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LoRaWAN网络模拟模块，ns-3仿真工具

LoRaWAN ns-3 网络模拟物联网开源项目 Github

这是一个基于ns-3网络模拟器的LoRaWAN模块,用于模拟和评估LoRaWAN网络性能。模块提供多个示例和API文档,可模拟不同场景下的网络覆盖、吞吐量和能耗。支持ADR算法和并行接收等功能,适用于物联网研究和开发。

文档

RNode_Firmware - 用于长距离加密通信的开源无线电固件

GithubLoRaRNodeReticulum固件开源开源项目

RNode Firmware为开源数字无线电固件，兼容多种设备，支持长距离加密通信。适用于无网络环境，覆盖433MHz到2.4GHz频段。提供灵活配置和多种应用，如消息传递和网络接口。用户可通过RNode Config Utility轻松安装，助力自主通信网络构建。

LongLoRA - 探索大规模长上下文语言模型的高效训练与实用应用

GithubLLaMA2LoRALongAlpaca开源项目深度学习长上下文语言模型

LongLoRA项目开发了一种高效微调方法，处理大型长上下文语言模型，涵盖了从7B至70B的各种模型规模和LongAlpaca-12k实验性数据集。项目支持多种微调方式，在基凊测试中验证了模型性能，技术可应用于多种NLP任务，助力复杂语言处理。实现显著性能优势，为企业和研究人员在从机器翻译到自动摘要等NLP任务中提供了有效的解决方案。

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。

gpt2-lora-random - GPT2模型LoRA微调框架提升语言模型性能的开源项目

GithubHuggingfacegpt2peft开源项目机器学习模型模型训练深度学习框架

gpt2-lora-random项目利用PEFT框架实现GPT2模型的LoRA微调。通过Low-Rank Adaptation技术，该项目降低了模型训练的资源需求和参数量。它为开发者提供了一个用于自然语言处理任务优化的灵活框架。项目文档涵盖了模型训练流程和环境影响评估指南，适合研究人员和工程师使用。

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

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。

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 - 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。

CatSniffer - 多功能物联网设备分析工具

CatSnifferGithubIoT安全嗅探器多协议开源项目无线通信

CatSniffer是一款多协议、多频段的物联网设备分析工具，支持LoRa、Sub 1 GHz和2.4 GHz技术。它集成了TI CC1352、Semtech SX1262和RP2040芯片，可用于IoT设备的通信分析、安全研究和开发测试。CatSniffer兼容Thread、Zigbee、蓝牙等多种协议，并支持多款分析软件，为IoT研究和开发提供全面的功能支持。

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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