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tinytuya

实现Tuya智能设备本地和云端控制的Python模块

TinyTuya智能家居物联网Python模块Tuya设备Github开源项目

TinyTuya是一个功能强大的Python模块，支持通过本地网络(LAN)或云端(TuyaCloud API)控制Tuya兼容的WiFi智能设备。该模块兼容Tuya协议3.1至3.5版本，能够直接操控设备而无需依赖云服务。TinyTuya集成了网络扫描和设置向导功能，简化了设备信息和本地密钥的获取过程。它适用于多种智能设备，包括插座、开关和灯泡等，并为开发者提供了丰富的编程接口。

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介绍相关项目
TinyChatEngine - 面向边缘设备的高效语言模型推理库
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micropython-lib - 面向MicroPython应用的多功能软件包库
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micropython-lib是专为MicroPython应用开发设计的软件包库。它提供四类软件包：Python标准库兼容模块、Python生态系统包的精简版、MicroPython专用包和Unix端口特定包。开发者可通过mip包管理器、mpremote工具、固件烧录或手动复制等多种方式安装所需包。该开源项目持续接受社区贡献，为MicroPython开发者提供丰富的资源支持。
tio - 便捷高效的串口通信工具
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tio是一款面向嵌入式开发者和硬件爱好者的串口通信工具。它具备自动连接管理、非标准波特率支持、文件传输等基本功能,同时提供配置文件、脚本自动化、日志记录等高级特性。tio设计直观简洁,可满足多样化的串口通信需求,并能与终端复用器良好配合。
tinybase - 轻量级反应式数据存储 专为本地优先应用设计
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TinyBase 是一个轻量级反应式数据存储库，专为本地优先应用设计。它支持键值和表格数据模型，通过细粒度监听器和 React 钩子实现高效 UI 更新。TinyBase 内置 CRDT 同步功能，可跨设备同步数据。体积小巧（5.3kB-12.7kB），无依赖，测试覆盖率 100%，适用于离线应用。此外，TinyBase 提供数据检查器和模式验证等功能，是构建现代本地优先应用的理想工具。
tiny-random-T5ForConditionalGeneration-calibrated - 经优化校准的微型T5模型适用于测试场景
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tiny-random-T5ForConditionalGeneration-calibrated是一个经过校准优化的微型T5模型，专为测试场景设计。该项目提供了一个精确可靠的小型语言模型，满足开发者在测试和实验中的需求。通过改进校准过程，该模型在保持轻量高效的同时提升了输出准确性，为自然语言处理任务的测试和评估提供了实用工具。
appdaemon - 灵活的Python家庭自动化框架，支持多种系统集成
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AppDaemon是一个灵活的Python执行环境，专为家庭自动化应用开发而设计。它支持Home Assistant和MQTT等多种系统，采用可插拔架构，可与各类事件驱动应用集成。该项目还提供可配置的仪表板HADashboard，适用于壁挂式设备显示。AppDaemon以其稳定性和丰富功能为家庭自动化开发者提供了强大的工具支持。
pytriton - 优化Python环境下NVIDIA Triton推理服务器的应用
GithubNVIDIAPyTritonPython框架开源项目推理服务机器学习模型
PyTriton是一款类似Flask/FastAPI的框架，旨在优化NVIDIA Triton推理服务器在Python环境中的应用。该框架支持直接从Python部署机器学习模型，具有原生Python支持、框架无关性和性能优化等特点。通过简洁的接口，PyTriton简化了模型部署、性能优化和API开发过程。不论使用PyTorch、TensorFlow还是JAX，开发者均可将Python代码轻松转换为HTTP/gRPC API。
lnxlink - 将Linux系统整合到智能家居的开源解决方案
GithubHome AssistantLNXlinkLinuxMQTT开源项目系统监控
LNXlink是一个开源的Linux系统集成工具，利用MQTT协议实现与Home Assistant等智能家居平台的连接。该工具提供系统监控、远程控制和智能家居整合功能，支持自动发现设备并创建Home Assistant实体。LNXlink易于安装配置，支持模块扩展，适用于多种Linux发行版，为智能家居爱好者提供了一种将Linux设备纳入智能生态系统的解决方案。
PointTinyBenchmark - 目标定位与检测的先进开源工具箱
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tiny-testing-gpt2-remote-code - 轻量级GPT-2远程代码测试框架
Apache 2.0GithubHuggingface开源协议开源软件开源项目模型法律合规软件许可
该项目是一个轻量级的GPT-2远程代码测试框架，采用Apache-2.0开源协议。框架设计简洁，为开发者提供便捷的GPT-2模型远程代码测试环境，有助于快速验证和调试GPT-2相关代码实现。
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