Beelan-LoRaWAN

Arduino平台LoRaWAN通信开源库

Arduino LoRaWAN SX1272 SX1276 库 Github 开源项目

这个开源库为Arduino平台提供LoRaWAN通信功能，支持多种LoRa收发器。它实现了Class A和Class C，覆盖多个地区频段。主要特性有上下行数据传输、参数自定义和OTAA激活等。Beelan-LoRaWAN简化了开发流程，可用于各类Arduino板和LoRa模块。

文档

libtins - 跨平台高级C++网络数据包分析与构建库

C++库Githublibtins开源项目抓包数据包处理网络数据包

libtins是一款面向网络安全和数据包分析的高级C++库。它提供跨平台、高效的API，用于创建、发送、接收和操作网络数据包。支持WPA2解密、802.11协议和TCP ACK跟踪。依赖libpcap和openssl，可选择性禁用功能以减少依赖。启用C++11时性能更优。

OllamaKit - Swift库为开发者简化Ollama API集成

APIGithubOllamaOllamaKitSwift开发库开源项目

OllamaKit是一个Swift库，专门用于简化Ollama API的集成过程。它自动处理网络通信和数据处理，使开发者能够轻松地在Swift项目中使用Ollama API。这个库最初是为Ollamac（一个macOS上的Ollama模型交互应用）开发的，但其功能和优化也适用于其他Swift项目。OllamaKit通过提供简洁的接口，帮助开发者快速实现与Ollama API的交互。

llama-trl - 使用 PPO 和 LoRA 微调 LLaMA

GithubLLaMA-TRLLoRAPPOReward Model TrainingSupervised Fine-tuning开源项目

本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调，采用TRL（变压器强化学习）和PEFT（参数高效微调）方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤，包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调，助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。

openhaystack - 开源框架实现基于Apple Find My网络的蓝牙设备追踪

Find My networkGithubOpenHaystack位置报告开源项目苹果生态系统蓝牙追踪

OpenHaystack是一个开源框架，允许创建可通过Apple Find My网络追踪的自定义配件。该项目利用附近iPhone的蓝牙功能和Apple的加密位置报告系统，实现全球范围内的设备追踪。它包含一个macOS应用程序用于显示设备位置，以及使蓝牙设备可被iPhone发现的固件。OpenHaystack提供了一种无需蜂窝网络覆盖即可追踪个人物品的方法。

SoftRF - 开源多功能航空安全设备支持多种通信协议

GithubSoftRF兼容性多功能开源项目无线电近距离感知系统通用航空

SoftRF是一个开源的通用航空安全设备项目。它使用亚GHz ISM频段无线电技术,支持FLARM、OGN、ADS-B等多种协议,可实现飞行员位置感知和防撞预警。项目提供便携式、可穿戴式和插拔式等多种硬件版本。SoftRF具有兼容性强、功能丰富等特点,为航空爱好者提供了DIY安全设备的选择。

AnyLoRA - 基于稳定扩散的LoRA模型微调训练工具

AI绘图AnyLoRADiffusersGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像模型

AnyLoRA是一个基于stable-diffusion-v1-5的模型微调工具，集成Diffusers框架实现文本到图像的生成功能。项目集成了DEISMultistepScheduler调度器，支持艺术创作和个性化图像生成应用场景。

liboai - OpenAI API C++库，支持多种功能和异步调用

C++ LibraryChatGPTDALL·EGithubOpenAI APIliboai开源项目

liboai是一个非官方的C++17库，类似于OpenAI的Python库。开发者可以通过简单的方法和类访问多个OpenAI端点，包含ChatGPT、音频、Azure、图像生成、模型、文本补全、编辑、嵌入、文件和微调等功能，并支持异步调用。库依赖于nlohmann-json和cURL，推荐通过vcpkg安装这些依赖。文档提供了详细的使用说明和代码示例，欢迎通过Pull Request贡献代码，共同推动AI进步。

LoRA - 大型语言模型的低秩适配方法与参数节省

DeBERTaGLUEGPT-2GithubLoRARoBERTa开源项目

LoRA通过低秩分解矩阵实现大型语言模型的低秩适配，减少了训练参数数量，实现高效的任务切换和存储节省。它在GLUE基准测试中的表现与完全微调相当或更好，同时显著降低了参数需求。LoRA支持RoBERTa、DeBERTa和GPT-2等模型，并已集成到Hugging Face的PEFT库中，提供了便捷的适配解决方案。

BLoRA - 批量处理多个LoRA模型以提升GPU利用率

GPU优化GithubLoRA开源项目批处理推理语言模型

BLoRA项目开发了一种新技术，通过在同一批次中处理多个LoRA模型的推理来提高GPU利用率。该技术支持同时加载多个LoRA适配器，并在单一基础模型上进行并行推理。BLoRA不仅优化了计算效率，还为开发者提供了在不同任务间灵活切换模型行为的工具。这一简单而直观的实现为大规模语言模型的应用创造了新机会。

tiny_GPT2ForTokenClassification-lora - 使用PEFT框架实现GPT2模型的LoRA微调

AI模型GithubHuggingfacePEFT开源项目机器学习框架模型训练

该项目基于PEFT框架，通过LoRA适配器对tiny_GPT2ForTokenClassification模型进行微调，实现低资源消耗的模型定制化训练。项目展示了PEFT框架在轻量级模型调优中的应用方法

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