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esp32_loraprs

ESP32基于的业余无线电多模式通信设备

ESP32LoRaAPRSModemRadioLibGithub开源项目

esp32_loraprs是一个基于ESP32的开源业余无线电通信项目。它集成了LoRa/FSK KISS调制解调器、APRS-IS iGate服务器、APRS中继器和Codec2 DV调制解调器等功能。支持SX126X和SX127X射频芯片，提供多种通信接口如蓝牙、USB和TCP/IP。该项目为业余无线电爱好者和开发者提供了灵活的配置选项和丰富的功能。

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介绍相关项目
magistrala - 多协议支持的开源物联网中间件平台
GithubMagistrala多协议连接开源开源项目物联网平台设备管理
Magistrala是一个现代化的开源物联网中间件平台，支持HTTP、MQTT、WebSocket和CoAP等多种协议。平台提供设备管理、mTLS身份认证、细粒度访问控制和消息持久化等核心功能。它采用容器化部署，支持边缘计算，并提供SDK和CLI工具。Magistrala基于领域驱动设计架构开发，支持事件溯源，提供Prometheus和OpenTelemetry监控，并通过Edge Agent和Export服务实现远程IoT网关管理。其高质量代码和全面的功能使其成为构建各类复杂物联网解决方案的理想选择。
splitflap - 开源DIY分页显示屏项目 支持家庭组装和大型扩展
DIYESP32GithubSplit-flap Display开源项目电子显示屏
Splitflap是开源DIY分页显示屏项目,基于ESP32设计。优化家庭组装,可扩展大型显示。包含全套设计,支持52/40翻页模块。使用Chainlink系统控制。项目持续更新,欢迎参与。
ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch - 使用LoRA和RLHF在消费者硬件上微调ChatGLM的详细指南
ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorchGithub奖励模型开源项目数据处理模型微调环境配置
该项目详细介绍了如何在消费者硬件上使用LoRA和RLHF微调ChatGLM LLM，包括环境配置、数据处理、监督微调及奖励模型的训练等步骤，帮助开发者轻松实现模型优化。
x-flux - Flux模型的LoRA和ControlNet微调脚本
AI绘图ControlNetDeepSpeedFluxGithubLoRA开源项目
该项目为Flux图像生成模型提供LoRA和ControlNet微调脚本。使用DeepSpeed实现高效训练,并提供预训练检查点。包含详细的训练和推理指南,以及低内存模式和加速配置示例。项目计划未来发布更多ControlNet权重模型和IP-Adapters。
espnet - 端到端语音处理工具包，涵盖语音识别及转换
ESPnetGithub开源项目文本转语音深度学习语音处理语音识别
ESPnet是一个端到端语音处理模块，封装了多个领域的语音处理任务，如语音识别、文本到语音、语音翻译、语音增强和说话人分割等。该平台基于Pytorch开发，采用符合Kaldi风格的数据处理方法，提供针对各类语音处理实验的完整解决方案。ESPnet支持多语言处理，并能够调整自身以适应不同的语言和环境。
lora - 使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调
DreamboothGithubHuggingfaceLoRAPivotal TuningStable Diffusion开源项目
该项目使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调，比dreambooth方法快两倍，支持inpainting，并且生成非常小的模型文件（1MB~6MB），便于共享和下载。兼容diffusers库，提供多向量核心调优反演功能，并实现更好的性能。项目集成了Huggingface Spaces，增加了LoRA合并、Resnet应用和转换脚本功能。通过仅微调模型的残差，该方法显著缩小模型大小，同时保持高保真度，适用于需要快速高效微调的用户。
lora-prompt-tool - 管理和优化LoRA模型提示词的Stable Diffusion扩展
AI绘图GithubLoRA模型Stable DiffusionWebUI扩展开源项目提示词工具
lora-prompt-tool是Stable Diffusion WebUI的扩展，用于管理LoRA模型的提示词。功能包括自动添加触发词、提示词搜索和过滤、编辑管理以及批量导入。此扩展优化了LoRA模型的使用流程，适用于Python 3.10及以上版本，采用开源协议。
ai-toolkit - AI模型训练与优化的多功能工具集
AI ToolkitFLUX.1GithubLoRA图像生成开源项目模型训练
AI-toolkit是一款功能丰富的AI模型工具集，包含FLUX.1训练、LoRA提取和模型合并等功能。它还支持批量图像生成、LoRA权重调整和滑块训练等高级特性，并提供扩展系统供用户自定义功能。这个工具集主要适用于24GB及以上显存的GPU，为AI模型开发者和研究人员提供灵活高效的解决方案。
loraplus - 提升大型模型微调效率的创新技术
GithubICML 2024LoRA+低秩适应开源项目模型微调超参数优化
LoRA+是一种创新的低秩适应技术，专注于提高大型模型的微调效率。该技术引入新的超参数优化训练过程，尤其适合处理复杂的下游任务。项目提供完整代码实现，兼容Hugging Face Trainer和自定义训练流程，并附带GLUE基准测试和图像分类示例。LoRA+在多种任务中表现出色，为研究人员和开发者提供了改进大型模型微调效果的有力工具。
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。
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