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本文介绍了如何使用frpc实现安全的内网穿透SSH访问。通过在云服务器(Server01)配置frps.toml并启动服务，在内网机器(Server02)配置frpc_ssh.toml指定转发规则，将本地22端口映射到云服务器的8006端口。最后通过SSH命令连接云服务器8006端口(Server03)即可访问内网机器。需注意开放8003和8006端口防火墙策略。该方案解决了公网无法直接访问内网机

sudo apt updatesudo apt install xrdp -ysudo systemctl enable xrdpsudo systemctl start xrdpsudo ufw allow 3389/tcpsudo ufw statussudo ufw enablesudo ufw reload（remove firewire : sudo ufw delete allow 3

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本文以dify_import项目 https://gitee.com/zhouweng/dify_import为例，讲解如何在离线服务器上，搭建docker容器环境，执行python命令行程序

本地微调Qwen3-Embedding模型提升RAG召回率 本文针对通用嵌入模型在行业应用中召回率不足的问题，介绍了使用peft对Qwen3-Embedding-0.6B进行参数微调的方法。通过构建包含语义关联句对的数据集，采用3轮训练优化模型参数，最终生成的LoRA适配器权重使模型关联度判断更精准：相似句对的得分提升（如"Earth revolves around Sun"与

阿里云百炼大模型平台提供50秒免费视频生成体验。测试显示，文生视频功能能较好还原提示词描述的"花白胡子男子在破旧办公室"场景，但镜头切换AI感明显。图生视频功能对输入图片质量要求较高，当背景不理想时会出现提示词还原度不足的情况，服装细节会部分保留原图特征。整体生成时间比界面显示更快，文生视频效果优于图生视频。

本文介绍了在nl2sql比赛中引入高配大模型qwen3-235B生成SQL的方法。当问题无法匹配到库表模板时，通过向量检索、关键字匹配和重排序等技术确定相关库表，再构造提示词调用大模型生成SQL。重点分析了寻找问题对应库表和优化提示词的两大挑战，详细说明了相关技术实现流程，包括检索相似文本、关键字匹配、重排序等步骤，并展示了提示词模板的构建方法。对于简单问题，该方法的准确率可达70%以上。

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本文介绍了在NL2SQL比赛中引入低配大模型Qwen3-8B的方案，通过问题参数化处理和模板匹配来降低使用成本。该方案包含三个核心模块：query_table.py匹配问题模板获取表名，query_sql.py获取表结构信息，query_example.py拼接提示词生成SQL。相比高端模型可节省4倍成本，是比赛获奖的关键策略。时序图展示了从问题输入到SQL生成的完整流程。