河南。阅文集团2022年的年报显示，去年阅文新增了约54万名作家及95万本小说，平均每天新增2602本小说，新人要想从同期中杀出来的难度可见一斑。》是我用大模型写作的小说，感兴趣可以看看，感受一下大模型的小说的，当然这过程中也有笔者的参与。
8B 端侧小模型 | 能力全面对标GPT-4V！单图、多图、视频理解端侧三冠王，这个国产AI开源项目火爆全网
u012374012的专栏
08-13 1136
这两天， Github上一个 国产开源AI 项目杀疯了！一开源就登上了 Github Trending 榜前列，一天就获得将近600 star。这个项目就是国内大模型四小龙之一面壁智能最新大打造的它再次刷新端侧多模态天花板，仅8B参数，更有：小钢炮一口气将它端侧友好，量化后端侧 6G 内存即可使用；端侧推理速度高达 18 tokens/s，相比上代模型快 33%。并且发布即支持 llama.cpp、ollama、vllm 推理；且支持多种语言。
【大模型指令微调实战】小说创作，一键直达天池挑战赛Top50
06-28
小说创作这个任务，对于已有的大模型来说还是很有挑战，但是如果通过搜集优质小说数据 + 指令微调技术，相信一定可以提高模型的创作能力~ 目前初赛正在进行中，本文将梳理一个完整的参赛方案 Baseline，期待给感兴趣的小伙伴带来一点点帮助! 更多实操细节可参考：https://blog.youkuaiyun.com/u010522887/article/details/140006534
大模型RAG技术 | RAG新范式MemLong：用于长文本生成的记忆增强检索
最新发布
Androiddddd的博客
07-04 763
传统的注意力机制由于时间和空间复杂度的二次方增长，以及在生成过程中键值缓存的内存消耗不断增加，限制了模型处理长文本的能力。相关的解决方案包括减少和语言建模。。(a) 当检索到的信息长度超过模型的处理能力时，RAG甚至可能会降低生成性能（黄色）(b)利用外部检索器来获取历史信息，然后将这些信息以键值对（K-V）的形式而不是文本形式传递给模型。提出一种新方案，结合一个非可微分的检索-记忆模块和一个部分可训练的解码器语言模型，来增强长文本上下文的语言建模能力。
小说大模型：从框架设计到简单案例
m0_59164304的博客
12-25 2405
今天，仔细查阅了一份关于AIGC（人工智能生成内容）的研报，其中展示了一个令人印象深刻的案例。大模型在小说领域的应用。AI对于创作，就像辅助驾驶，但不是自动驾驶。要给作家提供更多辅助工具，帮助作家迸发出更多好创作。AI当然只能辅助，有血有肉的小说，是需要作家用心去创作的。AI可以提供灵感和建议，帮助整理结构，甚至生成初稿，但它无法真正理解人类的情感、复杂的社会关系以及深层次的人性。小说不仅仅是文字的堆砌，更是作家对世界的独特观察、对生活的深刻感悟以及对人性多维度的思考。
这款免费的大模型产品实现了我的爽文小说梦——《异次元编码王者》
wang_yu_shun的博客
06-30 1441
今天体验了一波百度旗下新的大模型产品——橙篇，用气写了一篇短篇小说，体验感觉如下：优点能满足每个人想写小说的梦想：橙篇为广大用户提供了一个便捷的创作途径，使得即使没有丰富写作经验的人也能够轻松地表达自己的想法和故事。这对于许多热爱写作但受限于时间和技能的人来说，无疑是一个巨大的福音。文字长度合适（万字水平）万字水平的短篇小说在长度上恰到好处，既能够展现出一个完整的故事情节，又不会让读者感到冗长乏味...
朋友们，这三款AI写作工具，让我的小说创作顺畅多了！
chataigc的博客
06-23 776
AI写作工具测评：三款实用推荐 笔者实测多款AI写作工具，精选出三款适合小说创作的工具：笔灵AI擅长构建故事框架，提供丰富素材库，特别适合解决卡文问题；蛙蛙写作能快速生成初稿，是新手友好型工具；文心一言以细腻的场景描写见长。建议根据创作需求组合使用这些工具，但需注意AI生成内容仍需作者精修打磨。核心创意和故事灵魂仍须来自作者本人，AI工具主要作用是提高效率、激发灵感。
如何将大模型的上下文扩展至百万级
机器学习社区
08-10 1390
最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。在2023年初，即便是当时最先进的GPT-3.5，其上下文长度也仅限于2k。然而，时至今日，1M的上下文长度已经成为衡量模型技术先进性的重要标志之一。如果把 LLM 比作新时代的操作系统，上下文窗口便是它的「内存」。
自主国产化又一突破！东智EHM实现半导体行业设备的智能化运维和诊断
05-27 683
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
国内常见的14款低代码平台介绍
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一篇文章带你速通deepseek大模型及其API Functioncalling调用
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06-03 828
深度求索（DeepSeek）是一家专注于通用人工智能（AGI）研发的中国科技公司，其推出的DeepSeek大模型是公司核心技术成果之一。目前deepseek支持智能对话、文本生成、语义理解与计算推理、代码生成补全等多种复杂任务，还支持图像、音频等多模态输入。在技术架构上deepseek采用了混合专家（MoE）架构，通过动态路由机制，仅激活部分参数进行计算，有效降低计算能耗，提高特定任务的处理精度（英伟达市值蒸发）。
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一方面，阶跃和头部大厂玩得火热。顺道说一下，林间聊愈室也是“繁星计划”的一员，它的创始人 Joshua 表示，阶跃的模型的识别效果，是测试的模型中表现最好的。这两天，阶跃也同时发布了其语音模型 Step-1o Audio，端到端，延迟低，可感知情绪，语气丰沛，甚至在多语种对话时实现近乎“同声传译”的流畅程度，属于目前的第一梯队。顺道说一下“AI 六小虎”，其具体源头不可靠，指的是国内做大模型的六家头部公司，估值均在百亿人民币以上，按首字母排序为：百川，阶跃星辰，零一万物，MiniMax，月之暗面，智谱。
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预训练阶段：构建基础语言理解能力。微调训练阶段：针对特定任务进行优化。强化反馈学习阶段：通过人类反馈进一步提升生成质量。通过这三个阶段的训练，最终得到的模型在文本生成任务中能够表现出色，既具备通用性又能适应特定任务，并且生成的内容更加符合人类的审美和实际需求。从2023年3月开始，你的工作重心转向了大模型领域，尤其是围绕应用层框架如PaddleNLP-LLM、LlamaFactory和Xinference展开。这些工具和框架在大模型的训练和应用中扮演了至关重要的角色。
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大模型国产替代是指在人工智能领域，国内自主研发和应用大规模预训练模型，以替代依赖于国外的大型模型。目前，国内已经有一些企业和研究机构在这方面取得了一定的进展。 首先，国内已经有一些大规模预训练模型的研发和应用。例如，百度推出的ERNIE（Enhanced Representation through Knowledge Integration）模型，腾讯推出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型等。这些模型在自然语言处理、文本生成等任务上取得了不错的效果。 其次，国内也在积极探索自主研发大规模预训练模型的路径。例如，中科院计算所推出的GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型，通过自主研发和优化，取得了与国外同类模型相媲美的效果。此外，还有一些企业和研究机构在自主研发大规模预训练模型方面进行了一系列的尝试和实践。 然而，要实现真正的大模型国产替代，还面临一些挑战。首先是数据集的问题，大规模预训练模型需要大量的数据进行训练，而国内的数据集相对于国外来说还有一定的差距。其次是计算资源的问题，训练大规模模型需要庞大的计算资源，包括高性能的计算机和大规模的分布式训练平台。此外，还需要解决模型的可解释性、隐私保护等问题。 总体来说，大模型国产替代是可行的，但需要在数据集、计算资源、算法研发等方面进行持续投入和努力。通过国内企业、研究机构和政府的共同努力，相信在不久的将来，国内将能够自主研发和应用更多的大规模预训练模型。
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