Docker 搭建 Maddy: 多合一邮件服务器

Docker搭建Maddy:多合一邮件服务器https://note.520086.xyz/posts/36902/GitHubChasing66/beautiful_docker:https://github.com/Chasing66/beautiful_docker/tree/main/maddyDockerenwaiax/maddy:https://hub.docker.com/r/enwaiax/maddy

相关推荐

封面图片

linkding - 是一个简单的客户端/服务器书签服务,您可以自托管。小而便捷,易于使用。

linkding-是一个简单的客户端/服务器书签服务,您可以自托管。小而便捷,易于使用。▫用标签组织书签▫设备之间的同步▫自动提供书签网站的标题和描述▫自动在InternetArchiveWaybackMachine中创建书签网站的快照▫以NetscapeHTML格式导入和导出书签▫Firefox和Chrome的扩展▫明暗主题▫用于第三方应用开发的RESTAPI▫用于用户自助服务和原始数据访问的管理面板▫使用Docker轻松设置,使用SQLite作为数据库。https://github.com/sissbruecker/linkding演示:https://demo.linkding.link/

封面图片

华人团队迷你GPT-4抢跑看图聊天:OpenAI有的它都有 服务器已被挤爆

华人团队迷你GPT-4抢跑看图聊天:OpenAI有的它都有服务器已被挤爆传一张商品效果图,就可以让AI写一篇带货文案。手绘一个网页,可以给出对应的HTML代码:除了生产力拉满,也支持根据常识推理图上内容是否合理、解释表情包为什么好笑,以及看截图找电影等娱乐玩法。可以说,GPT-4发布时展示过的功能,MiniGPT-4基本也都有了。这下网友直接把Demo服务器挤爆,开发团队连开4台备用服务器,都有几十人在排队。不等OpenAI了,现在就能玩除了研究团队给出的示例,网友也用MiniGPT-4玩出了各种花样有人上传自己画的画,让AI评价评价。有人上传一张从车道拍摄的飞机坠毁瞬间,让MiniGPT-4尽可能详细地描述,并思考自动驾驶AI能不能理解这个场面。做到这么好的效果,MiniGPT-4实现起来却并不复杂。把图像编码器与开源语言模型Vicuna(小羊驼)整合起来,并且冻结了两者的大部分参数,只需要训练很少一部分。传统预训练阶段,使用4张A100在10个小时内就可完成,此时训练出来的Vicuna已能够理解图像,但生成能力受到很大影响。为解决这个问题,团队让MiniGPT-4与ChatGPT合作创建了3500个图像文本的高质量数据集,也一并开源。用新的数据集微调可以显著提高模型的生成可靠性和整体可用性,而且计算效率很高,使用单个A100只需要7分钟。并且团队正在准备一个更轻量级的版本,部署起来只需要23GB显存。也就是消费级显卡中拥有24GB显存的3090或4090就可以本地运行了。MiniGPT-4开发团队来自KAUST(沙特阿卜杜拉国王科技大学),包括4位华人成员和他们的导师MohamedElhoseiny。两位正在读博的共同一作还在GitHub页面上特别标注正在找工作。有意向的公司要抓紧抢人了~在线Demo:https://minigpt-4.github.io开源代码:https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4论文:https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4/blob/main/MiniGPT_4.pdf...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1355731.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1355731.htm

封面图片

WikiLeaks 公开了第一批来自土耳其执政党正义与发展党(AKP)内部服务器上的电子邮件。在未遂军事政变后,土耳其展开了大规

WikiLeaks公开了第一批来自土耳其执政党正义与发展党(AKP)内部服务器上的电子邮件。在未遂军事政变后,土耳其展开了大规模清洗行动,甚至下令全国高校的所有系主任辞职。WikiLeaks公开政府邮件就是为了回应这次清洗。它公开了294,548封邮件及数千附件,时间从2010年至2016年7月6日,即政变发生前一周。在公开之前WikiLeaks称它遭到了持续的网络攻击,可能是土耳其的政府实体试图阻止邮件的披露。https://wikileaks.org/akp-emails/

封面图片

多合一工具能观察看不见的地方 准确发现问题伤口

多合一工具能观察看不见的地方准确发现问题伤口SwiftRay1是世界上第一款超光谱设备,体积小巧,可以放进口袋,它可以捕捉受伤部位产生的热量,帮助临床医生区分炎症和感染。在对66处伤口进行的临床研究中,该设备认为20处伤口未发炎,26处发炎,20处感染。研究人员发现,当采用一种名为"k-近邻"的机器学习算法时,该设备能识别出100%的感染伤口和91%的非感染伤口。由于愈合的伤口会有一定程度的发红,因此医生很难判断伤口何时从正常发炎转变为潜在的严重感染。"伤口护理是当今最昂贵、最容易被忽视的威胁之一,对患者和我们的整个医疗保健系统都是如此,"通讯作者、美国西部大学和SwiftMedical公司的罗伯特-弗雷泽(RobertFraser)说。"临床医生需要更好的工具和数据,以便为遭受不必要痛苦的病人提供最佳服务。"该设备可连接到智能手机,并与相关应用程序链接。除了医疗级照片外,它还能记录红外热成像(测量热量)和细菌荧光成像(使细菌在紫外线照射下发光)。第一作者、麦吉尔大学健康中心的何塞-拉米雷斯-加西亚-卢纳(JoseRamirez-GarciaLuna)博士解释说:"研究表明,细菌成像有助于指导临床医生移除无法存活的组织,但它本身无法识别感染。"热成像技术可以让我们深入了解皮下发生的炎症和循环变化"。虽然这类可视诊断工具已经开发了一段时间,但它们通常只专注于一个方面,例如红外热成像。热变化可能是炎症的结果,而不是感染,这就是细菌荧光成像发挥作用的地方。研究人员说,这些结果可能还需要进一步研究,例如,伤口可能是凉的,因此被认为没有发炎,但受伤部位的血液供应有限,因此反而影响了愈合。这种价格低廉、单一用途的小工具可以帮助临床医生更快地进行干预,这对控制感染至关重要。而且,它也比科幻片里柯克的设备更精简一些。SwiftRay1还能识别不同的皮肤色素,这对于仅靠视力分诊的临床医生来说是很困难的。弗雷泽提醒说:"这只是一项试验性研究,后续研究还在计划之中。未来,需要有更多伤口类型的病人群体来验证不同人群的情况。"该研究发表在《医学前沿》(FrontiersinMedicine)杂志上。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1379465.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1379465.htm

封面图片

自助建站系统是一款自动建站系统的API版,推荐安装在PHP7.2或更低版本的环境中。您可以选择在虚拟主机或服务器上进行搭建。

自助建站系统是一款自动建站系统的API版,推荐安装在PHP7.2或更低版本的环境中。您可以选择在虚拟主机或服务器上进行搭建。在进入网站后台后,您可以通过访问域名/admin,使用初始账号[email protected]和密码123456进行登录。在后台中找到网站设置,填入主站域名以及您在主站的通信SecretId和通信SecretKey。填写完成后即可正常使用。您可以在主站的【账号安全】菜单中查看通信SecretId和通信SecretKey。搭建完成后,请先到网站后台的网站设置中配置对接主站信息。https://gocodehub.com/4069.html

封面图片

可在服务器端部署,多设备使用的漫画客户端—KomgaKOMGA在简中社群中通常是安装于NAS使用,不过若你没有NAS想要在自己的电脑运行也是没问题的!一起来搭建属于自己的离线库吧!详细教程投稿:@ZaiHuaBot频道:@TestFlightCN

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人