lorawan

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

sitad2 - FLUX.1-dev驱动的AI图像生成LoRA模型

DiffusersFLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRAReplicate开源项目文本生成图像模型

Sitad2是基于black-forest-labs/FLUX.1-dev开发的LoRA模型，通过Replicate平台训练而成。模型集成diffusers库，使用REALLISTICAIMODEL触发词进行图像生成，支持LoRA权重调整、合并和融合功能。

Firefly - 开源大模型训练平台

FireflyGithubQLoRA大模型训练开源项目指令微调预训练

Firefly作为一个开源大模型训练工具，提供预训练、指令微调和DPO的全面解决方案。支持LoRA、QLoRA等高效训练技术，并涵盖多种主流大模型如Qwen2、Yi-1.5，特别适合显存和资源有限的环境。项目不仅开源多种数据集，还在Open LLM排行榜中展示了QLoRA训练的高效性，并与Unsloth合作，进一步优化了训练效率和显存使用。

urh - 无线协议分析和逆向工程开源工具

GithubURH信号解调协议逆向工程开源项目无线协议分析软件定义无线电

Universal Radio Hacker (URH) 是一个开源的无线协议分析工具，支持多种软件定义无线电设备。它具备信号解调、调制参数检测、协议字段推断等功能，可用于无线协议逆向工程和安全研究。URH还提供模糊测试和仿真环境，适用于各类无线协议的分析和测试。

LyCORIS - 用于稳定扩散的其他秩适应实现

AI模型GithubLoRALyCORISStable Diffusionfine-tuning开源项目

LyCORIS项目提供了一系列针对Stable Diffusion的高效参数调优算法，包括LoRA、LoHa、LoKr和DyLoRA等。项目支持多种接口（如ComfyUI和InvokeAI）和训练方案（如kohya-ss和Naifu-Diffusion），并能与PyTorch模块无缝整合。通过不同算法的比较，LyCORIS在保真度、灵活性和训练速度上表现出色。用户可以通过简便的pip安装，探索多样的网络配置和训练方式，实现图像生成的定制化。

TTGO-T-Beam-Car-Tracker - TTGO T-Beam开源车载GPS追踪系统

CayenneESP32GPS追踪器GithubLoRaTTGO-T-Beam开源项目

这是一个基于TTGO T-Beam开发板的开源车载GPS追踪系统。系统通过LoRa技术和The Things Network将车辆GPS位置及室内环境数据传输至Cayenne平台。追踪器采用自适应数据包发送率，提高移动中的轨迹精度。集成的BME/BMP280模块可监测温度、湿度和气压。用户能够通过Cayenne网页或移动应用实时监控车辆位置和环境信息。项目整合了ESP32、GPS、LoRa和可选的GSM模块，构建了一个功能丰富的车载追踪系统。系统利用Cayenne Low Power Payload格式传输数据，确保了低功耗运行。该开源项目详细介绍了硬件连接、所需库文件和配置步骤，便于爱好者复制和改进。

LLMtuner - 使用 LoRA、QLoRA 等最佳实践对 Llama、Whisper 和其他 LLM 进行微调

GithubLLMTunerLLM微调LlamaLoRAWhisper开源项目

LLMTuner 提供类 scikit-learn 接口，让用户便捷微调如 Llama、Whisper 等大型语言模型。通过 LoRA 和 QLoRA 等技术实现高效微调，内置推理功能和一键启动的交互式 UI，简化模型展示和共享。此外，LLMTuner 还支持未来在 AWS 和 GCP 等平台上的部署。欢迎加入 PromptsLab 社区，探索和讨论最新的开源模型调优技术。

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。

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。

WisBlock - 模块化开发套件助力IoT创新

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WisBlock是一款面向IoT行业的模块化开发套件。通过灵活组合基础板、核心处理单元、传感器模块和IO扩展模块,开发者可快速构建各类IoT应用。该项目仓库提供丰富的文档和代码示例,便于用户快速上手WisBlock开发。WisBlock支持Arduino开发环境,是一个开源的IoT硬件平台。

mistral-finetune - 基于LoRA技术的Mistral模型高效微调框架

GPUGithubLoRAMistral-finetune开源项目微调模型训练

mistral-finetune是一个基于LoRA技术的轻量级框架，通过仅训练1-2%的额外权重来实现Mistral模型的高效微调。该框架支持多GPU单节点训练，适合A100或H100 GPU使用。它提供简化的数据格式要求和验证工具，支持指令跟随和函数调用等多种训练模式，适用于各类微调需求。

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